StringIO是一个在内存中模拟文件操作的工具，它可以用于读取和写入文件内容，而无需实际的文件系统支持。...两个常用的替代方案是Cloud Storage和Cloud Storage API。Cloud Storage允许开发者在Cloud平台上存储和检索文件，而无需担心本地文件系统的限制。...Cloud Storage API是Cloud提供的一组API，用于与Cloud Storage进行交互。...通过使用Cloud Storage API，开发者可以在App Engine上进行高级文件操作，而不必担心本地文件系统的限制。...为了解决这个问题，我们可以使用StringIO来代替本地文件系统的操作，或者考虑使用App Engine提供的文件系统替代方案，如Cloud Storage和Cloud Storage API。
磐创AI分享 作者 | Rohan Jagtap 编译 | VK 来源 | Towards Data Science ?...❝云TPU资源加速了线性代数计算的性能 ❞ Google Colab免费为TPUs提供实验支持！在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。.../www.tensorflow.org/guide/distributed 训练模型 在本节中，我们将实际了解如何在TPU上训练BERT。...你可以在此处创建免费层GCP帐户（https://cloud.google.com/free）。 首先，我们需要创建一个云存储桶。...以下是官方文档中关于创建GCS存储桶的教程：https://cloud.google.com/storage/docs/creating-buckets 接下来，我们需要使用GCP凭据登录，并将GCP项目设置为活动配置
构建和运维一个超大规模的存储系统 需要顶级的灵活性。但是，S3 的特性集正在逐渐落后于它的竞争对手。...所有其他的对象存储均支持该功能，如 Google Cloud Storage (GCS)、Azure Blob Store (ABS)、Cloudflare Ridiculously Reliable...开发人员被迫使用单独的事务性存储 (如 DynamoDB) 来执行事务操作。在 DynamoDB 和 S3 之间构建两阶段写入在技术上并不困难，但它很令人烦躁，而且会导致丑陋的抽象。...如果数据要传输到亚马逊网络服务 (AWS) 之外的基础设施上，那么将产生网络出口费用。但是，AWS 用户的跨云成本并没有想象中的那么糟糕。...这样做的好处是，Turbopuffer 构建了一个优雅而简约的设计，它 只有三个组件，即 Turbopuffer 二进制文件、RAM/SSD 缓存和 Google Cloud Storage。
云原生技术是通过一系列的软件、规范和标准帮助企业和组织，在现代的动态环境（如公共云、私有云和混合云）中构建和运行敏捷的、可扩展的应用程序。...从总体来看，它将云原生生态分为以下几层： Cloud 图中最底层是Cloud（公有云，包括AWS、Google、Azure、Ali、Baidu、Tencent等）以及Kubernetes认证的服务提供商...Cloud-Native Storage：起初，容器为无状态的运行单元，容器最上一层文件系统无法保存其在运行时写入的文件或数据，容器重建或重启后，这些写入的数据将丢失。...在容器存储（Cloud-Native Storage）部分，焱融云的YRCloudFile是国内唯一被列入到CNCF Landscape的容器存储产品。...与CNCF Landscape Cloud-Native Storage部分其它产品和开源方案相比，YRCloudFile具有大量独特的重要特性： 支持有状态容器在节点故障时，跨节点秒级重建，帮助有状态
问题来了 作为 DevSecOps 管理员，您显然面临着两个挑战： 1.如何加密和管理集群外的敏感数据，即在构建和部署阶段进入集群之前？2.如何在集群内运行应用程序时保护敏感数据的安全？...因此，这基本上只解决了部分问题。接下来，我们需要看看如何在群集中保护这些数据的安全。让我们看看在集群上加密数据的不同选项。...为 Google Cloud Storage[22] 提供加密选项。...Kubernetes Engine (GKE) | Google Cloud: https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/encrypting-secrets...Cloud Storage: https://cloud.google.com/storage/docs/encryption [23] 响应封装: https://developer.hashicorp.com
