传统的数据集成大多仅支持全量数据,对于全量+增量的一并集成,则需要分别部署链路,获取到数据后再手动合并。 多个数据源头,操作与维护复杂。...基于 DTS 的数据集成方案 DTS 在做数据集成方案的初期,产研团队做了非常充分的调研,并分析出了用户的核心诉求,主要聚焦以下四个方面: 支持全量+增量数据同步:方便快速将全量+增量数据全部同步至下游数据分析工具中...DTS 的「数据订阅」模块可以应用于数据集成并分发到下游的场景中,但订阅模块主要处理增量数据,无法实现全量+增量一起同步。...DTS+CKafka+数据湖仓 生产实践 实践场景 数据源头为 MySQL,通过 DTS 获取 MySQL 的全量+增量数据到消息队列 CKafka,然后适配消费 Demo,将消息投递到数据湖仓。...实践效果 使用 DTS 同步到 CKafka 的链路形式替代之前使用 Canal 组件的链路,最终实现高性能传输、高稳定性保障的同时有效降低了运维成本。
一、概述otter 基于数据库增量日志解析,准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库. 一个分布式数据库同步系统工作原理:原理描述:1....基于Canal开源产品,获取数据库增量日志数据。2....典型管理系统架构,manager(web管理)+node(工作节点) a. manager运行时推送同步配置到node节点 b. node节点将同步状态反馈到manager上3.基于zookeeper...,解决分布式状态调度的,允许多node节点之间协同工作.1.1 环境准备otter所需组件:mysql、jdk、zookeeper、otter、aria2otter官方地址:https://github.com...查看同步状态5.6 测试&验证在源端写入一个新的表,并insert 1000万条数据mysql -h 172.17.6.47 -u root -pMySQL [(none)]> use db_test;
Dynatrace产品营销总监Saif Gunja主持了2023年SRE状态网络研讨会。...他们讨论了最佳实践、新兴趋势、建立服务级目标(SLO)的有效思维方式等。主持人和小组成员一起提供了他们对组织如何增强SRE工作的见解。...收集这些指标后,工程师可以展示强大的企业范围内的SRE实践的实施如何帮助减少苦差事、员工倦怠、运营费用以及未实现的SLO数量。...这些挑战可能导致大量的计划外工作,使得SRE处于不断被挫败的被动状态,在该状态下效率和真正的进步将受到持续阻碍。在这些被动模式下进行根本原因分析可能是一个漫长且昂贵的过程,使SRE资源严重不足。...一旦团队开始主动使用数据,他们可以“开始使用这些数据进行有意义的工作,而不仅仅是利用它进行响应。” 增加协作对于满足SLO至关重要 在当今的技术格局中,围绕云原生架构中最佳软件工程方法展开了大量辩论。
可以原生支持数据和订阅状态在多个集群之间进行复制,GEO 目前在 Apache InLong 内部已经有长期稳定的实践,本文主要讲述 GEO 中的订阅状态的同步。...上述描述数据同步/复制的一个典型的场景,GEO Replication 中的另外一个场景就是订阅状态同步。...生产的切换是无缝的,切换集群之后可以继续写入;消费比生产会复杂一些,如果只同步数据,在集群切换之后,备集群的订阅会重复消费历史数据,为了解决这个问题,就需要在两个集群之间同步订阅的状态,目前订阅同步的主要信息就是订阅的...GEO 订阅状态同步原理 订阅状态的同步,大体上可以分为两个主要的步骤: 第一步是实现两个集群之间 MessageId(可以理解为 Offset 信息)的映射,即在主集群的一条消息的 MessageId...总结与思考 Pulsar 的订阅状态复制,依赖于原生的 GEO Replication 机制,并且需要主备集群之间双向的交互,所以对于单向复制的 GEO 集群,订阅状态是不能实现订阅状态同步的。
