我想我已经找到了一个非常不错的Docker使用案例。你是不是会觉得这是一篇写Docker有多好多好的文章,开始之前我想和你确认,这篇文章会介绍如何把文件系统作为持久性的数据结构。
随着腾讯自研上云及公有云用户的迅速增长,一方面,腾讯云容器服务TKE服务数量和核数大幅增长, 另一方面我们提供的容器服务类型(TKE托管及独立集群、EKS弹性集群、edge边缘计算集群、mesh服务网格、serverless knative)也越来越丰富。各类容器服务类型背后的核心都是K8s,K8s核心的存储etcd又统一由我们基于K8s构建的etcd平台进行管理。基于它我们目前管理了千级etcd集群,背后支撑了万级K8s集群。
唐聪, 腾讯云高级工程师, etcd活跃贡献者, 主要负责腾讯云万级K8s集群和内部业务的公共etcd平台以及Serverless产品研发设计工作。 背景与挑战 随着腾讯自研上云及公有云用户的迅速增长,一方面,腾讯云容器服务TKE服务数量和核数大幅增长, 另一方面我们提供的容器服务类型(TKE托管及独立集群、EKS弹性集群、edge边缘计算集群、mesh服务网格、serverless knative)也越来越丰富。各类容器服务类型背后的核心都是K8s,K8s核心的存储etcd又统一由我们基于K8s构建的et
应用客户端如果需要接入到Apollo配置服务中心的话,需要引用apollo-client的依赖包使之与config-server保持连接,从而可以及时的收到更新之后的配置信息。
VirtualBox虚拟机的Kali系统因某些原因导致无法进入系统,尝试了各种修复方法都失败了,所以只能选择备份下Kali里的重要数据,然后再重装升级一下Kali。
2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上,Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime 里面的 Delta Lake 基于 Apache License 2.0 协议开源。
最近我想将网站的数据库版本升级,发现宝塔面板可以切换数据库版本。我尝试切换MySQL版本,但是发现并不像PHP版本切换那么简单。
一文从 14 个方向分析 Maven 的技术点,在创建 Java 项目或者使用开源的项目代码的过程中不再错误理解 Maven 的概念,不再对于 pom.xml 感到无从下手,正确理解 Maven 在项目的生命周期中扮演的角色。另外,笔者增加整理的图示,希望在本 Chat 中读者能够快速有效的理解 Maven,并且让它不再成为创建项目和使用项目的障碍。
2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上,Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime 里面的 Delta Lake 基于 Apache License 2.0 协议开源。Delta Lake 是一个存储层,为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力,其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制(optimistic concurrency control),在写入数据期间提供一致性的读取,从而为构建在 HDFS 和云存储上的数据湖(data lakes)带来可靠性。Delta Lake 还提供内置数据版本控制,以便轻松回滚。目前 Delta Lake 项目地址为 https://delta.io/,代码维护地址 https://github.com/delta-io/delta。
某中型互联网公司的游戏业务,使用了腾讯云的Elasticsearch产品,采用ELK架构存储业务日志。因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在100w qps),在服务客户的几个月中,踩了不少坑,经过数次优化与调整,把客户的ES集群调整的比较稳定,避免了在业务高峰时客户集群的读写异常,并且降低了客户的资金成本和使用成本。下面把服务客户过程中遇到的典型问题进行梳理,总结经验,避免再次踩坑。
某中型互联网公司的游戏业务,使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品,采用 ELK 架构存储业务日志。
| 导语 腾讯云 Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式,向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题,以及相应的解决思路与方法,希望与大家一同交流。 背景 某中型互联网公司的游戏业务,使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品,采用 ELK 架构存储业务日志。 小游戏主要分为渲染 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps),在服务客户的几个月中,踩了不少坑,经过数次优化与调整,把客户的 ES 集群
