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' (
首先还是要说两句,1 这个帖子不会说是那个云,读者你也不要问是那个云, 2 丢数,我个人认为在云上这是必然的,不是偶然,只是触发概率的问题。(原因很清楚,我说的这个问题,到那个云都一样,越先进的越会有这个问题)
前几天,一早起来,就发现 RDS 挂了,然后也无法重启,后面发现是 bin-log 日志过大,把 RDS 的空间塞满了。
根据云计算权威组织云安全联盟(CSA)对241位行业专家的最新调查,云计算资源配置错误是导致组织数据泄露的主要原因。
我司在某云的MySQL数据库占硬盘空间大于90%,RDS空间总空间为 700G,表A分析之后。某渠道统计的表有5亿,单表空间超过350G。
我们都知道,随着业务量的增长,数据量也会随之增加,这个时候就需要关注业务大表,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长,影响业务的可用性,同时导致从库延迟很大,如果业务做了读写分离,导致用户重复操作产生脏数据,例如重复下单。
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单,使用sysbench,tpcc工具跑跑拿到数据就好,其实压测是一个技术活儿,尤其是涉及到性能对比的测试,因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同,测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异,直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
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DLA一键建仓上线之后陆续收到很多反馈,其中一个就是RDS的数据能不能投递到AnalyticDB for MySQL里面去,以达到极致的分析速度,最近我们实现了这一特性,今天给大家介绍一下。
说说最近的一个案例吧,线上阿里云RDS上的一个游戏日志库最近出现了一点问题,随着游戏人数的增加,在线日志库的数据量越来越大,最新的日志库都已经到50G大小了,在线变更的时间非常长。
导语:推荐系统中个性化推荐最为复杂,个性化推荐涉计到很多基础技术:用户画像,用户曝光记录,推荐算法策略等等,其中用户画像和用户曝光记录的设计好坏直接影响推荐系统的性能和效率,布隆过滤器应用到用户曝光记录,在存储和判断方面,有着非常明显的优势。本文结合自己的实践经验,简单介绍一下如何设计一个优雅的用户曝光记录功能。
云服务器已经成为了如今建立网络平台或程序的主选趋势,而云服务器只是作为主机搭载,在创建的过程当中尽管也会提供存储空间,但是并不会提供独立的数据库。所以如果需要大型数据的存储和运行的话,一般都会选择单独配备云数据库。而云数据库rds怎么选自然也是在选配当中所需要考虑到的问题,一般情况下会先评估网站或程序对数据库的使用需求。
作为云原生技术先驱,腾讯云数据库内核团队致力于不断提升产品的可用性、可靠性、性能和可扩展性,为用户提供更加极致的体验。为帮助用户了解极致体验背后的关键技术点,本期带来腾讯云数据库专家工程师王鲁俊给大家分享的腾讯云原生数据库TDSQL-C的架构探索和实践,内容主要分为四个部分: 本次分享主要分为四个部分: 第一部分,介绍腾讯云原生数据库 TDSQL-C 产品架构,包括产品的研发背景和架构主要特性; 第二部分,分享用户场景实践,针对线上真实的用户场景做一些分析和针对性实践; 第三部分,分享系统关键优化; 第四部
热启动 易于操作是特使的主要目标之一。除了强大的统计数据和本地管理界面之外,Envoy还具有“热”或“实时”重启的能力。这意味着Envoy可以完全重新加载自己(代码和配置)而不会丢失任何连接。热启动功能具有以下通用架构: 统计和一些锁保存在共享内存区域。这意味着在重启过程中,仪表将在两个过程中保持一致。 两个活动进程使用基本的RPC协议通过unix域套接字相互通信。 新进程完全初始化自己(加载配置,执行初始服务发现和健康检查阶段等),然后再请求旧进程的侦听套接字的副本。新流程开始监听,然后告诉旧流程开始
今天上班的时候接收到了一个业务方的反馈,说是一个数据库在删除表的时候报错了,我让他截给我日志看看,日志中的内容如下:
根据文章内容总结摘要。
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。
当应用程序访问数据时, MySQL 将数据从磁盘读取到内存,或将内存数据写入磁盘是数据库系统常见的IO操作。相比内存操作,磁盘IO操作运行速度相对较慢,需消耗较多的时间。当出现大规模数据读取 比如全表扫描,频繁数据读写请求时,高并发的写入更新数据,IO操作可能成为系统瓶颈。
