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apache设置多个域名

火山引擎域名服务提供域名的注册、转入、实名认证、管理等功能,支持丰富的域名后缀供用户选择,技术赋能用户,守护您的域名安全

社区干货

Pulsar 在云原生消息引擎领域为何如此流行?| 社区征文

## 一、Pulsar 介绍Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会的顶级项目,是下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体,采用计算与存储分离架构设计,支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据... 多个生产者可以发布一个主题,这是默认设置。 || Exclusive(独占) | 一个主题只能由一个生产者发布。如果已经有生产者连接,其他生产者试图发布该主题立即得到错误。如果“老”生产者与 broker 发生网络分区,“老”...

ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程

简单的部署和管理:Apache Airflow 和 ByteHouse 均设计为简单的部署和管理。Airflow 可以部署在本地或云端,而 ByteHouse 提供完全托管的云原生数据仓库解决方案。这种组合使得数据基础设施的设置和维护变得无缝化... 数据洞察有限公司设置了一个基于特定事件或时间表的数据加载管道。例如,他们可以配置 Airflow 在每天的特定时间触发数据加载过程,或者当新的数据文件添加到指定的 AWS S3 存储桶时触发。当触发事件发生时,Airflow ...

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。 全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Do... 围绕数据湖也出现了很多相关工具和组件,如数据目录、开发工具、隐私计算、元数据管理等,其中以 Hudi、Iceberg、DeltaLake 这三种数据湖存储格式最为流行。 ![picture.image](https://p6-volc-communi...

干货 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析

Apache Hudi在实时场景中广泛使用。但在应用过程中也存在同步执行、异步执行等问题。本文将从表服务管理角度,详细解读字节跳动基于Apache Hudi的优化方案和最佳实践。***关注字节跳动数据平台公众号,回复【0222】获... 记录本次操作修改的文件。相较于传统数仓,Hudi 要求每条记录必须有唯一的主键,并且同分区内,相同主键只存在在一个 file group 中。底层存储由多个 file group 构成,有其特定的 file ID。File group 内的文件分为...

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apache设置多个域名-优选内容

安装证书到Apache服务器
版本 Web服务器程序的安装目录:/etc/apache2 说明 服务器环境不同,可能导致实际配置与本文描述有差异。这种情况下,您需以实际环境为准,本文只作为参考。 示例域名:ssl.example.com 教程概览本教程将指导您修改... 配置,为域名开启443端口监听并关联对应证书。具体步骤如下: 下载证书到本地计算机 上传证书到Apache服务器 在Apache配置证书 验证证书是否配置成功 步骤1:下载证书到本地计算机对于已签发的SSL证书,您可以从证书...
Apache Livy 使用说明
1 Livy 介绍Apache Livy 是一个 Rest 服务,允许用户通过 Rest API 向 Spark cluster 提交作业。它的架构如下 用户通过 Rest API 向 livy server 提交作业请求,之后 server 会向 cluster manager(通常是 yarn)提交 spark 作业。Spark 作业以 cluster 模式运行,即 spark context 运行在 cluster 内,而非 livy server 中,之后 Livy 以 session 来管理这些 spark 作业。 2 Livy 入门2.1 Rest APISession 是 Livy 中一个非常重要的概念...
ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程
简单的部署和管理:Apache Airflow 和 ByteHouse 均设计为简单的部署和管理。Airflow 可以部署在本地或云端,而 ByteHouse 提供完全托管的云原生数据仓库解决方案。这种组合使得数据基础设施的设置和维护变得无缝化... 数据洞察有限公司设置了一个基于特定事件或时间表的数据加载管道。例如,他们可以配置 Airflow 在每天的特定时间触发数据加载过程,或者当新的数据文件添加到指定的 AWS S3 存储桶时触发。当触发事件发生时,Airflow ...
新功能发布记录
配置文件的方式批量创建多个 Group,同时支持批量导出 Group 信息列表。 2023-10-26 全部地域 批量导入 Group 导出 Group 列表 API 幂等性 为保证请求的幂等性,您可以在调用 OpenAPI 时设置 ClientToken 参数,... 2023-06-05 全部地域 创建白名单 RocketMQ 版本 消息队列 RocketMQ版支持 Apache RocketMQ 4.x 系列版本,兼容 4.x 版本的全量功能。 2023-06-05 全部地域 创建实例 Topic 队列数 创建 Topic 或修改其队...