所以,有状态的应用必须确保每个用户始终访问同一个应用程序实例,或者有某种在实例之间同步数据的机制。...在 Kubernetes 之外运行有状态的应用 一种常见的方式就是在 VM 或裸机中运行有状态的应用,并让 Kubernetes 中的资源与之进行通信。...这种方式的好处在于,它的搭建过程非常容易,有状态工作负载的持续维护应该会非常简单,而且你使用的是一个与 Kubernetes 兼容的云原生资源。...它的运行方式与 pod 类似,只不过 pod 消费节点资源,而 PVC 消费 PV 资源。除此之外,与 pod 能够请求特定级别的资源一样,PVC 也可以请求特定的访问模式和大小。...varlibdockercontainers hostPath: path: /var/lib/docker/containers 6 Kubernetes 中有状态应用的最佳实践
如果将同步机制和 ThreadLocal 做一个横向比较的话,同步机制就是通过控制线程访问共享对象的顺序,而 ThreadLocal 就是为每一个线程分配一个该对象,各用各的互不影响。...打个比方说,现在有100个同学需要填写一张表格但是只有一支笔,同步就相当于A使用完这支笔后给B,B使用后给C用......老师就控制着这支笔的使用顺序,使得同学之间不会产生冲突。...如果我们在创建一个引用对象时,指定了ReferenceQueue,那么当引用对象指向的对象达到合适的状态(根据引用类型不同而不同)时,GC 会把引用对象本身添加到这个队列中,方便我们处理它,因为“引用对象指向的对象...* 在垃圾收集中用于同步的对象。...最佳实践 ThreadLocal 使用不当,会导致内存泄漏. 那么实践中我们应该怎么做? 每次使用完ThreadLocal,都调用它的remove()方法,清除数据。
延迟队列的设计与最佳实践 在现代分布式系统中,延迟任务是一种非常重要的概念。它们可以用来处理需要特殊关注或执行的任务,如发邮件、推送消息或生成报告等。...为了实现这些任务,我们需要一种强大而可靠的工具,即延迟队列。 在本博客中,我们将介绍延迟队列的设计和最佳实践。我们将使用RabbitMQ和Redis两种技术来展示各自的实践方法,并提供操作步骤。...RabbitMQ延迟队列的最佳实践 在RabbitMQ中,延迟队列有三种不同的实现方法: 使用TTL和DLX:我们可以为消息设置一个TTL(time-to-live),表示该消息在一段时间后要被删除。...Redis延迟队列的最佳实践 在Redis中,我们可以使用zadd和zrangebyscore命令来创建和管理延迟队列。...这里我们使用list而不是set类型是因为list类型支持在头部或尾部添加元素,更符合队列的特点。 总结 本博客中,我们介绍了使用RabbitMQ和Redis实现延迟队列的设计和最佳实践。
延迟队列的设计与最佳实践 在现代分布式系统中,延迟任务是一种非常重要的概念。它们可以用来处理需要特殊关注或执行的任务,如发邮件、推送消息或生成报告等。...为了实现这些任务,我们需要一种强大而可靠的工具,即延迟队列。 在本博客中,我们将介绍延迟队列的设计和最佳实践。我们将使用RabbitMQ和Redis两种技术来展示各自的实践方法,并提供操作步骤。...RabbitMQ延迟队列的最佳实践 在RabbitMQ中,延迟队列有三种不同的实现方法: 使用TTL和DLX:我们可以为消息设置一个TTL(time-to-live),表示该消息在一段时间后要被删除。...Redis延迟队列的最佳实践 在Redis中,我们可以使用zadd和zrangebyscore命令来创建和管理延迟队列。...这里我们使用list而不是set类型是因为list类型支持在头部或尾部添加元素,更符合队列的特点。 总结 我们介绍了使用RabbitMQ和Redis实现延迟队列的设计和最佳实践。
介绍由四部分构成: 第一,讲一下我们的困境; 第二,业务安全与DevSecOps; 第三,最佳实践的要素; 第四,实施最佳实践项目。 1....也是按照生命周期最佳实践的方式,让安全成为每个人工作的一部分,将预防性控制集成到我们的共享源代码库中,将安全与部署管道集成。进行安全测试的时候,你有没有测到它?...实现最佳实践的项目 我们在 DevOps 的基础上做 DevSecOps,我们要进行选择,有没有成熟的工具?有没有成熟的接口?...介绍由四部分构成: 第一,讲一下我们的困境; 第二,业务安全与DevSecOps; 第三,最佳实践的要素; 第四,实施最佳实践项目。 1....也是按照生命周期最佳实践的方式,让安全成为每个人工作的一部分,将预防性控制集成到我们的共享源代码库中,将安全与部署管道集成。进行安全测试的时候,你有没有测到它?