1、添加APP接口 请求方式:POST 传送数据类型:JSON 请求URL:http://192.168.1.115:5000/newapp 请求参数:{'appName':程序别名} 返回数据类型:字符串 返回结果: 返回 "1" 添加成功 返回 "2" 程序已存在 返回 "0" 添加失败 2、删除APP接口 请求方式:POST 传送数据类型:JSON 请求URL:http://192.168.1.115:5000/delapp 请求参数:{'appName':程序别名} 返回数据类型:字符串 返回结果: 返回 "1" 删除成功 返回 "2" 删除失败 返回 "0" app不存在 3、获取已添加的APP列表 请求方式:GET 请求URL:http://192.168.1.115:5000/getapp 请求参数:无参数 返回数据类型:json 返回数据:['app1','app2','app3'] 4、获取可进行添加的APP列表(包含已添加)的APP列表 请求方式:GET 请求URL:http://192.168.1.115:5000/getapp 请求参数:无参数 返回数据类型:json 返回数据:{'all':{'app1别名':'app1中文名','app2别名':'app2中文名'}}
最近的互联网线上事故发生比较频繁,9月19日网上爆料出顺丰近期发生了一起线上删库事件,在这里就不介绍了。
•每个任务都需要获取锁然后执行数据构建逻辑,不管构建逻辑是否成功执行TASK结束时必须释放锁•[NODE-TASK]负责锁的node_check-point更新以及后续任务的rel_check_point同步•[REL-TASK]负责node_check-point的回滚和任务状态同步rel_check_point=node_check_point
MOS管开关电路是利用MOS管栅极(g)控制MOS管源极(s)和漏极(d)通断的原理构造的电路。因MOS管分为N沟道与P沟道,所以开关电路也主要分为两种。
在做单细胞转录组数据分析时,我们经常遇到特定(通路/功能)基因集合的表达活性分析,目前比较常用的是GSVA以及Seurat软件包的AddModuleScore[1]函数。这里我们介绍一种新的方法UCell[2],它具有以下特点:
有一种合并维度的情况,就是本来属性相同的维度,因为某种原因被设计成重复的维度属性。例如,在销售订单示例中,随着数据仓库中维度的增加,我们会发现有些通用的数据存在于多个维度中。客户维度的
本文介绍了在技术社区中,如何从技术角度、业务角度、架构角度、运维角度等多个维度出发,进行社区技术内容的分类、规划、建设、管理、优化,并阐述了在此过程中的技术选型和社区机制建设。同时,本文还分享了基于机器学习和数据挖掘的技术内容管理方法,以及面向知识图谱、智能问答、科技情报等场景的技术实践。
使用 MySQLdump 工具的优点是简单易用、容易上手,缺点是停机时间较长,因此它适用于数据量不大,或者允许停机的时间较长的情况。
基于check-point实现图数据构建任务针对这篇文章提出的方案增加了数据分块操作与任务状态回滚操作。 数据分块:控制加载到内存的数据量,避免占用过多堆内存保证图数据库可靠运行。 任务状态回滚:回滚到构建节点的任务状态,下一次构建节点关系时从回滚点开始操作【构建任务分为节点TASK和关系TASK,任务回滚操作是在关系TASK中进行回滚】。
高级亚马逊Web服务用户更喜欢自我管理运行在亚马逊弹性计算云上的数据库,而不是数据库即服务产品,至少现在看是这样的。 上周,AWS超级用户在线活动群组创立会议的演示中,关注超级用户如何在AWS上运行数据库。大多数演讲者表示他们在弹性计算云(EC2)上运行类似Cassandra和MySQL这样的自我管理数据库,而不是使用亚马逊的数据库即服务(DBaaS)平台,比如关系型数据库服务(RDS)以及DynamoDB。 然而,一些IT专家在此次活动中也表示有过DBaaS体验,而且一些仍旧在自我管理和DB
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九、退化维度 本节讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量,简化维度数据仓库模式。简单的模式比复杂的更容易理解,也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度,此时需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中,然后删除退化的维度。 1. 退化订单维度 本小节说明如何退化订单维度,包括对数据仓库模式和定期装载脚本的修改。使用维度退化技术时你首先要识别数据,分析从来不用的数据列。例如,订单维度的order_number列就可能是这样的一列。但如果用户想看事务的细节,还需要订单号。因此,在退化订单维度前,要把订单号迁移到sales_order_fact表。下图显示了迁移后的模式。
