蒋彪,腾讯云高级工程师,10+年专注于操作系统相关技术,Linux内核资深发烧友。目前负责腾讯云原生OS的研发,以及OS/虚拟化的性能优化工作。 导语 混部,通常指在离线混部(也有离在线混部之说),意指通过将在线业务(通常为延迟敏感型高优先级任务)和离线任务(通常为 CPU 消耗型低优先级任务)同时混合部署在同一个节点上,以期提升节点的资源利用率。其中的关键难点在于底层资源隔离技术,严重依赖于 OS 内核,而现有的原生 Linux kernel 提供的资源隔离能力在面对混部需求时,再次显得有些捉襟见肘(
一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考
为什么需要使用到NTP时间同步服务 ,在做某些服务时,我们需要所有的服务器保持同一时间执行预设好的命令,将服务同步协作。
写在前面: 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一
macOS 上优秀的写作工具比比皆是——Ulysses、MWeb、Bear、Editorial 等等,它们兼具记笔记、Markdown 写作多重功能定位。 而在大微软 Windows 平台上,出色的写作应用真的需要花点时间、认真收集才能有所收获,这份写作工具合集均有以下的特点: 简单又简洁,功能和应用界面以追求「轻」作为目标,合集不会出现类 wiki 的应用; 支持 Markdown 语法,这一功能特性已经成为写作者的创作趋势,聚焦写作本身,再提供简洁的语法格式(我常用的 Knowte、Evernote、
最近在跟一位粉丝聊天,聊起来了做离线数仓时该用那些技术栈。于是根据我的经验和参考一些资料于就有本篇文章。在这里我会分享三个案例,仅供参考。
大家好!我是开源君,一个热衷于软件开发和运维的工程师。本频道我专注于分享Github和Gitee上的高质量开源项目,并致力于推动前沿技术的分享。
在 GitHub 上做过开源项目的小伙伴,可能都经历过截图自己项目 100 Star、1000 Star 的时刻,但有些时候事情发生的太快来不及截图,因为可能一觉醒来就破万了。这件事看似有些天方夜谭,但放在马斯克的身上就不足为奇了。
1. 线程创建方法函数原型 : int pthread_create(pthread_t *tidp, const pthread_attr_t *attr, (void*)(*start_rtn)(void*), void *arg);
ComfyUI-Workflows-ZHO 是一款 ComfyUI 工作流集合,由 AI领域大佬 ZHO 开源出来的,最近深受专家博主和AI绘画爱好者的喜爱。
你也许听说过这个词很多次或者你可能已经在使用它了。在这篇文章中我将会清晰的告诉你 NTP 服务器和客户端的安装。
业务场景是这样的:多个用户(2-4人)直播的视频,合成为一个视频,这期间要满足2个条件:首先,录制途中可能有一个或多个用户不定次数的离线、重进(网络差和人为操作)的情况;第二,要保证合成的视频和录制的效果是一样的必须是同步的(不能出现多个视频时间对不上的情况)。
本文由腾讯云+社区自动同步,原文地址 https://stackoverflow.club/socket-timeout-error-tensorflow/
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IM聊天消息能保证可靠送达,对于用户来说,就好比把钱存在银行不怕被偷一样,是信任的问题。试想,如果用户能明显感知到聊天消息无法保证送达,谁还愿意来用你的APP?谁也不希望自已的话就像浮云一样随风飘逝。
Itch 是独立数字创造者的平台,主要专注于独立游戏。它最初是一个托管、销售和下载独立视频游戏的网站。但是现在,Itch 也提供书籍、漫画、工具、棋类游戏、原声带等来自独立创造者的数字内容。
调研了在线和离线迁移两种比较有代表性的方案,两种方案都进行了测试演练,不过最终选择了离线的方式,原因有几点:
整个架构图分为三层,从下往上看,最下面一层是数据安全,包括受限域认证系统、加工层权限系统,应用层权限系统,安全审计系统,来保证最上层数据集成与处理的安全;
在如今的移动互联网时代,IM类产品已是我们生活中不可或缺的组成部分。像微信、钉钉、QQ等是典型的以 IM 为核心功能的社交产品。另外也有一些应用虽然IM功能不是核心,但IM能力也是其整个应用极其重要的组成部分,比如在线游戏、电商直播等应用。
例如,用户运行自己的程序,系统就创建一个进程,并为它分配资源,包括各种表格、内存空间、磁盘空间、I/O设备等。
