本文将重点探讨Docker容器中的数据管理策略,包括卷、挂载和数据持久化。通过深入分析这些数据管理策略在Docker社区和市场中的应用,以及在不同领域和技术领域中的具体应用案例,我们可以更好地理解如何有效地管理Docker容器中的数据,并确保数据的安全和持久性。
作者:腾讯云大数据ES团队 自治索引是腾讯云ES推出的一站式索引全托管解决方案,应用于日志分析、运维监控等时序数据场景,提供分片自动调优、查询裁剪、故障自动修复、索引生命周期管理等功能。可在降低运维与管理成本的同时,提高使用效率与读写性能。 背景概述 腾讯云ES团队从大量的运营实践中发现,索引的合理设置是业务高效稳定运行的基础,现实中索引管理不仅使用门槛高、运维投入高,更是很多线上问题的源头,目前ES 60%的运维管理操作、60%的基础线上问题都与此相关,是使用ES的关键痛点。 基于此背景,腾讯云ES推出
Docker是一款开源的容器化平台,它可以让开发者将应用程序以及所有依赖项打包到一个可移植的容器中,然后将其部署到任何Docker环境中。Docker的使用可以带来很多好处,比如提高应用程序的可靠性、可维护性以及可扩展性等。下面我将从多个方面来分享一下我的Docker使用心得。
近几年来数据的量级在疯狂的增长,由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑,我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”,他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到,虽然我们构建了高度可扩展的数据存储,实时计算等等能力,但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。
导读:本案例描述的数据仓库建设问题和解决经验,在企业数仓初期建设时多少都会遇到,对制定数仓初期建设方案有一定的参考意义,推荐收藏。
2020 年是元数据管理兴起的一年。在 Datakin 你可以看到元数据管理的发展历史。在前人努力的基础上,Datakin 和其它的开源数据血缘以及架构软件,比如 Airflow,Amundsen,Datahub,dbt,Egeria,Great Expectations,Iceberg,Marquez,Pandas,Parquet,Prefect,Spark 和 Superset 宣布开放血缘(Open Lineage)倡议。
一、前言 在互联网时代,业务规模常常出现爆发式的增长。快速的实例交付,数据库优化以及备份管理等任务都对DBA产生了更高的要求,单纯的凭借记忆力去管理那几十套DB已经不再适用。那么如何去批量管理这些实例的备份、元数据、定时脚本和快速实例交付就成了急需解决的的问题。 二、数据库的标准化 在实现MySQL的自动化运维的过程中,最痛苦的无非是目录的不统一,配置文件的混乱以及DB主机的不标准,而这些不标准的环境会让自动化运维的路途荆棘重重。所以首先我们将相应的DB主机以及目录做了标准化,将以前不符合的标准的主机和实例
eXtremeDB实时数据库是美国McObject公司于上世纪九十年代末推出的全世界第一款全内存式实时数据库,特别为高性能、低开销、稳定可靠的极速实时数据管理而设计。
大数据是为了解决复杂的企业优化问题。为了充分利用大数据,我们必须认识到,数据是一个重要的企业资产,因为数据是互联网经济的命脉。今天的组织依靠数据科学可以做出更明智和更有效的决策,通过创新产品和运营效率创造竞争优势。
说起生态,不禁让人想起贾跃亭的乐视,想当初我多次被它的生态布局给震撼到,一度相信它将要超越百度,坐拥互联网三大江山的宝座,但没过时日,各种劲爆的新闻就把它推到了风口浪尖上,现在想想也是让人唏嘘,但不管怎么说,愿它好吧,毕竟这种敢想敢做的精神还是值得敬佩的。
mayfly-go号称Web版Linux、数据库、Redis、MongoDB统一管理操作平台,是一款开源的可视化管理工具。
说起生态,不禁让人想起贾跃亭的乐视,想当初我多次被它的生态布局给震撼到,一度相信它将要超越百度,坐拥互联网三大江山的宝座,但没过时日,各种劲爆的新闻就把它推到了风口浪尖上,现在想想也是让人唏嘘,但不管
本书主要介绍如何使用微服务构建应用程序,这是本书的第五章。第一章介绍了微服务架构模式,讨论了使用微服务的优点与缺点。第二和第三章描述了微服务架构内通信方式的对比。第四章探讨了与服务发现相关的内容。在本章中,我们稍微做了点调整,研究微服务架构中出现的分布式数据管理问题。
