实时数据分析一直是个热门话题，需要实时数据分析的场景也越来越多，如金融支付中的风控，基础运维中的监控告警，实时大盘之外，AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。
广受欢迎的电子学习平台 Moodle 中的会话劫持漏洞使攻击者能够征用任何用户的会话并实现远程代码执行(RCE)。
我已经写了很多年的软件。最近我意识到，我越涉及（致力于，结合于等）开源技术，我写出来的代码就更好。这不由地让我疑惑起来：难道里面有什么相关性或因果关系吗？ 阅读代码能让你变得更优秀 我在编程生涯的早期就明白我阅读的代码越多，我的代码就能变得更好。我知道，当我不得不维护其他人的代码时，简单和干净的代码几乎总是比花哨或复杂 的代码好—— 即使有注释。然而另一方面，当我花足够的时间去理解复杂代码的时候，我常常能够学到新的技巧。不论怎么样，都能让我有所提高。 这使得我在那些没有代码审查的地方一再争取。而当没有足够的
近日的数据安全事故，引发了很多企业的普遍关注，而不少用户从彻查中确实发现自己的数据库已经被注入，这为大家上了数据安全的重要一课。 甚至有的企业要求停用PL/SQL Developer这一工具，虽然这从制度上关上了一个门，但是我们知道数据库类似的门如此之多，如何能够从根本上提升数据库管理的安全，减少数据运维风险呢？ 我曾经在《数据安全警示录》一书中总结了种种数据安全风险，提出了很多预防措施和手段，在此整理其中的一些建议供大家参考，当然大家也可以从云和恩墨的安全服务中获得帮助。 我在书中提出了数据安全的五个纬度
WordPress 网站，需要在一个运行PHP 7.4或更高版本；数据库软件可采用MySQL 5.6或更高版本的服务器中才能运行的。
Kafka设计的目的是为能作为一个统一的平台来处理大公司可能有的实时数据流。为此，需要考虑相当广泛的用例。
无服务器架构(作为服务或FaaS的功能)是应用程序在其上构建和部署后，可以根据云工作负载流自伸缩的架构。从开发的角度来看，无服务器架构主要关注核心功能，而忽略所有底层约束，如操作系统、运行时环境、存储等。
Nathan Marz 写了一篇非常受欢迎的博客文章，描述了 Lambda 架构（如何打破CAP定理）。Lambda 架构是一种在 MapReduce 和 Storm 或类似系统之上构建流处理应用程序的方法。
本文来自rethinkDB失败后的复盘，正是因为有点年代现在拿出来看更有意思，可以对复盘作个复盘，哪些分析和对未来(也就是今天)的判断不对，原文地址：https://www.defmacro.org/2017/01/18/why-rethinkdb-failed.html
问题导读 1.kafka sql与数据库sql有哪些区别？ 2.KSQL有什么作用？ 3.KSQL流和表分别什么情况下使用？
作为一个前端工程师，大家日常也会维护一些 Node.js 服务，对于一个服务我们首先要关注的就是它的稳定性，可能大部分同学对服务端的很多概念不会理解的特别深刻，所以在稳定性上面也不知道去关注什么。
前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟，计算能力不再成为主要瓶颈。 多样化的数据、复杂的业务分析需求、系统稳定性、数据可靠性， 这些软性要求， 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题。2018 年线上线下融合已成大势，苏宁易购提出并践行双线融合模式，提出了智慧零售的大战略，其本质是数据驱动，为消费者提供更好的服务， 苏宁日志分析系统作为数据分析的第一环节，为数据运营打下了坚实基础。 数据分析流程与架构介绍 业务背景 苏宁线上、线下运营人员，对数据分析需求多样化、时效性要求越来越高。目
Docker-in-Docker的主要目的是帮助开发Docker本身。许多人使用它来运行CI（例如使用Jenkins），这看起来很好，但它们会遇到许多“有趣”的问题，可以通过将Docker套接字绑定到Jenkins容器来避免。
在数字时代，第三方库是开发者的杠杆，而Node.js则是理想的支点。它们将我们从编写枯燥的代码中解放出来，让我们能够专注于创造独特的功能。
如：当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、oracle、mongodb、hbase…) 2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活) 4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale 等;) 5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)
Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。
众所周知我们的Data Guard数据同步是基于日志流的。所以在主库执行nologging操作是不被允许的。这也就是为什么我们需要在配置Data Guard阶段需要使用Force Logging。但是这也会带来很多问题（SQL执行效率），例如：当我们使用数据泵进行迁移时我们希望最少停机时间完成，这时候我们就可能会考虑到以最小日志导入的方式以加快导入速度，然后重新同步备库。
在上云后的Oracle数据灾备场景中，我们经常听到DBA迁移工程师讲到“在这个项目中用ADG进行数据实时备份，ADG比DG更好！”。究竟ADG作Oracle数据灾备的优势在什么地方？