最近上线了一个 React Native 外访项目,用户为公司外访员,外访员根据公司业务去实地考察,收集记录一些资料,考察记录资料的过程全部用公司配的专用手机,里面安装了当前外访项目APP。目前项目试运行阶段,还没有正式交付。APP项目上线后,在用户真实使用中遇到一些各种各样的问题,有些问题处理时也比较棘手(如弱网情况),这次主要复盘APP在实际场景中的弱网(或网络不稳定)相关的问题。
根据目前大数据这一块的发展,已经不局限于离线的分析,挖掘数据潜在的价值,数据的时效性最近几年变得刚需,实时处理的框架有storm,spark-streaming,flink等。想要做到实时数据这个方案可行,需要考虑以下几点:1、状态机制 2、精确一次语义 3、高吞吐量 4、可弹性伸缩的应用 5、容错机制,刚好这几点,flink都完美的实现了,并且支持flink sql高级API,减少了开发成本,可用实现快速迭代,易维护等优点。
相信很多人都在使用 Chrome 浏览器,其流畅的浏览体验得到了不少用户的偏爱,但流畅只是一方面, Chrome 最大的优势还是其支持众多强大好用的扩展程序(Extensions)。
最近为了更好的利用谷歌浏览器,笔者整理了一些常用的谷歌插件,分享给大家,考虑到一些无法翻墙的童鞋,给力的笔者当然是顺便给出离线安装文件。
DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
我犹豫了一段时间,主要是没想到私有存储和阿里云盘的区别,感觉阿里云盘够用了。后来突然想到之前家人分享照片,直接发微信群里,无法持久化。另外发朋友圈也不利于家庭内部集中分享的目的。私有存储能解决这些问题,可以分配多个用户,且提供公共空间。
引言 2015年的羊年新年假期, 中国最大的竞争币交易所之一的比特儿传出冷钱包被盗的新闻, 7170个比特币被黑客瞬间偷走, 损失超过1000万元人民币。大家不禁要问, 比特币都放进冷钱包了还会被偷走, 这比特币还能玩吗?这不靠谱啊! 比特儿交易所老总在之后的媒体采访中几次强调, “密码被破解”, 冷钱包和密码有很大关系吗?还是这位老总根本不知道何为冷钱包。引用Okcoin创始人徐明星的一句话来说明一下:“(比特币冷钱包的)关键要做到永不触网。” 下面笔者就一步一步的图文并用的给大家讲一讲最基本的冷钱包方案, 如何创建一个永不触网的冷钱包, 并且离线的创建一笔比特币交易。
金庸经典《射雕英雄传》里,黄蓉为了让洪七公交自己和靖哥哥武功,天天对师傅美食相待,在做了“玉笛谁家听落梅”这样一些世间珍品之后,告诉师傅说今天要做的是"炒白菜"。洪七公露出非常欣赏的眼光,说:“好,我倒要看看你怎样化腐朽为神奇。”上周五听了一个我们内部的深度学习讲座,基本这方面处于初始探索阶段。上周六去3w咖啡听了百度的人工智能讲座,他们的深度学习也只限于对代码的训练。想一想代码这个东西分支相对来说还是有限的,所以现在的各种集成开发软件已经很简化程序员的工作了,所以看百度做的基于AI的效果还是有点杀鸡用
快手的传统离线链路和很多公司是一致的,基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点:
数据迁移,是一个非常复杂的过程,不仅仅是将数据从一个地方移动到另一个地方。这里需要考虑业务定义、架构变更、应用改造、数据安全等诸多方面问题。在实际迁移工作中,需要结合企业的方方面面,做好合理的规划及实施,否则很可能会导致迁移结果达不到预期,浪费人力财力。在正式开始迁移之前,有几项工作是需要提前考虑的。
DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
有赞零售客户端的用户是需要经营线下门店的商家,在商家的经营时间内,如果软件不能保证正常使用会导致经营效率下降,甚至客户流失。因此除了不断优化软件性能,降低崩溃率,还要做好异常情况的降级处理,比如遇到网络故障和服务器故障等情况时,软件要保证核心功能的可用性,此时软件的工作模式被称为离线模式。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
我们当前的IM虽然进行了微服务化,但是核心的消息投递模式仍然采用下图描绘的方式,参看《一个海量在线用户即时通讯系统(IM)的完整设计》。
下载离线安装包https://download.docker.com/linux/centos/7/x86_64/stable/Packages/
目前我们使用 Lambda 架构来处理数据,Flink 处理实时数据,Spark 处理离线数据。Spark 离线任务在每天凌晨的 0-8 点调度执行,在这段时间内,用户是看不到昨日未产出的离线数据的,数据应用对这些未产出的指标进行了特殊处理,用户看到的未产出的指标数据为 0 或者 —。但在没有任何提示的情况下,用户不明白为什么会有这样的情况,给用户带来不好的使用体验。因此,我们需要一套离线数据兜底方案来解决昨日离线数据未产出,导致用户看数体验下降的问题。
