在之前公司搭建测试环境过程中会安装mysql、redis、kafak等数据库,在测试环境使用过程中经常会遇到服务挂了等问题,经过分析是因为数据库无法连接成功或者数据打满等异常问题。
在大数据的实时数据处理中,不论是使用Spark、还是Flink,都需要与其他组件进行数据交互才有意义。在整个数据流处理中,交互组件的性能决定了数据处理的效率,例如在与缓存中间件Redis的交互,QPS过高就会导致响应过慢,进而表现为程序整体数据处理延时。
/spark/examples/src/main/python/streaming
审计日志系统有很多应用场景,而不仅仅是存储用于审计目的的数据。除了合规性和安全性的目的之外,它还能够被市场营销团队使用,以便于锁定目标用户,也可以用来生成重要的告警。
Elasticsearch 服务提供在用户 VPC 内通过私有网络 VIP 访问集群的方式,用户可以通过 Elasticsearch REST client 编写代码访问集群并将自己的数据导入到集群中,当然也可以通过官方提供的组件(如 logstash 和 beat)接入自己的数据。 本文以官方的 logstash 和 beats 为例,介绍不同类型的数据源接入 ES 的方式。
北京理工大学硕士毕业,2015 年加入阿里巴巴,参与阿里巴巴实时计算引擎 JStorm 的开发与设计。2016 年开始从事阿里新一代实时计算引擎 Blink SQL 的开发与优化,并活跃于 Flink 社区,于2017年2月成为ApacheFlink Committer,是国内早期 Flink Committer 之一。目前主要专注于分布式处理和实时计算,热爱开源,热爱分享。
本文主结合作者近千万级开发实战经验,和大家一起深入探讨一下Elasticsearch 索引设计,历时两周+的时间完成此文,干货满满,避免大家掉坑。
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/connectors/index.html
距离上次的 Spring Boot 2.4.5 版本发布刚好一个月左右,Spring Boot 又发新版本了!
随着互联网飞速发展,企业业务种类会越来越多,业务数据量会越来越大,当发展到一定规模时,传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求,实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。以维表 Join 为例,数据在业务数据源中以范式表的形式存储,在分析时需要做大量的 Join 操作,降低性能。如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成 Join,那么分析时就无需再次 Join,从而提升查询性能。
Debezium 是一个分布式平台,它将现有的数据库转换为事件流,应用程序消费事件流,就可以知道数据库中的每一个行级更改,并立即做出响应。
Hi all,这是我首次在腾讯云开发者上发文章,先简单介绍下我自己吧,我叫 Jason Thon,魔都一枚小开发,喜欢撸猫撸狗打电玩,练习时长两年半,擅长各种 Bug 制作技巧与 Debug 手艺。
从前年开始,就被公众号上Flink文章频繁的刷屏,看来是时候了解下Flink了。 Flink官网第一句话介绍是数据流上的有状态计算。 我第一眼看这句话感觉很拗口,什么是流上的计算?什么是有状态? 作为菜鸟,我觉的学习Flink最好方法是看官网并敲代码实践,不会的百度些博客学学。
ELK 其实并不是一款软件,而是一整套解决方案,是三个软件产品的首字母缩写,Elasticsearch,Logstash 和 Kibana。这三款软件都是开源软件,通常是配合使用,而且又先后归于 Elastic.co 公司名下,故被简称为 ELK 协议栈.