函数范式通过坚持函数不共享状态(除非通过外部持久化系统，如队列或数据库)来解决并发性问题。这实际上是我们选择使用块语法而不是方法语法的另一个原因。...FunctionsFramework.on_startup do require "google/cloud/storage" set_global :storage_client, Google...流行的框架，如 Rails，承认了这一点，并通过提供测试工具和脚手架作为框架的一部分来鼓励主动测试，Google Cloud Functions 的 Ruby 运行时也遵循了这一点，为 Serverless...::Cloud::Storage, globals[:storage_client] end end def test_storage_request # Rerun the...最近，我把这个博客从一个个人的 Kubernetes 集群迁移到了 Google 托管的 Cloud Run 服务上，并将我的每月账单从几十美元降到了几美分。
来源：https://cloud.google.com/blog/products/databases/alloydb-for-postgresql-intelligent-scalable-storage...导读：在Google I/O 2022[2] 大会上，Google Cloud 发布了兼容 PostgreSQL 标准的云原生数据库 AlloyDB（注：Alloy 意为合金），号称是 Amazon...对于存储层，又可以细分为三层： log storage 层：DB 层会将写入转换为操作日志，或者说 WAL 写入存储层。log storage 负责这些日志记录的高效写入和存储。...存储层本质上是要提供 block 的读写服务， AlloyDB 拆出 log storage 层负责写、block storage 层负责读。...读写流程 写入请求（如 SQL insert），由客户端向主实例发起，在经过 DB 层解析后，变为一组 WAL Records 发到存储层。在 WAL 同步写入成功后，事务提交成功返回。
本文将为您介绍如何在云平台上部署和维护爬虫系统，并利用Docker和Kubernetes进行运维优化的具体方案和实际操作建议。第一部分：构建爬虫系统云平台1....选择合适的云平台： - 根据自身需求和预算，选择适合的云平台，如AWS、Azure或Google Cloud等。考虑网络带宽、性能、可用性和安全等因素。2....构建和推送镜像： - 使用Docker命令构建镜像，并将其推送到Docker Registry，以备部署使用。第三部分：Kubernetes优化爬虫系统运维1....使用Kubernetes的存储管理： - 利用Kubernetes的存储管理功能，将爬取的数据存储到适当的持久化存储中，如NFS、Amazon S3或Azure Blob Storage等。...监控和日志管理： - 使用Kubernetes的监控和日志管理解决方案，如Prometheus和EFK（Elasticsearch, Fluentd, Kibana），对爬虫系统进行实时监控和日志收集。
引言 随着自研上云的深入，越来越多的有状态服务对于在 TKE 集群中使用云上存储能力的需求也越来越强烈。...如果是 out-of-tree 存储插件（如 CSI），则创建 PV 实际是由 external provisioner 完成，之后 PV Controller 完成 PV 和 PVC 的bound；如果是...2、如何在线扩容云盘？ TKE 支持在线扩容 PV，对应的云盘及文件系统，即不需要重启 pod 即可完成扩容。但，为了确保文件系统的稳定性，还是推荐先让云盘文件系统处于未 mount 情况下。...为此，我们将提供两种扩容方式： 不重启 pod 的情况下在线扩容 这种情况下被扩容的云盘的文件系统被 mount 在节点上，如果 I/O 的话，有可能会出现文件系统扩容错误 重启 pod 的情况下在线扩容.../product/tke [2] 云硬盘 CBS: https://cloud.tencent.com/product/cbs [3] 文件存储 CFS: https://cloud.tencent.com
它有两个作用：1) 将本地超过 2 小时的监控数据上传到对象存储，如 Amazon S3 或 Google 云存储。2) 将本地监控数据（小于 2 小时）提供给 Thanos Query 查询。...在抓取数据和将数据写入远程存储之间可能会有几秒钟的延迟，所以如果本地磁盘损坏或者数据被意外删除，只会丢失每个 Prometheus 实例上最近几秒钟添加的数据。...参考 Measuring vertical scalability for time series databases in Google Cloud[23]。...Cloud: https://medium.com/@valyala/measuring-vertical-scalability-for-time-series-databases-in-google-cloud.../storage/pricing [36] 价格详情: https://aws.amazon.com/s3/pricing/ [37] 价格详情: https://cloud.google.com/compute