关注腾讯云大学,了解行业最新技术动态 文章作者:bellen,腾讯云大数据研发工程师 导 语 腾讯云Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析、 结构化数据分析、全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式, 向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题, 以及相应的解决思路与方法,希望与大家一同交流。 背景 某中型互联网公司的游戏业务,使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品,采用 ELK 架构存储业务日志。 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误,用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统,可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
Delta Lake 是一个存储层,为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力,其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制(optimistic concurrency control),在写入数据期间提供一致性的读取,从而为构建在 HDFS 和云存储上的数据湖(data lakes)带来可靠性。Delta Lake 还提供内置数据版本控制,以便轻松回滚。
上述问题涉及到集群备份、索引数据备份、数据迁移、数据恢复等问题,而数据备份和恢复又分为:
我很高兴宣布 Debezium 1.9 系列的第二个版本,1.9.0.Alpha2 正式发布。此版本包含了对 Oracle 21c 的支持、围绕 Redis for Debezium Server 的改进、配置 kafka.query.timeout.ms 参数以及围绕 DDL 解析器、构建基础架构等的许多 Bug 修复。整体来说,在此版本修复了 51 个问题。让我们一起看看其中的一些亮点。
CDSW1.4提供了一个新的实验室模块,可以让数据科学家运行批处理的实验。从而跟踪代码版本,输入参数和输出指标与文件。如下图所示,这个功能可以帮助数据科学家实现第三个步骤 - 训练和评估模型。
下载地址:https://kafka.apache.org/downloads#2.5.0
为了使用 Akka 持久化(Persistence)功能,你必须在项目中添加如下依赖:
快照(snapshot)是从正在运行的 Elasticsearch 集群中获取的备份。你可以获取单个索引(indices)或整个集群的快照,并将其存储在共享文件系统上的存储库中,并且有支持 S3、HDFS、Azure、Google 云存储等远程存储库的插件。
第一部分讨论如何大规模执行checkpoint。 最后一部分解释了一些关于规划要使用多少资源的最佳实践。
Process builder是Delmia Apriso中主要的业务流程管理工具,也是DELMIA更广泛的Apriso制造运营管理解决方案的核心应用程序,Process Builder允许使用屏幕流管理设计方法和实体(如项目、屏幕、布局、视图和操作(函数))创作用户界面和业务逻辑。该应用程序能够快速方便地管理和修改开发的设计,使您能够根据需要随时更改业务流程。由于增强了对可重用性的支持,以前开发的逻辑可以在新的设计中快速重用。
Longhorn 设计有两层:数据平面(data plane)和控制平面(control plane)。Longhorn Engine 是存储控制器对应数据平面,Longhorn Manager 对应控制平面。
和Mysql主从复制的原因一样,Redis虽然读取写入的速度都特别快,但是也会产生读压力特别大的情况。为了分担读压力,Redis支持主从复制,Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构,Redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步。下图为级联结构。
二进制大文件的版本控制是 Git 的一个弱项,也是很多团队难免会遇到的一个让人头痛的问题。本文将介绍我们使用 Git 进行二进制文件的版本控制的多种方案,以及相关的踩坑之旅。 毫无疑问,Git 非常适合用于代码文件的版本控制。对于纯代码仓库,由于每次实际提交都是增量内容,即使仓库经历了几十次提交,整个仓库的大小往往都不会大幅增加。 而对于存在二进制文件的仓库,情况就变了:Git 并不能很好地支持二进制文件的增量提交,每次更新一个二进制文件,就相当于把这份文件的完整内容再往仓库里扔。久而久之,这个仓库就会变得
Maven 是专门用于构建和管理Java相关项目的工具。Maven 是一个项目管理和整合工具。Maven 为开发者提供了一套完整的构建生命周期框架。开发团队几乎不用花多少时间就能够自动完成工程的基础构建配置,因为 Maven 使用了一个标准的目录结构和一个默认的构建生命周期。
Redis 主从架构下,使用默认的异步复制模式来同步数据,其特点是低延迟和高性能。当 Redis master 下有多个 slave 节点,且 slave 节点无法进行部分重同步时, slave 会请求进行全量数据同步,此时 master 需要创建 RDB 快照快照发送给 slave ,从节点收到 RDB 快照到开始解析与加载。
[Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始,为流计算引入里程碑特性:TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑,使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持:
期待已久的Spring Boot 2.1.4 RELEASE版本已于今天四月初正式发布!
checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保 证应用流图状态的一致性。Flink的checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。
因为课程需要,昨天好多同学在安装Android studio3.6.1后,无法构建,不知道什么原因,我的电脑上使用的是之前3.4版本的,可以正常使用,所以没太关心。但晚上我想到3.6版本应该有一些新功能,所以我就想升级一下,升级完之后,发现之内的设计视图是不显示的,需要该工程成功构建之后才能正常使用,于是我就build一下,结果就凉凉了
作者 | kinkahuang 链接 | http://imweb.io/topic/592aab6eff03ef1a4ef15c51 最近的几次发布都犯了小错,都是缺乏或者忽视了测试所导致的。通常来说,一个新功能上线的时候,开发和测试都投入比较多,各项测试都是比较全面的。然而,发布上线也并非意味着不再有bug或者修改。那这时候问题来了,有些修改, 我们会以为很简单,从而放松警惕,偷懒也罢,没有精力也罢,简单验证之后便匆匆发布了。此时,有可能不经意的改动对其它功能造成了影响,bug复bug, bug何其多
在平时的开发中,我们往往不会使用默认的中央仓库,默认的中央仓库访问的速度比较慢,访问的人或许很多,有时候也无法满足我们项目的需求,可能项目需要的某些构件中央仓库中是没有的,而在其他远程仓库中有,如JBoss Maven仓库。这时,可以在pom.xml中配置该仓库,代码如下:
《In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)》
Redis 主从复制是 Redis 数据备份和高可用性的重要机制之一。主从复制允许你有一个或多个从服务器复制主服务器的数据。这样,你可以在多个服务器上读取相同的数据,提高读取性能,同时也可以防止数据丢失。
MIT 今年终于主动在 Youtube 上放出了随堂视频资料,之前跟过一半这门课,今年打算刷一下视频,写写随堂笔记。该课程以分布式基础理论:容错、备份、一致性为脉络,以精选的工业级系统论文为主线,再填充上翔实的阅读材料和精到的课程实验,贯通学术理论和工业实践,实在是一门不可多得的分布式系统佳课。课程视频和资料看这里。
谷歌最早使用 CVS 进行代码管理,1999年改为 Perforce。那时是一台 Perforce 主机,加上各种缓存机。
这是CDH/HDP/Apache Hadoop迁移到CDP系列的第一篇博客,如对迁移感兴趣,请关注该系列博客。
看到一个错误是: We're sorry but house doesn't work properly without JavaScript enabled. Please enable it to continue.
解决并发问题,当然锁最靠谱,所以MySql也提了共享锁、排它锁等。但是一个并发性能良好的系统一旦加锁,不可避免的造成访问的串行化,影响并发性能。所以MySql提供了一种乐观锁的实现:MVCC(多版本并发控制),来解决读-写并发不加锁。
许多现代分布式应用程序都建立在分布式一致键值存储之上。Hadoop生态系统中的应用程序和“Netflix栈”的许多部分都使用Zookeeper。Consul公开了服务发现和运行状况检查API,并支持Nomad等集群工具。Kubernetes容器编排系统,MySQL的Vitess水平扩展,Google Key Transparency项目以及许多其他系统都是基于etcd构建的。有了这么多关键任务集群,服务发现和基于这些一致键值存储的数据库应用程序,测量可靠性和性能是至关重要的。
随着数据的不断增加,服务器硬盘空间不足变成了许多运维人员必须面对的问题。此主机运行了httpd(apache服务),提供对外web访问服务,web资源挂载在/data/wwwroot目录下,http日志存放在/data/wwwlogs目录下(硬盘盘符为/dev/vdb):
先git clone https://github.com/cnsimo/CVE-2020-2551.git克隆本项目到本地。
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