那么在分布式数据管理的过程中,怎么保证原子性呢? 试想有这样一个场景,微服务1 中需要更新数据,同时发布一个数据更新的事件到服务2,那么在执行这个事务的过程中,微服务1刚更新完数据,系统出现了故障,数据更新的事件没有发布出去,怎么保证事务的一致性呢。
问题导读 1.Cloudera 提供了那些产品和工具? 2.Cloudera Navigator的作用是什么? Cloudera 提供一个可扩展、灵活、集成的平台,可用来方便地管理您的企业中快速增长的多种多样的数据。业界领先的 Cloudera 产品和解决方案使您能够部署并管理 Apache Hadoop 和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。 Cloudera 提供下列产品和工具: CDH — Cloudera 分发的 Apache Hadoop 和其他相关开放源代码项目,包括 Imp
主数据是在各业务系统均被使用、共享性极高的一些数据,满足跨部门跨业务协同使用,反映核心业务实体状态属性的组织机构的基础信息,属于事务性数据。典型的主数据包括客户、产品、组织机构、物料、财务科目、人员等。
数据是一切应用和服务的核心,特别是目睹了一次次“删库跑路”引发的惨剧之后,我们更能深入体会到数据存储与备份的重要性。Docker 也为我们提供了方便且强大的方式去处理容器的数据。在这一篇文章中,我们将带你通过理论和实战的方式掌握 Docker 的两种常用的数据管理方式:数据卷(Volume)和绑定挂载(Bind Mount),从而能够游刃有余地处理好数据,为你的应用提供强有力的支撑和保障。
从2012年开始,几乎人人(至少是互联网界)言必称大数据,似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始,大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段,大数据的炒作逐渐散去,随之而来的是应用的蓬勃发展期,一些代表成熟技术的标志性IPO在国内外资本市场也不断出现。转眼间,大数据几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上。可以说,在过去的一年,AI所经历的共同意识“大爆炸”与当年的大数据相比,有过之而无不及。最近风口又转移到区块链上了,某种程度上也成为业内人士焦虑的一种诱因了。 但无论技术热点如何变
我们云原生实验室在这段时间一直从事联邦学习的项目研发,联邦学习解决的是机器学习中企业数据联合使用的问题,因此我们也很关注各类数据管理框架和技术。近期读了一本关于数据管理的书:《华为数据之道》,对企业管理和使用数据做了系统的总结,其中有不少的原理值得借鉴。在征得出版社许可后,摘录部分章节分享给大家,感兴趣的读者可以点击图片购买图书作参考。 最近的畅销书《华为数据之道》对华为的数字化转型方法和经验进行了系统性地披露。企业的数字化转型,数据治理是关键,数据的分类管理又是数据治理的核心,本文将通过《华为数据之道》
本期热点产品 弹性 MapReduce 本期腾讯云EMR于作业诊断能力重磅增强,通过控制台提供用户泛hadoop组件中应用层原生明细信息、作业及Hive查询的日志现场,简化了用户应用层异常排查的操作过程。同时推出配置对比、扩容指定配置组、标签分账、磁盘检查更新等功能,优化了集群运维管理体验,并显著提升资源管理的便捷性。 Elasticsearch Service 本期腾讯云ES重磅推出了自治索引,通过实时跟踪业务压力变化,能够动态、稳定的调整分片数与滚动周期,实现一站式索引全托管!同时,也推出了索引管理可视
刚接触docker时总在思考两个问题: 1、docker容器如何实现将数据持久化呢?比如一个httpd容器中用户上传的文件或者访问日志等! 2、如何实现便捷的更新容器中的文件呢? 比如需要快捷的更新容器中的程序,总不能每次更新都build一次镜像吧! 那下面我们就来聊聊docker容器的数据管理:数据卷。 docker提供了两种方式实现数据管理: 1、映射宿主机目录或文件 2、通过创建一个专用的数据卷容器与相关容器间共享数据并实现持久化 一、数据卷的基本概念 数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它
从2012年开始,几乎人人(至少是互联网界)言必称大数据,似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始,大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段,大数据的炒作逐渐散去,随之而来的是应用的蓬勃发展期,一些代表成熟技术的标志性IPO在国内外资本市场也不断出现。转眼间,大数据几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上。可以说,在过去的一年,AI所经历的共同意识“大爆炸”与当年的大数据相比,有过之而无不及。最近风口又转移到区块链上了,某种程度上也成为业内人士焦虑的一种诱因了。
