客户在集群中查看用户信息 list users 时,报错 Error from server:xxx 。其实是个简单的查看语句,但魔法失灵了?下面我们将集群中用户角色等信息的查看方式做一个统一的分析说明。
上一篇详细讲解了如何用Canal和Kafka,将MySQL数据实时全量同步到Greenplum。对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构,我们已经实现了ETL的实时抽取过程,将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为:
作者 | Bo Ingram 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 Discord 官方博客。 2017 年,我们写了一篇关于我们如何存储数十亿条消息的博文,分享了我们开始时如何使用 MongoDB,但又将数据迁移到 Cassandra 的过程,因为我们正在寻找一个扩展性和容错性比较高而维护成本相对较低的数据库。我们确信自己会发展,而且我们确实做到了! 我们想要一个能随着我们的发展而演进的数据库,但又不希望它的维护需求会随着我们的存储需求而增长。遗憾的是,我们发现事实并非如此——我们
使用ThreadLocal来存储和管理每个线程的事务追踪对象,确保每个线程都有自己独立的事务上下文。方法首先尝试从ThreadLocal获取事务追踪对象,如果不存在,则尝试从数据库中查询。如果数据库中也不存在,则创建一个新的事务追踪对象,初始化其状态和时间信息,然后将其保存到数据库和ThreadLocal中。
Cassandra没有表的连接操作,跟关系型数据库设计相比最好的方式是,反(非)规范化设计,设计为两个表连接后的结果表。
本篇重点是针对销售订单示例创建并测试数据装载的Kettle作业和转换。在此之前,先简要介绍数据清洗的概念,并说明如何使用Kettle完成常见的数据清洗工作。由于本示例中Kettle在Hadoop上的ETL实现依赖于Hive,所以之后对Hive做一个概括的介绍,包括它的体系结构、工作流程和优化。最后用完整的的Kettle作业演示如何实现销售订单数据仓库的数据转换与装载。
Cassandra是去中心化的集群架构,没有传统集群的中心节点,各个节点地位都是平等的,通过Gossip协议维持集群中的节点信息。为了使集群中的各节点在启动时能发现其他节点,需要指定种子节点(seeds),各节点都先和种子节点通信,通过种子节点获取其他节点列表,然后和其他节点通信。种子节点可以指定多个,通过在 conf/ cassandra.yaml中的seeds属性配置。
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Discord 在创建之初采用的是一个单副本集的 MongoDB,没有使用 MongoDB 的分片,他们给出的理由是当时 MongoDB 分片很难用,而且不够稳定(这里就不去深究了)。消息数到达一亿条时,RAM 里已经存不下这么数据和索引,MongoDB 的延时开始变得不可控。
表。 表 2. SQLSTATE 类代码 类代码 含义 要获得子代码,参阅…00 完全成功完成 表 301 警告 表 402 无数据 表 507 动态 SQL 错误 表 608 连接异常 表 709 触发操作异常 表 80A 功能部件不受支持 表 90D 目标类型规范无效 表 100F 无效标记 表 110K RESIGNAL 语句无效 表 120N SQL/XML 映射错误 表 1320 找不到 CASE 语句的条件 表 1521 基数违例 表 1622 数据异常 表 1723 约束违例 表 1824 无效的游标状态 表 1925 无效的事务状态 表 2026 无效 SQL 语句标识 表 2128 无效权限规范 表 232D 无效事务终止 表 242E 无效连接名称 表 2534 无效的游标名称 表 2636 游标灵敏度异常 表 2738 外部函数异常 表 2839 外部函数调用异常 表 293B SAVEPOINT 无效 表 3040 事务回滚 表 3142 语法错误或访问规则违例 表 3244 WITH CHECK OPTION 违例 表 3346 Java DDL 表 3451 无效应用程序状态 表 3553 无效操作数或不一致的规范 表 3654 超出 SQL 限制,或超出产品限制 表 3755 对象不处于先决条件状态 表 3856 其他 SQL 或产品错误 表 3957 资源不可用或操作员干预 表 4058 系统错误 表 415U 实用程序 表 42
ClickHouse入门学习(一):https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/119514836
单点登录(Single Sign-On,SSO)是一种身份验证机制,允许用户在多个应用程序或系统中使用单一的登录凭证(例如用户名和密码)进行身份验证,并且在成功登录后,可以访问所有已经授权的应用程序,而无需重新进行身份验证。
MySQL 官方文档地址: 8.8 Understanding the Query Execution Plan
Apache HBase是一种NoSQL键/值存储系统,它在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上运行。
官方网站:https://clickhouse.com/docs/zh/engines/table-engines/
RxDB 是一个由 JavaScript 实现,拥有响应式,离线优先等特性的数据库。它拥有以下特性:
要充分利用 Spring Data for Apache Cassandra 支持中的对象映射功能,您应该使用注释对映射的域对象进行@Table注释。这样做可以让类路径扫描器找到并预处理您的域对象以提取必要的元数据。仅使用带注释的实体来执行模式操作。在最坏的情况下, SchemaAction.RECREATE_DROP_UNUSED操作会删除您的表并丢失数据。以下示例显示了一个简单的域对象:
web 后台开发一般是面向的业务开发,也就说开发是存在一个应用实体:比如,面向的是电商领域,比如面向的是数据领域等,比如社交领域等。
本文介绍了如何利用Rust语言和Cargo管理大型游戏服务器的程序架构,实现了游戏服务器的模块化设计,并利用Websocket通信机制实现了跨平台的游戏服务器通信。同时,本文还介绍了一些重要的基础概念和技术,包括Rust语言、Cargo、Websocket、游戏服务器、分布式系统、同步复制、负载均衡、Rust设计模式等。通过本文的学习,读者可以掌握利用Rust和Cargo开发高性能、可扩展、跨平台的游戏服务器的程序架构和技巧。
本次就给大家讲讲cassandra的高级操作:索引、排序和分页;处于性能的考虑,cassandra对这些支持都比较简单,所以我们不能希望cassandra完全适用于我们的逻辑,而是应该将我们的逻辑设计的更适合于cassandra
本篇文章我们来使用 Supabase 实现 RESTful 风格的 API 接口,以此来实现网站分类和子站点的 CURD 功能。
【导读】笔者(许鹏)看Spark源码的时间不长,记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式,就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来,Spark中的线索就是如果让数据的处理在分布式计算环境下是高效,并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后,当然希望将其应用到实际的工程实践中,这时候会面临许多新的挑战,比如选取哪个作为数据仓库,是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后,在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
经过3个月的碎片时间的翻译和校验,由长沙.NET技术社区翻译的英文原文文档《Microsoft REST API指南 》已经翻译完成,现刊载前十一章如下,欢迎大家点击“查看原文”按钮,查看指南的完整内容。
1.核心属性 键 默认值 描述 debug false 启用调试日志。 info.* 要添加到信息端点的任意属性。 logging.config 日志记录配置文件的位置。例如,用于logback的`classpath:logback.xml`。 logging.exception-conversion-word %wEx 记录异常时使用的转换字。 logging.file.clean-history-on-start false 是否在启动时清除存档日志文件。仅默认登录设置支持。 logging.fi
官网说明:https://clickhouse.tech/docs/zh/sql-reference/data-types/nullable/
签收+拒收【并返回服务器入队】multiple:批量签收,requeue:是否重新入队
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的农家乐订餐系统,包含了菜品类型模块、菜品档案模块、菜品收藏模块、菜品订餐模块、菜品资讯模块,还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块,农家乐订餐系统基于角色的访问控制,给订餐管理员、配送人员使用,可将权限精确到按钮级别,您可以自定义角色并分配权限,系统适合设计精确的权限约束需求。
Apache RocketMQ 是阿里开源的一款高性能、高吞吐量的分布式消息中间件。
本文共11000字,阅读全文约需30分钟。 本文为大家解析非关系型数据库(NoSQL)。[ 在数据派THU后台(非留言区)回复"综述"即可获取资源。] 前言 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL"。 现代计算系统每天在网络上都会产生庞大的数据量。这些数据有很大一部分是由关系型数据库管理系统(RDBMSs)来处理,其严谨成熟的数学理论基础使得数据建模和应用程序编程更加简单。 但随着信息化的浪潮和互联网的兴起,传统的RDBMS在一些业务上开始出现问题。首先,对数
一文读懂非关系型数据库(NoSQL) 本文共11000字****,阅读全文约需30分钟****。本文为大家解析非关系型数据库(NoSQL)。 前言 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的民宿预定管理系统,包含了民宿档案模块、民宿订单模块、民宿评价模块、民宿留言模块,还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块,民宿预定管理系统基于角色的访问控制,给民宿管理员、旅客使用,可将权限精确到按钮级别,您可以自定义角色并分配权限,系统适合设计精确的权限约束需求。
前面章节中,我们实现了实时多维数据仓库的基本功能,如使用Canal和Kafka实现实时数据同步,定义Greenplum rule执行实时数据装载逻辑等。本篇将继续讨论常见的维度表技术。
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◆ ClickHouse概念 clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),由俄罗斯最大的搜索公司Yandex开发,于2016年开源,采用c++开发。 ◆ OLAP 和 OLTP 这两个概念 OLAP(On-Line Analytical Processing):联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing),仓库型数据库,主要是读取数据,做复杂数据分析(多维),侧重技术决策支持,提供直观简单的结果,开源OLAP引擎包含Hive、Sp
cassandra主键是一个partition key主键和多个clustering key复合主键,而主键的查询顺序必须与定义表结构时一致.
