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环境准备 自建MySQL环境主机 主机:iZbp1e*****krn92qrx0Z 内网ip: 10.26.254.217 客户端ecs主机 主机:iZbp1e6*****zkrn92qrwzZ 内网ip: 10.24.236.231 说明 说明:mysql的account的组成为’user’@’host’ 常见问题分析 ERROR 1045 (28000) 现象描述 ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'testcon'@'10.24.236.231' (
自微软公司于2019年5月14日发布远程桌面服务远程代码执行漏洞(CVE-2019-0708)安全公告后,整个业界都一直在密切关注,这个漏洞必将在当今网络中掀起腥风血雨。各大安全厂商也纷纷推出自己的修复方案,我们来一起看一看。
今天体验了下MySQL Cloud的一些服务,除了网络卡顿延迟比较大之外,其他的体验还可以,简单来说下这个过程。
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最近在 Operator 还是 Provider 的问题上掉了不少头发,感谢 pigletfly 推荐本文,解答了我很多疑惑。
Crossplane经常被比作HashiCorp的Terraform。对于企业平台团队来说,当Terraform满足不了需求并寻找替代方案时,他们通常会找到Crossplane,所以这两个开源项目之间存在着相似之处:
熟悉R的朋友都会知道, dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题,今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
线上的数据库,开发可以直接navicat软件直接操作。一旦发生数据泄露,后果严重。需要禁止使用navicat,使用命令行操作,并且能记录每个开发执行的SQL语句。
vnc软件很多我试过5种todesk、nomachine 、tightvnc、vncserver、radmin
在某些情况下,有时需要有可能查看客户的用户屏幕以制作一些经过验证的屏幕截图或访问一个打开的 GUI 应用程序窗口,其中包含横向移动的秘密,同时合法用户通过 RDP 与您连接不想把他们踢出会议。
继一怒之下我写出了 Vivian(详见“测试驱动开发 Nginx 配置”)之后。又在等待客户审批流程的时间里自己写了一个流量测试工具。
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内,也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司,如GrowingIO,神策数据,诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进,以实现用户的快速增长,可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了: GrowingIO客户:有赞,豆瓣,36Kr等 神策数据客户:秒拍,AcFun,爱鲜蜂,pp租车等 诸葛IO客户:Enjoy,罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
A comparison of single-cell trajectory inference methods[1](Saelens et al., 2019)的作者做了一个R包--dyno为终端用户提供完整的TI分析流程,dyno特点如下:
vmstat、sar(sysstat工具包)、mpstat、oprofile、nicstat、dstat、iotop、tsar、iostat 掌握几个即可,功能大同小异(个人常用的是 dstat、sar)。
客户需要将华为云rds for MySQL和天翼云rds for MySQL做一个双向同步,当华为云rds宕机的时候,可以切换到天翼云继续提供服务,而且此时,天翼云的数据也可以自动同步到华为云rds,平时只使用华为云的rds,和双A方案有点差异,需要注意的是rds环境不能安装任何的软件,所以,我目前想到的方案有:
链接地址:https://download.csdn.net/download/feng8403000/82593461
来自于华为云开发者大会,使用Python爬虫抓取图片和文字实验,应用Scrapy框架进行数据抓取,保存应用了mysql数据库,实验采用的是线上服务器,而这里照抄全是本地进行,如有不同,那肯定是本渣渣瞎改了!