导读:2017 年华为提出了企业的新愿景:"把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界"。同时,华为公司董事、CIO陶景文提出了"实现全联接的智能华为,成为行业标杆"的数字化转型目标。
前面已经了解了Zookeeper会话相关知识点,接着来学习Zookeeper服务端相关细节。
HDFS作为分布式文件系统的代表性产品,在大数据学习当中的重要性是不言而喻的,基于Hadoop基础架构,HDFS更是得到了广泛的认可,在大规模离线数据处理上,提供稳固的底层支持。今天的大数据开发技术分享,我们就主要来讲讲HDFS Namenode元数据管理。
数据治理很火,在 DAMA 数据管理知识体系指南中,数据治理位于 “数据管理车轮图” 的正中央,如下图:
“大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,计算、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。
ETL基本上就是数据采集的代表,包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。数据源是整个大数据平台的上游,数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理,完成数据清洗工作。
《业务架构·应用架构·数据架构实战》读书笔记 什么是数据架构? 数据架构是通过对齐企业战略得到的数据资产管理蓝图。 具体而言,该蓝图用于指导如何分析数据需求、如何做好响应设计。 数据架构描述企业的: 主要数据类型及其来源; 逻辑数据资产; 物理数据资产; 数据管理资源; 上述所有内容的结构和交互; 数据架构的五大设计内容: 数据类型及其来源 - 例如一个电商企业需要操作日志、生产库、BI 库,这三类数据; 数据模型 - 例如日志模型、进销存模型、BI 星型模型,以及跨业务的主数据模型; 数据存储 - 例如日
作者 | 付帅 策划 | 凌敏 业务背景 橙联股份是一家服务全球跨境电商的科技公司,致力于通过市场分析、系统研发及资源整合,为客户提供物流、金融、大数据等多方面的服务产品,为全球跨境电商提供高品质、全方位的服务解决方案。 随着公司业务的发展和数据的不断增长,早期基于 MySQL 的传统数仓架构已经无法应对公司数据的快速增长。业务的需求和运营的决策对于数据时效性的要求越来越高,对数仓准实时能力的需求越发强烈。 为了适应快速的增长需求,橙联于 2022 年正式引入 Apache Doris,以 Apac
企业硬件设备较多,不利于快速发现设备故障及能源消耗异常。依托于hadoop、hbase搭建大数据分析平台,采用Springboot开发框架搭建一套完善的企业能源监控检测数据分析可视化平台。本次毕设程序基于前后端分离开发模式,搭建企业设备监控,数据管理汇总,大屏分析可视化于一体的企业能源检测系统,实现设备异常状态的及时发现预警,减少故障反应时间。
即数据本身的管理,对于数据本身,基于数据仓库,我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等,这些都是属于这个主数据管理的范围。
ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少。最近用kettle做数据处理比较多,所以也就介绍下这方面内容,这里先对比下几款主流的ETL工具。
在深入操作之前,简要回顾一下 Docker 数据卷的基本概念。数据卷是 Docker 管理的、与容器生命周期解耦的持久化存储区域。它们可以存在于宿主机的文件系统中,也可以存储在远程存储服务上。数据卷的主要优势在于数据不依赖于容器的生命周期,即使容器被删除,数据依然得以保存。
“ 导语: ACM SIGMOD/PODS 2019 数据管理国际会议6月30日到7月5日在荷兰首都阿姆斯特丹召开。腾讯技术团队直击现场第一时间带回大会盛况 ” 回顾SIGMOD第一天大会Keynote主题为“Responsible Data Science”,而第二天的Keynote主题是区块链,更偏应用一些,由IBM Almaden研究中心的著名数据库研究员C. Mohan报告。他自从2016年以来重点研究和推广区块链技术,据统计已经在全世界十几个国家做过相关的报告。区块链技术经过了十年的发展,至