或 specs2 使用SBT来构建项目 编码时 打开一个Scala的REPL控制台,随时测试验证的你的想法 纯函数-没有副作用的代码段 引用透明性:同样的输入参数,总是返回同样的结果!...表达式的值没有依赖应用的某个 状态|值|IO,只依赖输入参数和计算算法 无副作用:函数不应该带来对应用的某个 状态|值 的mutable 不会对输入参数进行 改变 mutable 不执行IO操作或者和用户进行交互...从HTML字符串中 抽取值的方法,模式匹配 非纯函数-带副作用的 getDayOfWeek getHoure getMinute getRandomNumber 读取用户输入的、或打印输出的...方法 向存储器 读写 数据的 方法 Java程序中一般很多:字段通常是 mutable的; 类似set方法mutable了类内部的字段,而get方法则可能返回 可mutable的数据结构 分析...scala中的if/else match/case try/catch 都有返回值 优点:更易理解的代码;没副作用,更容易测试 与scala语法绑定;更适合多核计算机 使用match/case
Only specify top-level dependencies 一般gem都会在spec里写明其所依赖的gems有哪些,并且bundler在安装的时候自动的分析他们之间的关系,所以大可不必去关心其中的底层依赖...Consistent formatting Gemfile应该跟你的程序代码一样被严格规范起来: 使用清晰的缩进 使用单引号字符串 检查多余的空格字符 合理的功能分区,以及注释说明,3rd party...,所以不要在Gemfile里炫技使用Ruby语法,这里的炫技并不能帮你提升什么性能,写的通俗易懂才是大众喜闻乐见的。...,会让你偏离该gem的主分支,今儿会错过很多必要的更新和一些新特性 相比语义化的版本而言,git提供的hash值让人很难搞懂版本之间的关系 更好的解决方法是给原gem提issue、patch,这样可以营造一个更好的开源环境...是否添加一个新依赖到应用中应该是件需要慎重决定的事儿。gem带来便利的同时也会增加维护成本,还会拖慢你的应用。
一、Flink简介与数据同步需求 1、Flink简介 Flink是新型的计算框架,具有分布式、低延迟、高吞吐和高可靠的特性。...2、数据同步需求 这里主要说明的是离线数据同步。实时数据同步相对而言没有周期性的资源调度问题,原生的Flink框架结合其丰富的connector即可满足大部分需求。...但在我们复杂环境下Flinkx凭借其分布式架构与断点续传特点,具有明显优势,比较符合我们的需求。...二、Flinkx框架实现与原理 1、实现概览 [image.png] FlinkX采用了一种插件式的架构来实现多种异构数据源之间的数据同步: 不同的源数据库被抽象成不同的Reader插件; 不同的目标数据库被抽象成不同的...3) MySQL同步时的断点续传 [image.png] checkpoint触发后,两个reader先生成Snapshot记录读取状态,通道0的状态为 id=12,通道1的状态为 id=11。
一 数据监控的概念 二 数据监控的具体案例 三 传统抽样算法与 IoTDB 的 UDF Sample 算法的区别 数据监控的概念 设备的数据监控是最广泛的工业物联网应用之一,通过对工厂的机械设备的状态进行监控...,可以及早发现工厂设备的潜在故障,实现预防性维护与可预测性维护,有效提高工厂设备的总体使用效率( OEE ),为工厂带来切实的降本增效。...所以对于物联网,对于 IoTDB 来说,数据可视化展示的相关功能也是其非常重要的组成部分。 这里以利用物联网监控加工中心切削液喷射压力数据为例,介绍 IoTDB 的 Sample UDF 实践应用。...IoTDB 的UDF Sample算法 与传统抽样算法的区别 由于物联网采集的数据是连续不间断的,因此假设系统需要 0.1 秒来获取与展示 12 小时的切削液压力数据,那么同样情况下要向展示 7 天的数据...擅长物联网网络设备软硬件研发,大数据分析与机器学习研发,熟练掌握多种开发语言(包括C、JavaScript、Java、Scala、Verilog),掌握端到端的网络系统架构与设计。
本系列将结合实际应用,教会你如何利用xlwings,把Excel与Python的各自优势充分发挥 前言 说到必需学习的数据工具,Excel 无疑是唯一的答案 ,各种基本操作、函数公式、透视表,这些都是非常好用的功能...自动化控制 Excel,我认为 vba 是目前最好的平台。但是 vba 的数据处理能力实在有限(别把表格处理与数据处理混淆)。...而 Python 之所以在数据领域受宠,完全是因为他有一些非常好用的库(numpy、pandas等),如果没有这些库,实际上 Python 与 vba 没有多大区别(只是在数据处理方面)。...xlwings 的加载项 暂且不解释他的原理,稍后在实践中再讲解其中的机制。...代码的 Excel 文件 myproject.py,这是带 Python 代码的文件 接下来开始我们的小工具制作 ---- 加载数据 从一个简单任务开始,当我们在一个 Excel 单元格上输入文件路径与工作表名字