描述:在上一篇文章中,我们提到过 Server 2022 发布于 2021 年 8 月,是迄今为止(2024年3月20日 09:15:07)Windows 在服务器操作系统中最新的版本(PS: 不过听说 Windows Server 2025 也快了),它建立在Windows Server 2019之上,带来了许多针对虚拟化、存储、安全性和Windows Admin Center 管理的改进以及Azure集成,使得它成为一个更加强大、安全和高效的服务器操作系统。
答:云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。云数据库是在云计算的大背景下发展起来的一种新兴的共享基础架构的方法,它极大地增强了数据库的存储能力,消除了人员、硬件、软件的重复配置,让软、硬件升级变得更加容易,同时,也虚拟化了许多后端功能。云数据库具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点。
在 11 月的 KCD 上海现场,听了一场阿里云的工程师关于他们自己的多云基础架构管理工具的介绍,前边的引言部分有介绍到 Terraform,还有另一款竞品就是 Crossplane,而且表示 Crossplane 在通用性 API 等方面做得比 Terraform 更好,阿里云的也参考了其架构和实现。就让我很感兴趣,同时在 2019 年使用 OpenShift 4 的时候也在其 OperatorHub 里有发现 Crossplane,当时觉得其 Logo 很有辨识度便一直有印象。所以这次抽了个周末专门体验了一下,看它是否当得起这个标题。开始~
当前大数据团队没有一个统一的操作权限控制和管理平台,对于分析师在服务器上的权限,目前都是给予对应分析节点的EC2机器账号,且为了方便操作和管理都是给予的管理员权限,因此安全性风险较大;对于数据开发者,主要通过分配IAM控制AWS的操作权限;对于team的所有人都是通过分配aws的ak,sk在本地进行操作赋权;随着数据平台的不断的丰富和完善,需要在各组件之上做认证,鉴权和审计等管理,数据权限管理平台主要是为了统一所有人的操作权限而设计。开源权限组件apache ranger和apache sentry存在以下问题:
作者:李志勇 来源: http://www.csdn.net/article/2016-03-21/2826611 偶然在网上看到游族网络运维总监李志勇先生进行的一次分享,作为一个运维人,对其中的运维
本篇介绍如何利用Kettle提供的转换步骤和作业项实现Hadoop数据仓库的数据抽取,即ETL过程中的Extract部分。首先简述Kettle中几种抽取数据的组件,然后讲述变化数据捕获(Change Data Capture,CDC),以及Kettle如何支持不同的CDC技术。Hadoop生态圈中的Sqoop工具可以直接在关系数据库和HDFS或Hive之间互导数据,而Kettle支持Sqoop输入、输出作业项。最后我们使用Kettle里的Sqoop作业项以及基于时间戳的CDC转换实现销售订单示例的数据抽取过程,将MySQL中的源数据抽取到Hive的rds数据库中。
importTable实用程序现在支持将导入的数据进行任意数据转换。可以在decodeColumns选项中指定任意SQL表达式,该选项由MySQL服务器针对每个加载的行进行转换。
MySQL 慢日志(slow log)是 MySQL DBA 及其他开发、运维人员需经常关注的一类信息。使用慢日志可找出执行时间较长或未走索引等 SQL 语句,为进行系统调优提供依据。 本文将结合一个线上案例,分析如何正确设置 MySQL 慢日志参数和使用慢日志功能,并介绍下网易云 RDS 对 MySQL 慢日志功能的增强。
现在rio包支持读取multi object的文件例如(Excel workbook, .Rdata file, zip directory, or HTML file)
时不时地会出现服务器cpu占用率100%的情况,基本到这时候php基本就全挂了,而出问题的也是php-fpm这个进程。说实话对于这个破进程真是没什么好的想法,进程数量怎么设置都不对,反正就是只要开机就各种卡。其实也考虑过是不是被攻击了,但是就这么个破网站,个人感觉攻击也没什么意思啊。图什么呢~~
基础设施作为应用程序的支柱,为之提供关键的运行环境、网络连接和资源调度等支持。一旦基础设施出现故障,整个应用生态系统都可能面临严重的连锁反应,如性能降低、数据丢失乃至系统崩溃。因此,基础设施的稳定性和可靠性对于运行在其上的应用程序至关重要。
它仅基于 7 个基本命令: Migrate、 Clean、 Info、 Validate、 Undo、 Baseline和 Repair。
windows远程桌面是大家用的比较多的一个服务,经常会遇到一些这样那样的错误,下面我们就2个典型案例分析一下。 一、远程桌面,身份验证错误:要求的函数不受支持 报错现象如下图所示:
马上年底了,各种云评测陆续放了出来,最近看到有一些评测也引起了争议,第三方评测数据可以作为参考,真正要使用云,将业务放到云上,还是要自己来做一些评测,一方面自己跑的数据可信,一方面自己最了解业务需求,知道测试的时候应该重点关注那些指标。