MySQL有阿里巴巴开源的Canal作为数据变化订阅工具,而Oracle作为最复杂的商业数据库,目前还没有比较好的数据变化订阅工具。
现每个后端的同学的日常都在跟服务(接口)打交道,维护老的比较大单体应用、按业务拆得相对比较细的新服务、无论企业内部用的,面向用户的前端的服务。流量大的有流量小的,有重要的有不那么重要的。
自开源以来,Tapdata 吸引了越来越多开发者的关注。随着更多新鲜力量涌入社区,在和社区成员讨论共创的过程中,我们也意识到在基础文档之外,一个更“直观”、更具“互动性”的实践示范教程的重要性和必要性。为了辅助开发者更好地理解技术文档,真正实现快速上手、深度参与,即刻开启实时数据新体验,我们同步启动了 Tapdata 功能特性及操作演示系列教程。 以下,为本教程的第一弹内容——零基础快速上手实践,细致分享了从源码编译和启动服务到如何新建数据源,再到如何做数据源之间的数据同步的启动部署及常见功能演示,主要任务包括:
今天Spring Boot 2.5正式发布了,支持Java 16,增强了Docker镜像构建功能,而且提供了初始化数据源的新机制。
◆ 一、开源项目简介 spring boot demo 是一个用来深度学习并实战 spring boot 的项目,目前总共包含 66 个集成demo,已经完成 55 个。 ◆ 二、开源协议 使用MIT开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆ 四、功能概述 该项目已成功集成 actuator(监控)、admin(可视化监控)、logback(日志)、aopLog(通过AOP记录web请求日志)、统一异常处理(json级别和页面级别)、freemarker(模板引擎)、thymeleaf(模板引擎)、Beetl(模板引
写作本文的背景是由于字节的暑期青训营中,某个项目要求编写一个简易的流处理引擎(flink),开发语言不限,推荐Java,本着好奇心的驱使,我打算使用Go语言进行部分尝试。
在问答社区看到有小伙伴在落地蓝鲸的过程中出现监控平台的grafana面板数据断点问题,往往出现这种问题,都比较的头疼。
以下面的 SQL 为例,我们来介绍下其在离线中和在实时中执行的区别,对比学习一下,大家就比较清楚了
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为新一代的元数据管理平台,Datahub在近一年的时间里发展迅猛,大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势。国内Datahub的资料非常少,大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台,但可参考的资料太少。
InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者,下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中,Spark是最火的一个,特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与,使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API,类似于R和Pandas的发现,使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark
本项目基于大型物流公司研发的智慧物流大数据平台,该物流公司是国内综合性快递、物流服务商,并在全国各地都有覆盖的网点。经过多年的积累、经营以及布局,拥有大规模的客户群,日订单达上千万,如此规模的业务数据量,传统的数据处理技术已经不能满足企业的经营分析需求。该公司需要基于大数据技术构建数据中心,从而挖掘出隐藏在数据背后的信息价值,为企业提供有益的帮助,带来更大的利润和商机
关于mongodb数据实时同步,如果只是做数据备份的话,直接搭建一个replica set集群或者shard集群就可以实现目的了。但这样的话作为备份库的节点都是secondery,你没法往备份库上写数据上去。
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集,从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑,需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言,这个技术选型的决策可谓举足轻重,倘若选择不当,可能会导致较大的修改成本,须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外,对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台,也了解得比较
文档:https://dtstack.github.io/Taier/docs/guides/introduction/
互联网时代,电子支付方式日益便捷,而信用卡欺诈手段也在不断向高科技、专业化、规模化发展,案件实施过程隐蔽,更易造成巨大损失。诈骗者通常会先入侵安全级别较低的系统来盗窃卡号,用盗得的信用卡进行小额消费测试,如果测试成功,则会用此信用卡进行大笔消费,购买倒卖财物,进而达到诈骗敛财的目的。
参考了一些 https://www.likecs.com/show-152186.html 中的信息,去 https://github.com/big-data-europe/docker-hive 中把下载 docker-compose.yml 和 hadoop-hive.env 放在 docker-hive路径下,cmd输入 docker-compose up -d,会部署hive相关的容器