Dongyu,资深云原生研发工程师,专注于日志与OLAP领域,主要负责携程日志平台和CHPaas平台的研发及其运维管理工作。
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理(本文) 微服务部署 重构单体应用为微服务 原文链接:Event-Driven Data Management for Microservices ---- 微服务与分布式数据管理问题 单体应用一般只有一个关系型数据库,这样的好处是可以实现 ACID 保证: 原子性(Atomicity):原子粒度的更改 一致性(Consi
Cloudera Navigator也是CDH企业版的工具之一,定位为一个数据管理工具。Hadoop大数据平台拥有存储与分析任何种类和规模数据的能力,并且将其开放给更多用户和分析工具。 但是,这同时也带来数据管理上的挑战:大量的业务用户想自助访问可发掘数据;管理员需要知道数据是怎么被用来优化分析性能的;安全团队需要看见数据的访问方式以及它们是怎么满足合规性的。一个大数据平台必须有能力在整个企业内解决数据管理以及合规性需求,但同时不能牺牲大数据本身的灵活性和优势。所以我们需要数据管理工具Navigator。
这是准确管理与衡量日志记录的最高效方式;本文将带你快速了解通常如何利用Docker及容器来创建易于管理、测试及部署的软件镜像包。 过去十年来,随着分布式系统的发展,日志数据管理起来更加复杂。如今,系统中可以容纳数以千计的服务器实例或者微服务容器,而所有这些实例或容器又会生成自己的日志数据。随着以云为基础的系统快速出现并占据主导地位,由机器所生成的日志数据呈爆炸性增长。而日志管理随之成为现代化IT运营中的重要任务,为包括调试、生产监控、性能监控、支持援助与故障查找之类的许多用例提供辅助支撑。 尽管分布式系统在
今天,几乎绝大多数现代化企业的业务,都是一定程度上在处理数据。从处理大量用户的财务数据的金融机构,到处理每个用户手机 APP 上交易、娱乐、社交数据的个人,数据都在企业经营中发挥中重要的作用,数据安全是企业最重要的事情并不为过。就在几周前,大洋彼岸的美国发生全美航班停飞数小时的重大安全故障,此次全美航班停飞是 911 事件以来首次发生。据美国航空监管机构报道,这次事故原因是数据库文件受损,可见企业容灾备份的重要性。
数据作为新型生产要素,占据着国家战略资源地位。然而,层出不穷的数据泄露事件也给数字化转型中的企业带来巨大风险和巨额损失的可能性。
目前,Apache Kafka 使用 Apache ZooKeeper 来存储元数据,分区位置和主题配置之类的数据存储在 Kafka 之外一个单独的 ZooKeeper 集群中。2019 年,为了打破这种依赖关系并将元数据管理交由 Kafka,为此引入这个KIP-500 计划[1]。
有赞作为"新零售"的软件服务供应商,随着业务的不断发展,从第一批几十家商户到现在300万商家,涉及零售,美业,餐饮,自媒体等众多商家,业务规模以及访问量爆发式增长。一方面给后端数据库带来的影响是服务器数量和DB实例的数据量出现成倍增加。各种业务需求:快速交付实例,慢查询优化以及备份恢复管理等都给DBA的日常运维支持带来更高的要求。另一方面最开始以excel作为CMDB管理数据库实例的纯人肉运维又给高效的数据库运维带来阻碍。
主数据又被称为黄金数据,其价值高也非常重要。对企业来说,主数据的重要性如何强调都不为过,主数据治理是企业数据治理中最为重要的一环。主数据管理的内容包括 主数据管理标准、主数据应用标准 和 主数据集成服务标准 三大类。
作者:腾讯云 ES 团队 背景概述 当您有日志、监控等持续产生的时序数据存储需求时,通常通过滚动Elasticsearch索引的方式完成,该方式虽然能帮忙您完成基本的数据管理功能,但是仍然需要结合索引模版、索引生命周期管理、索引别名等实现较完整的索引管理,有一定的使用门槛。另外也有一定的索引维护成本,例如需准确的进行索引分片数预估,避免索引分片数不足影响写入可用性、不合理的索引分片数设置导致分片数过多影响集群稳定性,以及索引所在节点故障阻塞写入时需要介入滚动新的索引等问题。 为了解决这些问题,腾讯云Ela
随着移动互联网、物联网、云计算等信息技术蓬勃发展,数据量呈爆炸式增长。如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息,离不开搜索引擎技术的帮助。
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