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月24日吴夏的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0324吴夏”，即可下载直播分享PPT。 大家好，我是腾讯云TDSQL高级工程师吴夏，我今天的主题是关于TDSQL异构数据同步与迁移能力的建设以及应用方面的内容。整个内容分四个部分： 一是异构数据库方面包括数据分发迁移同步的背景——我们为什么要发展这一块的能力以及现在这部分服务的基本架构； 二是TDSQL异构迁移能力有哪些比较
微服务架构是一种进化模式，它从根本上改变了服务器端代码的开发和管理方式。 这种架构模式涉及将应用程序设计和开发为一组松散耦合的服务，这些服务通过定义明确的轻量级 API 进行交互以满足业务需求。 它旨在通过促进持续交付和开发来帮助软件开发公司加速开发过程。
数据时代，企业对技术创新和服务水准的要求不断提高，数据已成为企业极其重要的资产。无论是在在企业数据中台的建设，亦或者是打造一站式数据开发和数据治理的PASS平台。 首先需要做的就是进行跨应用的数据融合计算，需要将数据从孤立的数据源中采集出来，汇集到可被计算平台高效访问的目的地。此过程称之为ETL。通常所说的同步大致分为离线全量ETL、离线增量+离线全量的ETL、实时增量+离线全量ETL、实时增量ETL4种方式。 数据同步成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。业内也存在大量的开源的解决方案。 在数据集成技术选型中，我们需要考虑的因素有哪些？主流开源方案中各自的优缺点有哪些？目前备受瞩目和推崇 Flink CDC ETL 是否能作为线上主力同步工具之一，它的优势有哪些？原理是什么？本文主要围绕以上几个疑问，进行论述。
Apache Doris 是一个开源实时数据仓库。它可以从各种数据源收集数据，包括关系数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等）、日志和来自物联网设备的时间序列数据。能够进行报告、即席分析、联合查询和日志分析，因此可用于支持仪表板、自助式 BI、A/B 测试、用户行为分析等。
在解决配置错误时，确保在修改配置之前进行备份，并谨慎测试和验证更改，以避免引入新的问题或不可预见的后果。
作者：黄龙，腾讯 CSIG 高级工程师 数据时代，企业对技术创新和服务水准的要求不断提高，数据已成为企业极其重要的资产。无论是在在企业数据中台的建设，亦或者是打造一站式数据开发和数据治理的PASS平台。首先需要做的就是进行跨应用的数据融合计算，需要将数据从孤立的数据源中采集出来，汇集到可被计算平台高效访问的目的地。此过程称之为ETL。通常所说的同步大致分为离线全量ETL、离线增量+离线全量的ETL、实时增量+离线全量ETL、实时增量ETL4种方式。数据同步成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。业内也
随着信息技术的飞速发展，企业数据量呈现爆炸式增长。对于像网易这样规模庞大的互联网公司，无论是内部办公系统还是外部提供的服务，每天都会产生大量的日志和时序数据。这些数据已成为故障排查、问题诊断、安全监测、风险预警以及用户行为分析及体验优化的重要基石。充分挖掘这些数据的价值，有利于提升产品的可靠性、性能、安全性以及用户满意度。
来源 | http://r6d.cn/b2u2p Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。 同时，我们在使用它的过程中也需要小心很多潜在的陷阱。如果未能提前发现可能发生（换句话说就是迟早会发生）的问题，我们就要面对一个容易出错和损坏数据的系统了。 在本文中，我们将重点介绍其中的一个陷阱：尝试处理消息时遭遇失败。首先，我们需要意识到消息消费可能会，而且迟早会遭遇失败。其次，我们需要确保在处理此类故障时不会引入更多问题。 Kafka
在本文中，我们将总结来自一些公司的官方工程博客的经验教训。为什么要做代码评审？除了作为一种质量保证的工具，代码评审还有哪些好处？代码评审如何帮助提升团队能力？
在信息检索领域，向量搜索技术近年来成为了一个热门话题，它通过将文本转化为向量的方式，实现了更加精准和高效的搜索结果。在众多搜索引擎和数据库中，Elasticsearch和OpenSearch都提供了向量搜索的支持，但它们在实现方式上存在显著差异。Elasticsearch将向量搜索作为其核心功能之一直接内置于系统中，而OpenSearch则通过插件的形式提供类似功能。这种差异不仅影响了开发者的使用体验，也在性能和灵活性上造成了不同的影响。因此，理解这两种实现方式的特点及其背后的技术细节，对于选择合适的搜索解决方案至关重要。
修复由于主库NOLOGGING操作引起的备库ORA-01578和ORA-26040错误
如果您阅读过我的文章 —— 微服务中的语义扩散，您可能会识得此标题。本文是那篇文章的一个延续，其目的是强调，只有当我们付出足够的努力来处理我们将要面对的组织和分布式计算问题时，才能拥有微服务并从中受益。在后续段落中，您会看到我们为真正的微服务付出了哪些东西，又从中得到了什么。在这篇文章中，你不会找到任何具体的解决方案，相反地您会看到，关于 “在使用微服务之前需要解决多少个不同而又复杂的问题” 的高级概述。请继续往下阅读！
提供调试动力的主要数据来源是日志记录。参与通话的所有实体都会生成日志。我们有可以分为以下几类的不同类型的日志：
前言 最近有一点浮躁，遇到了很多不该发生在我身上的事情。没有，忘掉这些。好好的学习，才是正道！ 一、Flume简介 flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。 但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.9.