今天是周五,最近睡眠不好,一整天都浑浑噩噩的,状态不是很好,周五了,准备早点回家,早点休息了,今天的内容写写线上的一个案例,主要是关于主从复制过程中的replicate-gnore_table参数的,废话不多说,开始写。
最近在分析单细胞数据,用DoHeatmap画热图的时候遇到一个问题,列标签(也就是每个细胞亚群的名字)出界了,在最后保存的图片里面不能完整显示。从下面的热图中可以看到,最后一个亚群Platelet超出了绘图区域,无法完整显示。
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在数据处理领域,数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口,可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率,选择合适的存储格式至关重要。
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:
系统的数据,就是公司的生命。哪怕是狗屎,我们也要将它冷冻起来冰封以备后用。垃圾的产品设计就比较让人费解,会时不时从冰柜中将屎取出,想要品尝其中残留的味道。
文章主要介绍了如何基于元数据进行维表数据的增量抽取和变更。主要包括三个部分:1. 基于元数据定义的维度表数据模型,包括定义的表、字段、数据模型;2. 基于元数据定义的维度表数据抽取,使用SQL语句从源系统中抽取数据;3. 基于元数据定义的维度表数据变更,使用SQL语句对目标系统中的数据进行变更。
本文总结了使用ETL处理大数据技术进行数据仓库建设的过程,包括数据提取、转换和加载(ETL)过程的构建和部署。主要介绍了ETL处理大数据的几种方法和技术,重点讲解了Apache NiFi和Talend这两个流行的开源ETL工具在大数据环境中的使用。
本文介绍了数据仓库及其在技术社区中的应用,并重点讲解了数据仓库中的事实表和维度表的设计。在数据仓库中,通过将事实表与维度表关联,可以灵活地根据维度表中的属性进行查询。同时,通过在事实表和维度表之间建立关联,可以实现灵活的维度与度量之间的转换。最后,本文讲解了如何设计数据仓库以满足技术社区的需求,并提供了相应的示例。
一、迟到的事实简介 数据仓库通常建立于一种理想的假设情况下,这就是数据仓库的度量(事实记录)与度量的环境(维度记录)同时出现在数据仓库中。当同时拥有事实记录和正确的当前维度行时,就能够
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。
R怎么读入表格数据最快? R中有6个常用数据读取函数: utils::read.csv: 默认使用的读入方式 (read.table) readr::read_csv: readr包中的读入函数 (RStudio中默认也包含了这一方式) data.table::fread: 来自data.table包 base::load: 加载rda文件 base::readRDS: 读取二进制数据 feather::read_feather: 一种新的feather格式的二进制数据 生成测试数据 set.seed(12
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:
本期带来的是题目是《管理你元组的坟地》,带来这个话题的是Chelsea,她服务于一家互联网的金融公司,负责以下的工作范围,参加下图,在此之前他是一个后端的开发工程师,现在他是数据管理团队的Team leader
但是公司业务发展的速度实在太快,来了一个厂商或者应用就要求我们上线一个RDS实例,并且要求实例具备高可用、可扩展能力,随时上线或者下线,领导又要求提高物理硬件资源利用率。业务部门整天催着我们快速提供数据库服务,数据库实例多了后,运维难度和复杂度直线上升。公司IT发展战略朝着微服务和互联网化全面改造,DevOps建设又旨在打通运维和开发部门壁垒,作为DBA运维人员该如何适应这种转型?
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据实时同步云平台,目前支持 Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB、Vika、Apache Doris、PolarDB MySQL、轻流之间的数据同步,并对用户永久免费。
Envoy作为Istio默认数据面代理,它的工作流程是怎么样的?本文通过示例运行,走查其运行流程,以及xDS协议映射。
写过论文的人都知道,论文内容必须要有可靠的事实依据,或通过查阅书籍,或通过反复试验,总之不可能凭空捏造。
本文作者Shirley博、烧鱼,来自携程Cloud Container团队,目前主要从事Service Mesh在携程的落地,负责控制面的可用性及优化建设,以及推进各类基础设施服务的云原生化。
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