本文主要讲述如何使用数据导入工具 Nebula Graph Exchange 将数据从 Neo4j 导入到 Nebula Graph Database。在讲述如何实操数据导入之前,我们先来了解下 Nebula Graph 内部是如何实现这个导入功能的。
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源,欢迎大家关注!!! 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台,目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB之间的数据同步,即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等,并对用户永久免费。
在 StreamExecutionEnvironment 中,可以使用 readTextFile 方法直接读取文本文件,也可以使用 readFile 方法通过指定文件 InputFormat 来读取特定数据类型的文件,如 CsvInputFormat。
作者介绍:董亭亭,快手大数据架构实时计算引擎团队负责人。目前负责 Flink 引擎在快手内的研发、应用以及周边子系统建设。2013 年毕业于大连理工大学,曾就职于奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括:分布式计算、调度系统、分布式存储等系统。
使用OGG中间件(框架)实时采集Oracle数据库表的数据,同步到Kafka分布式消息队列中。 OGG 是一种基于日志的结构化数据复制软件,它通过解析源数据库在线日志:online log或归档日志:archive log获得数据的增删改变化(数据量只有日志的四分之一左右);
随着客户的不断增多,客户业务复杂程度不断加大,传统的服务器级别监控由于监控粒度过大,且当告警时需要进一步排查原因,已无法满足需求,为了深入客户业务,保证业务健康运行,我们需要手机服务器系统的日志、客户业务日志,并进行分析处理,做到故障发生时可以第一时间定位故障原因,通知相应的人员处理,那么怎么将日志文件归集,怎么将日志文件呈现,以及故障发生时第一时间通知给相应业务负责的人员,成了很多公司需要面对的问题,因此日志监控系统应运而生。
夜莺是一个服务端组件,类似 Grafana,可以对接不同的TSDB时序数据库作为数据源,支持的TSDB时序数据库如Prometheus、VictoriaMetrics、Thanos等等,只要数据进到这些库里了,夜莺就可以对数据源的数据进行分析、告警、可视化,以及后续的事件处理、告警自愈。
MLSQL大部分数据源集成的是第三方实现。比如excel的支持得益于spark-excel项目。同样,Kafka的配置参数和Spark 对Kafka的需求配置是一样的,JDBC则也是标准的Spark文档中描述的那样。不过大部分人使用时,不会使用所有参数, MLSQL也提供了两种方式展示可选参数:
Apache Flink是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行,在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
之前说了数据采集方案,数据库的数据,前端埋点数据,IOT数据经过一些中间件或者应用程序采集到Kafka后,分为了两条路线,一条是走离线,一条走实时,离线的会存储到HDFS,然后时候Hive构建离线数据仓库,实时的则进入flink做流式计算后再根据需求建模,然后写入到对应的数据库中提供使用,今天我们来说一下实时这条线路。
Cloud-Init1 是跨平台云实例初始化的行业标准。它得到了所有主要公共云提供商的支持,适用于私有云基础设施的配置系统以及裸机安装。Cloud-Init 将在启动时识别其运行所在的云环境,读取来自云端提供的任何元数据,并据此初始化系统。这可能涉及设置网络和存储设备,配置 SSH 访问密钥以及系统的许多其他方面。之后,Cloud-Init 还将解析并处理传递给该实例的任何可选用户或供应商数据。在你想要创建自定义的 Linux 部署镜像时或者每次部署一个新的 Linux 服务器时,有很多事情需要初始化并且进行自动化处理。Cloud-Init 可以帮助我们实现这些自动化任务。
虽然有贾老师课程中的一键安装openGauss脚本,但是为了更好的了解部署openGauss过程,还是按部就班的部署一遍。但是在倒数第二步检查预安装环境执行时因把域名少了一点导致报错,如图所示:
ELK主要由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个开源软件组成。
数据倾斜就是数据的分布严重不均,流入部分算子的数据明显多余其他算子,造成这部分算子压力过大。
每个大型企业组织都在尝试加速其数字化转型战略,以更加个性化、相关和动态的方式与客户互动。在创建和收集数据时对数据执行分析(也称为实时数据流)并生成即时洞察以加快决策制定的能力为组织提供了竞争优势。
Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐、低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题。
我们都知道天下没有“永不宕机”的系统,但每次线上出问题都要拉出一个程序员“祭天”。所以一款靠谱、好用的监控工具就显得十分重要,它可以在生产环境出故障的第一时间发出告警,并提供详实的数据,帮助程序员尽早发现故障、尽快定位问题。
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