Redis监视器能够提供实时的性能监控和数据展示，帮助运维人员全面了解Redis数据库的运行情况和性能表现。以下是Redis监视器的实时监控特点：
建议：一些简单ETL任务，并且源数据流量在一定范围内， tm个数1、全局并行度1、内存1G。
在Oracle中，如何修复由于主库NOLOGGING引起的备库ORA-01578和ORA-26040错误？
Moodle是一个流行的，开源的基于Web的学习管理系统（LMS），任何人都可以免费安装和使用。通过Moodle，您可以为学习者群体创建和提供课程，阅读和讨论板等学习资源。Moodle还允许您管理用户角色，因此学生和教师可以拥有不同级别的材料访问权限。在Web服务器上安装Moodle后，任何有权访问您网站的人都可以创建并参与基于浏览器的学习。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术，2020年3月，腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密，都在这！》，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第五篇《银行核心海量数据无损迁移：TDSQL数据库多源异构迁移方案》。
Python是一个非常受欢迎的语言。但在企业世界中，能打的go并没有给人任何生存的机会。
本文的目的是为了解释 Grafana Loki 服务的设计动机。本文档并不会深入描述设计的所有细节，但希望能够对一些关键点进行说明，使我们能够提前发现任何明显的错误。本文主要会回答以下几个相关的问题：我们将如何构建它，为什么还要构建它，可以用于什么场景以及谁会使用它。
这篇文章将帮助你确切地了解什么是Zeebe以及它如何可能与你相关。我们将简要介绍Zeebe以及它所解决的问题，然后再进行更详细的介绍。
Docker和Snyk最近建立了合作伙伴关系，以提供容器漏洞扫描。这对您意味着什么？Snyk现在与Docker Hub集成在一起，可以扫描官方镜像。此外，Docker已将Snyk扫描直接集成到Docker Desktop客户端中。
这是我的博客系列“ Elasticsearch简介”的第一篇文章。本系列旨在指导您入门Elasticsearch，了解其功能，现实生活中的用例以及熟悉Elasticsearch堆栈中的其余组件。该博客将为您简要介绍Elasticsearch，其提供的解决方案以及选择Elasticsearch服务的原因。
为帮助小程序开发者快捷地排查小程序漏洞、定位问题，微信官方推出了实时日志功能。从基础库2.7.1开始，开发者可通过提供的接口打印日志，日志汇聚并实时上报到小程序后台。开发者可从小程序管理后台“开发->运维中心->实时日志”进入日志查询页面，查看开发者打印的日志信息。
杨廷琨（yangtingkun） 云和恩墨 CTO 高级咨询顾问，Oracle ACE 总监，ITPUB Oracle 数据库管理版版主 RAC的全局死锁时间检测 对于单实例数据库而言，死锁的检测在秒级完成，而RAC环境则死锁的检测时间默认达到了1分钟。单实例环境如果出现了死锁，那么马上其中一个进程就被中止，用户可以快速的得到错误返回。而对于RAC而言，死锁的检测并不是实时完成，而是需要60秒左右的时间。 会话1执行： 会话2执行： 此时，会话2等待会话1的最终操作，下面会话1更新被会话2锁定
在这个日益数字化的世界中，一个高效、稳定的操作系统变得至关重要。随着我国技术的持续崛起，KeyarchOS逐渐成为了众多技术爱好者和企业的新宠。但众所周知，从深受人们喜爱的CentOS过渡到KeyarchOS并非易事。如何保证迁移的流畅性和数据的完整性？本文将详细讲述如何利用操作系统迁移工具X2Keyarch V2.0，成功地将装有某迁移评估工具的CentOS系统迁移到KeyarchOS，同时确保数据的完整性和连续性。
作者：冯忠旗原文：https://juejin.im/post/5cfde01bf265da1bba58f863
对于互联网应用和企业大型应用而言，多数都尽可能地要求做到7*24小时不间断运行，而要做到完全不间断运行可以说“难于上青天”。为此，对应用可用性程度的衡量标准一般有3个9到5个9。
在数据处理和管理过程中，误删数据是一个极为令人头疼的问题。特别是在没有备份的情况下，一旦数据被删除，可能会导致不可估量的损失。然而，幸运的是，对于某些情况，我们仍然有一些方法可以尝试恢复误删的数据。在本篇博客中，我将向您介绍一些用于恢复误删数据的技术和方法，以及如何在代码中实现它们。
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