性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL语句欠佳(连接查询)、索引失效、服务器参数设置不合理(缓冲、线程数)
看过很多RESTful相关的文章总结,参齐不齐,结合工作中的使用,非常有必要归纳一下关于RESTful架构方式了,RESTful只是一种架构方式的约束,给出一种约定的标准,完全严格遵守RESTful标准并不是很多,也没有必要。但是在实际运用中,有RESTful标准可以参考,是十分有必要的。
一直没机会做spring生态圈的框架,公司选择的是一些小众的微服务,鉴于此考虑,丰富自己的技术栈,花了两天时间从网上各网站上学习了springboot一些基础知识。 本章只介绍springboot微服务集成kafka,跟rabbitmq用法相同,作为一个消息中间件收发消息使用,本章仅介绍集成后的基础用法,研究不深,请各位谅解。
在过去的几个月里,我写了各种关于大型科技公司“幕后”技术的文章,比如 Meta 的内部无服务器(serverless)平台和谷歌内部喜爱的代码审查工具。
「在线视频会议应用」是基于浏览器的能力 WebRTC 以及云开发 CloudBase 能力构建而成的应用,在云开发的助力下,一个复杂的在线会议应用,1人、1-2天即可完成搭建。 本应用用到的能力、工具、框架有: CloudBase Framework 用于项目基础目录结构生成, 一键部署 Simple Peer 流行的 WebRTC 库 云开发CloudBase - 云函数, 包括云函数的定时调用 云开发CloudBase - 数据库 云开发CloudBase - 静态网站托管 React Ant d
(五)进阶技术 14. 维度合并 随着数据仓库中维度的增加,会发现有些通用的数据存在于多个维度中。例如,客户维度的客户邮编相关信息、送货邮编相关信息和工厂维度里都有邮编、城市和州。本篇说明如何把三个维度里的邮编相关信息合并到一个新的邮编维度。 修改数据仓库模式 为了合并维度,需要改变数据仓库模式。图(五)- 14-1显示了修改后的模式。新增了一个zip_code_dim表,sales_order_fact和production_fact表的结构也做了相应的修改。注意图中只显示了与邮编维度相关的表。
ThinkPHP5 从入门到深入学习,结合实战项目深入理解 ThinkPHP5 的特性和使用方法。深入学习 api 开发,学习微信登录和令牌的相关知识,并理解微信登录流程,完成与微信开放 api 之间的数据交互,完善项目的相应功能。 理解第三方登录授权的 code 和 token 交互过程。
我大学的时候英语6级没过,因此但凡懂点英语的同学,如果你进到此页面,尽量去阅读原文,链接在下方原文地址.最次也要对照着原文阅读,以免我出了什么差错(这是不可避免的),坑了别的小伙伴.
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频~采用 Spring Boot+Vue3 技术栈,里边会涉及到各种好玩的技术,小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目,戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 说好了写 TienChin 项目的,最近这个分布式事务算是一个支线任务吧,今天是最后一篇,松哥再来一个短篇和小伙伴们总结一下分布式事务。 首先先说一个大原则:分布式事务能不用就不要用,毕竟这个用起来还是有一些麻烦的。当然,不用和不会用可是两码事。 1. 分布式事务基础理论
对大数据集或非常高吞吐量,仅复制还不够,还需将数据拆分成为分区(partitions),也称分片(sharding)1。
转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用MySQL作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易、订
REST:Representational State Transfer(表象层状态转变),如果没听说过REST,你一定以为是rest这个单词,刚开始我也是这样认为的,后来发现是这三个单词的缩写,即使知道了这三个单词理解起来仍然非常晦涩难懂。如何理解RESTful架构,最好的办法就是深刻理解消化Representational State Transfer这三个单词到底意味着什么。
我们在设计一个系统的时候,有时候通常为了基础业务,写出的查询sql语句并不高效,从而影响到用户使用系统的整体体验感不是很好,我们通常在系统的测试阶段会开启MySQL中的慢日志查询的功能,可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能,并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中,只要SQL执行的时间超过了我们设置的时间就会记录到日志文件中,我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了,从而就可以对这些语句进行调优优化,使用 Explain来分析 SQL 语句的性能。
分别是id,select_type,table、type,partitions,possible_keys,key,key_len,ref,rows,Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释:
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的用户画像活动推荐系统,使用了协同推荐算法,包含了标签管理、活动档案、活动收藏、活动报名、活动留言模块,还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块,用户画像活动推荐系统基于角色的访问控制,给活动管理员、普通用户使用,可将权限精确到按钮级别,您可以自定义角色并分配权限,系统适合设计精确的权限约束需求。
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