2.1 关于DTS DTS是腾讯云自主研发的数据库传输服务工具,具有高传输性能、高可用、安全连接、操作便捷等特点,可以实现数据源在业务不停服状态下的实时数据同步,整个数据同步过程对源库业务没有影响。...数据同步到Kafka(以下简称方案一),与数据订阅(以下简称方案二),两者的实现原理类似,都可实时获取源库的数据变更,都可应用于数据归档、数据分析等场景中,但在实际应用中,应根据具体情况选择最佳方案。...传输延时低:从源库写入数据到下游消费到数据的延时,与实际的网络带宽、源库压力、源库数据的复杂程度都有关系。在源库无压力,网路无瓶颈的场景下,DTS订阅任务的延时一般在100ms左右。...数据订阅:适用于增量数据同步,目标端Kafka为DTS内置Kafka,需要在腾讯云内网与DTS同地域的VPC中进行消费。...﹀ ﹀ ﹀ -- 更多精彩 -- 腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案:全增量无缝同步,快速构建实时数仓 腾讯云TDSQL获评“2023年度可信云金融行业服务最佳实践” ↓↓点击阅读原文,了解更多优惠
通常 HBase 依赖 HDFS 做为底层分布式文件系统,本文以此做前提并展开,详细介绍 HBase 的架构,读路径以及优化实践。...下面结合业务需求讲下我们做的优化实践。 我们的在线集群搭建伊始,接入了比较重要的粉丝业务,该业务对RT要求极高,为了满足业务需求我们做了如下措施。...图7 短路读流程图 该特性内部实现比较复杂,设计到共享内存段通过 slot 放置副本的状态与计数,这里不再详细展开。...HBase 是一个 CP 系统,同一个 region 同一时刻只有一个 regionserver 提供读写服务,这保证了数据的一致性,即不存在多副本同步的问题。...图9 客户端高可用方案原理图 粉丝业务方是不想感知到后端服务的状态,也就是说在客户端层面,他们只希望一个 Put 或者 Get 请求正常送达且返回预期的数据即可,那么就需要高可用客户端封装一层降级,熔断处理的逻辑
OpenResty OpenResty® 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台,其内部集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块以及大多数的依赖项。...Lua简介 Lua 以其简洁优雅的设计和卓越的性能,在全球编程语言家族中独树一帜。它是一门轻量级、可嵌入式的脚本语言,设计之初便以高效、灵活和易于扩展为目标。...Lua 编码规范 缩进 在 OpenResty 中使用 4 个空格作为缩进的标记,虽然 Lua 并没有这样的语法要求。...,要体现出上下两行的对应关系。...就上面的示例而言,第二行函数的参数,要在第一行左括号的右边。 如果是字符串拼接的对齐,需要把 ..
MySQL中的JOIN与IN:性能对比与最佳实践 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页:IT·陈寒的博客 该系列文章专栏:Java面试技巧 其他专栏:Java学习路线 Java面试技巧...本文将对这两种方式进行性能对比,并探讨在不同情境下的最佳实践。 JOIN与IN的基本介绍 JOIN 在MySQL中,JOIN是一种通过关联两个或多个表中的行来检索相关数据的方法。...JOIN与IN性能对比 在进行性能对比之前,需要明确的是,性能的好坏取决于很多因素,如表的大小、索引的使用、查询条件的复杂性等。因此,没有一种方法能够适用于所有情况。...查询结果只需一个表的字段: 如果你只关心一个表的字段,而不需要其他表的关联字段,使用IN能够更直接地获取你需要的结果。...合理设计数据库结构: 数据库的范式设计、表的字段选择都会影响查询性能,合理的数据库设计是提高性能的重要因素。
在项目开发和协作中,文档管理扮演着至关重要的角色。ShowDoc作为一款卓越的开源文档管理工具,不仅提供强大的文档管理功能,还具备简单易用的协作和部署特性。...以下是 ShowDoc 的一些重要特性: 强大的文档管理 ShowDoc 提供了丰富的文档管理功能,支持创建和维护各种类型的文档,包括API文档、项目文档、接口文档等。...每次编辑都有明确的记录,便于追踪和管理。 版本管理 ShowDoc 支持文档的版本管理,您可以轻松查看和恢复以前的版本,确保文档的历史完整性。...同时它将自动生成文档到showdoc,无须再手动编写文档,释放生产力;共用showdoc的团队管理机制,很好地实现接口的自动化和多人协作。...无论您是开发团队的一员还是独立开发者,ShowDoc都可以帮助您更好地组织和分享文档。通过简单的部署和易用的界面,ShowDoc为您的项目带来更高的效率和可维护性。
Region数量 通常较少的region数量可使群集运行的更加平稳,官方指出每个RegionServer大约100个regions的时候效果最好,理由如下: HBase的一个特性MSLAB,它有助于防止堆内存的碎片化...,减轻垃圾回收Full GC的问题,默认是开启的。...建议分配合理的region数量,根据写请求量的情况,一般20-200个之间,可以提高集群稳定性,排除很多不确定的因素,提升读写性能。...这样会降低系统的性能、稳定性,因此平均吞吐量会受到一些影响而下降。 hbase.hregion.max.filesize不宜过大或过小,经过实战,生产高并发运行下,最佳大小5-10GB!...关闭某些重要场景的HBase表的major_compact!在非高峰期的时候再去调用major_compact,这样可以减少split的同时,显著提供集群的性能,吞吐量、非常有用。
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