Oracle RAC是当前主流的Oracle数据库高可用架构,被众多用户用于核心系统,然而,RAC架构在提供高可用的同时,也面临数据库性能压力这一巨大挑战。性能瓶颈可能出现在RAC架构的网络、处理器等多个领域,但最常见的仍然来自于缓慢的硬盘驱动器。随着应用对更快的随机输入输出需求不断地增加,这些机械硬盘驱动器更难满足这些需求。在此环境下,云和恩墨的超融合存储解决方案——zData Light数据库一体机应运而生:
我希望现在您已经开始认识到命令行是一个非常方便的数据处理环境。您可能已经注意到,由于使用了命令行,我们:
在过去数十年,Oracle与微软是软件行业当之无愧的两大巨头,同时也是数十年的竞争对手——从数据库到ERP,从营销策略到法律诉讼。2013年之前,两位巨头在企业级市场的厮杀可谓是乐此不疲,然而现在它们却坚定的走在一起: 从“恨到爱”只用半年 2013年6月的一则消息“惊呆了”IT领域的小伙伴们——微软宣布Hyper-V和Azure支持Oracle软件;而在之前,Oracle的CEO 拉里·埃里森更宣布将成立一个新的技术联盟,其内部成员可能会是Salesforce.com、NetSuite以及微
作为一名忠于内心的工程师,每当我看到一家公司发布有关它们技术栈的文章时,我都会泡一杯咖啡,坐下来耐心阅读,看看有没有新的发现。了解其他公司业务背后隐藏的一些技术十分有趣。就像娱乐八卦一样,只不过这是技术层面的探索。
客户关系关系服务器需要部署Docker环境,将Mysql与Canal部署到Docker容器中
OGG有传统的经典架构,也有最新的微服务,2个都可以远程捕获和应用数据,对数据库服务器是0侵入,而传统的经典架构是纯命令行模式,最新的微服务架构是图形化界面操作,几乎所有操作都可以在界面进行。
有赞 PaaS 团队自17年7月份开始投入测试资源,测试人员的加入意味着与测试相关的一系列东西产生,比如测试环境、测试工程、测试流程等等,这次分享的内容主要与测试环境有关,刚开始我们把测试环境部署在虚拟机上,从18年7月份开始,我们决定把测试环境从虚拟机迁移到 K8S 上,做这个决定主要出于以下几个方面考虑。
早在2019年11月26日,欧洲网络信息协调中心(RIPE NCC)在一份邮件中确认,在这一天构筑了当下互联网基础的所有43亿个IPv4地址已分配完毕。
一旦数据仓库开始使用,就需要不断从源系统给数据仓库提供新数据。为了确保数据流的稳定,需要使用所在平台上可用的任务调度器来调度ETL定期执行。调度模块是ETL系统必不可少的组成部分,它不但是数据仓库的基本需求,也对项目的成功起着举足轻重的作用。
在这篇文章开始之前,先跟大家推荐一位 PG 大佬公众号,一直深耕 PostgreSQL 多年,混迹于各大互联网公司和各种大会,也属于数据库老司机,云计算泥石流,开源 RDS —— Pigsty 大本营,感兴趣的朋友可以关注下。
简介和安装 redis简介: 开源高性能key-value存储;采用内存中(in-memory)数据集的方式,也可以采用磁盘存储方式(前者性能高,但数据可能丢失,后者正好相反) 支持字符串(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)和 有序集合(sorted sets)等;支持对复杂数据结构的高速操作。 特性多,支持主从同步、pub/sub等 支持多种客户端(http://redis.io/clients) ... 注:应用场景没有提到,暂时没有太多实际体会,不瞎说,
Flyway是一款开源的数据库版本管理工具,它更倾向于规约优于配置的方式。Flyway可以独立于应用实现管理并跟踪数据库变更,支持数据库版本自动升级,并且有一套默认的规约,不需要复杂的配置,Migrations可以写成SQL脚本,也可以写在Java代码中,不仅支持Command Line和Java API,还支持Build构建工具和Spring Boot等,同时在分布式环境下能够安全可靠地升级数据库,同时也支持失败恢复等。
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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。
有一个Spring Cloud的jar包,文件名为:RDS.jar。必须要jdk1.8版本,需要部署在 Centos 7.5的服务器上面,最好能设置开机自启动!
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我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中,较为详细地讲解了如何利用Hadoop(Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop,CDH)生态圈组件构建传统数据仓库。例如,使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统,使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶,书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的,其中有些SQL语句逻辑复杂,可读性也不是很好。
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