文件存储： 提供共享文件系统，适用于多个虚拟机实例需要访问相同数据的场景。 对象存储：面向大规模数据的存储，以对象的形式存储数据，例如Amazon S3或Google Cloud Storage。...云存储服务： Amazon S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage： 提供高可用性、耐久性和可扩展性的对象存储服务。 5....虚拟化技术： VMware vSphere：提供虚拟化平台，允许在单一硬件实例上运行多个虚拟机实例。 Microsoft Hyper-V： 微软的虚拟化技术，用于创建和管理虚拟化的计算资源。...Google Cloud Functions： 谷歌提供的无服务器计算服务，支持事件驱动的函数执行。...Google Cloud Functions with Cloud CDN：在Cloud CDN上运行函数，将计算推向离用户更近的位置。
所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询，在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表，以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...这不是谷歌为分析不同的数据集并减少数据转换而发布的第一个开源连接器：Cloud Storage Connector 实现了 Hadoop Compatible File System（HCFS） API...，用于读写 Cloud Storage 中的数据文件，而 Apache Spark SQL connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API，将...感兴趣的读者，可以从 GitHub 上获取该连接器。
1.2 无服务器提供商 概述主要的无服务器提供商，如AWS Lambda、Azure Functions和Google Cloud Functions，以及它们的特点和生态系统。...2.2 无服务器函数 讲解如何创建和部署无服务器函数，包括处理请求和事件。..., }; }; 第三部分：数据存储和无服务器数据库 3.1 无服务器数据存储 介绍如何使用无服务器数据库（如AWS DynamoDB、Azure Cosmos DB）来存储应用程序数据。...3.2 无服务器文件存储 如何使用无服务器文件存储服务（如AWS S3、Google Cloud Storage）来存储文件和静态资产。...-function-name MyFunction --name prod --function-version $LATEST 第六部分：最佳实践和优化 6.1 Serverless最佳实践 总结构建和管理
在Python中，我们可以使用openpyxl库来创建和写入Excel文件。本文将从多个方面详细阐述Python创建Excel重复写入的方法和技巧。...可以使用以下代码保存文件： wb.save('example.xlsx') 这里的"example.xlsx"是保存文件的名称，可以根据需要自行修改。...('example.xlsx') 通过每次循环后保存文件，我们可以实现重复写入的效果。...六、其他操作 除了写入数据之外，openpyxl还提供了其他丰富的功能，如读取Excel文件、修改单元格样式、合并单元格等。有了这些功能，我们可以对Excel文件进行更加灵活和复杂的操作。...七、总结 通过openpyxl库，我们可以方便地使用Python创建和写入Excel文件。无论是单次写入还是重复写入，都可以使用循环来实现。
5月深圳出台《深圳市关于促进消费持续恢复的若干措施》，将信创与促消费政策并列，并明确具体国产化率指标，该文件出台有望成为我国信创产业升级的第一枪。...我们注意到 AlloyDB 在这一方向的实现和 Oracle 的 In-Memory Option 非常相似了，要知道现在 Google Cloud 的掌门人 TK 曾经是Oracle数据库的掌门人。...Google Cloud 数据库的发力是迟早之选。 5....深圳对于信创产业的促进政策引发关注 5月26日消息，深圳出台《深圳市关于促进消费持续恢复的若干措施》，将信创与促消费政策并列，并明确具体国产化率指标， 该文件出台有望成为我国信创产业升级的第一枪。...《A Decomposition Storage Model》全面提出列式存储概念，成为列数据库的雏形。