就这样,大数据领域蓬勃发展了好几年,有很多伙伴执迷于技术,成为了分布式计算与存储的领域专家。也有很多伙伴执迷于数据,成为了行业的数据研发专家。当然还有很多小伙伴,热衷于工具系统开发,成为了数据技术专家。那么我们回过头来考虑,什么是大数据,什么又是数据仓库,什么又是数据技术。大数据其实是个非常笼统的感念,它是由数据仓库演化而来的数据与技术方法论,那么我们先说一下数据仓库的由来:
面对线下收银场景,针对商品收银业务,如何提升商家收银的效率?如何保证即使在弱网或无网条件下商家正常的收银?如何设计大量商品时搜索方案?如何对业务模块进行解耦和各种复杂的业务场景交互?都是在设计零售收银业务时,需要去认真思考的问题。
相信身处于大数据领域的读者多少都能感受到,大数据技术的应用场景正在发生影响深远的变化: 随着实时计算、Kubernetes 的崛起和 HTAP、流批一体的大趋势,之前相对独立的大数据技术正逐渐和传统的在线业务融合。关于该话题,笔者早已如鲠在喉,但因拖延症又犯迟迟没有动笔,最终借最近参加多项会议收获不少感悟的契机才能克服懒惰写下这片文章。
有很多与设备和服务之间的数据共享相关的风险,这也正是为什么在云端使用数据加密如此重要。 在日常生活中,我们使用了大量的数据。有些数据是敏感的,有些不是,但为了保证数据是安全的,我们必须将它加密。当数据与别的人,组织或企业共享时,不要在它未加密时发送是很重要的,因为某个恶意攻击者可以在它传送的过程中读取并修改它。本有很多与设备和服务之间的数据共享相关的风险,这也正是为什么在云端使用数据加密如此重要。 在线和离线数据存储的危险 在不同设备上存储,以及在某些服务中使用未加密的数据会面临各种各样的风险。 USB
随着信息产业的迅猛发展,大数据应用逐渐落地,行业人才需求量逐年扩大。大数据成为目前最具前景的高薪行业之一,大数据分析工程师、大数据开发工程师等大数据人才也成为市场紧缺型人才,薪资一涨再涨。
本文整理自SACC 2022中国系统架构师大会的演讲,分享嘉宾是第四范式 资深体系架构科学家张浩,他本次的演讲中介绍了OpenMLDB的应用场景、产品特点、技术架构。重点会介绍OpenMLDB如何通过高性能的内存索引数据结构、多副本机制,以及分布式处理能力,为机器学习高效供给数据。
摘要:第九届中国数据库技术大会,阿里巴巴技术专家孟庆义对阿里HBase的数据管道设施实践与演进进行了讲解。主要从数据导入场景、 HBase Bulkload功能、HImporter系统、数据导出场景、HExporter系统这些部分进行了讲述。
有赞是一家商家服务公司,向商家提供强大的基于社交网络的,全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆,有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年,原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要,同时考虑到提升机器扩容的效率(减少等待机器到位的时间)以及支持弹性伸缩容的能力,我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
同盾科技是中国领先的人工智能科技企业。为了确保服务的低延迟和高可用性,同盾的技术团队不断寻找最佳的技术架构。经过长时间调研,他们最终选择了新一代分布式数据库 TiDB 作为离线层的核心数据库,基于 TiDB 打造的实时数据架构为风控智能决策保驾护航。
我们在学习前端的时候,总是会想着去学习其他人网站是如何制作的,或者我们遇到一些比较有用的知识点的时候,我们可能会选择通过 Ctrl + C / Ctrl + V 去扒下内容,然而我并非是鼓励这种扒网站的行为,不过只要是开源的,不用于商业用途,我觉得大家都可以相互借鉴一下的啦,毕竟重复造轮子的事情就是在浪费时间。而通过 Ctrl + C / Ctrl + V 这种方式过于麻烦,并且现在的图片基本上都有防盗链了,或者路径由图床改成了本地的相对路径,单纯的复制粘贴很难把网站的相关内容扒的干净,于是我们有了如下的思考:如何才能将一个网站的内容完整的 clone 下来呢?
随着公司规模的增长,对大数据的离线应用开发的需求越来越多,这些需求包括但不限于离线数据同步(MySQL/Hive/Hbase/Elastic Search 等之间的离线同步)、离线计算(Hive/MapReduce/Spark 等)、定时调度、运行结果的查询以及失败场景的报警等等。
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