https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset Quick Draw！数据集 ?...[examples / binary_file_parser.py](examples / binary_file_parser.py)中有一个示例，展示了如何在Python中加载二进制文件。...获取数据 该数据集在Google Cloud Storage上以ndjson文件的形式分类。...请参阅Cloud Console中的文件列表，或阅读有关[访问公共数据集]的更多信息(https://cloud.google.com/storage) / docs / access-public-data...您还可以在此Google研究博客文章中阅读有关此模型的更多信息。数据以适合输入到递归神经网络的格式存储在压缩的.npz文件中。
读时合并（Merge On Read）：此存储类型使客户端可以快速将数据摄取为基于行（如avro）的数据格式。...当前的工作流是重写整个表/分区以处理更新，而每个分区中实际上只有几个文件发生更改。...Hudi是否支持云存储/对象存储 一般来说，Hudi能够在任何Hadoop文件系统实现上提供该功能，因此可以在Cloud Store（Amazon S3或Microsoft Azure或Google Cloud...Storage）上读写数据集。...Hudi如何在数据集中实际存储数据 从更高层次上讲，Hudi基于MVCC设计，将数据写入parquet/基本文件以及包含对基本文件所做更改的日志文件的不同版本。
注意：要想使用Cloud Storage，需要启用结算功能。 2.2.1 创建存储分区 存储分区用于保存您要在 Cloud Storage中存储的对象（任何类型的文件）。...Google也有提供如何在TPU上运行该代码的教程:Training AmoebaNet-D on Cloud TPU 3.1 在Colab上运行结果 为检验代码是否可以正常运行，采用的是Google提供的伪造的...3.2 在Google Cloud上运行结果 3.2.1 配置环境 按照如上操作配置好VM,TPU和STORAGE BUCKET后，还需要命令行中配置如下信息： TPU_NAME 我的TPU信息如下：...我的cuda文件夹的路径是/home/xinhe/cuda 进入bashrc文件里配置环境 source ~/.bashrc 大功告成，只需要输入如下命令即可开始在gpu上运行AmoebaNet代码 python2...gsutil的安装教程参考官网：https://cloud.google.com/storage/docs/gsutil_install?
如：txt、csv、excel、json、剪切板、数据库、html、hdf、parquet、pickled文件、sas、stata等等 read_csv方法read_csv方法用来读取csv格式文件，输出...方法 读取sas文件 read_stata方法 读取stata文件 read_gbq方法 读取google bigquery数据 pandas学习网站：https://pandas.pydata.org...主要模块： xlrd库 从excel中读取数据，支持xls、xlsx xlwt库 对excel进行修改操作，不支持对xlsx格式的修改 xlutils库 在xlw和xlrd中，对一个已存在的文件进行修改...openpyxl 主要针对xlsx格式的excel进行读取和编辑 xlwings 对xlsx、xls、xlsm格式文件进行读写、格式修改等操作 xlsxwriter 用来生成excel表格，插入数据、...插入图标等表格操作，不支持读取 Microsoft Excel API 需安装pywin32，直接与Excel进程通信，可以做任何在Excel里可以做的事情，但比较慢 6.
通过周期性地将未持久化的 chunks 写入 checkpoint 文件理论上确实可以减少数据丢失，但是如果执行数据恢复需要很长时间，那么实际上又错过了新的数据，还不如不恢复。...[9] Prometheus 2.16 doc: storage[10] Google Cloud: Schema Design for Time Series Data[11] 脚注 [1] BigTable...target=https%3A//cloud.google.com/bigtable/docs/schema-design-time-series%3Fhl%3Den%23server_metrics...target=https%3A//prometheus.io/docs/prometheus/latest/storage/ [11] Google Cloud: Schema Design for Time...target=https%3A//cloud.google.com/bigtable/docs/schema-design-time-series%3Fhl%3Den%23server_metrics
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