apache设置多个域名-相关内容

干货 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析

Apache Hudi在实时场景中广泛使用。但在应用过程中也存在同步执行、异步执行等问题。本文将从表服务管理角度,详细解读字节跳动基于Apache Hudi的优化方案和最佳实践。***关注字节跳动数据平台公众号,回复【0222】获... 记录本次操作修改的文件。相较于传统数仓,Hudi 要求每条记录必须有唯一的主键,并且同分区内,相同主键只存在在一个 file group 中。底层存储由多个 file group 构成,有其特定的 file ID。File group 内的文件分为...

揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。 全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数... ** 围绕数据湖也出现了很多相关工具和组件,如数据目录、开发工具、隐私计算、元数据管理等,其中以 Hudi、Iceberg、DeltaLake 这三种数据湖存储格式最为流行。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign...

干货 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析

Apache HUDI 作为数据湖框架的一种开源实现,提供了事务、高效的更新和删除、高级索引、 流式集成、小文件合并、log文件合并优化和并发支持等多种能力,支持实时消费增量数据、离线批量更新数据,并且可通过 Spark、F... 记录本次操作修改的文件。相较于传统数仓,Hudi 要求每条记录必须有唯一的主键,并且同分区内,相同主键只存在在一个 file group 中。底层存储由多个 file group 构成,有其特定的 file ID。File group 内的文件分...

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干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第... ** 围绕数据湖也出现了很多相关工具和组件,如数据目录、开发工具、隐私计算、元数据管理等,其中以 Hudi、Iceberg、DeltaLake 这三种数据湖存储格式最为流行。![picture.image](https://p6-volc-community-sign....

干货丨字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践

复杂性要高很多。通过分开批处理和流处理两套链路,把复杂性隔离到流处理,可以很好的提高整个系统的鲁棒性和可靠性。 具有上述优点的同时,Lambda 架构同样存在一系列尚待优化的问题, **涉及到计算、运维、成本等方面** : **●** 实时与批量计算结果不一致引起的数据口径对齐问题:由于批量和实时计算走的是两个计算框架和计算程序,计算结果往往不同,经常出现一个数字当天查看的数据与第二天的不同,数据校准困难...

干货|字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化

Apache Atlas对于实时消息的消费处理不满足性能要求,内部使用Flink任务的处理方案在ToB场景中也存在诸多限制,所以 **团队自研了轻量级异步消息处理框架,支持了字节内部和火山引擎上同步元数据的诉求。本文定义了需... 我们评估了两个比较相关的方案,分别是Flink和Kafka Streaming。Flink是我们之前生产上使用的方案,在能力上是符合要求的,最主要的问题是长期的可维护性。在公有云场景,那个阶段Flink服务在火山云上还没有发布,我...

字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化 | 社区征文

文 | **洪剑**、**大滨** 来自字节跳动数据平台开发套件团队# 背景## 动机字节数据中台DataLeap的Data Catalog系统基于Apache Atlas搭建,其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台... 我们评估了两个比较相关的方案,分别是Flink和Kafka Streaming。Flink是我们之前生产上使用的方案,在能力上是符合要求的,最主要的问题是长期的可维护性。在公有云场景,那个阶段Flink服务在火山引擎上还没有发布,我...

火山引擎ByteHouse联合Apache Airflow,让数据管理更加高效

> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群近日,火山引擎ByteHouse 正式宣布与 Apache Airflow 兼容,两者结合不仅可以高效地存储和处理大量数据、实现更便捷的数据管理,还可以使得数据基础设施的设置和维护变得无缝化。 Apache Airflow 是一款用于设计、编排和监控工作流的开源管理平台,Apache Airflow直观界面使用户能够通过可视化 DAG(有向无环图)编辑器创建和调度工作流,...

配置文件

说明 实际场景下填写配置文件时,应删除所有注释语句。 YAML 接入点,通过控制台获取bootstrap.servers=xxxxx// 安全协议: PLAINTEXT, SASL_PLAINTEXTsecurity.protocol=PLAINTEXTtopic=my-topicconsumer.group.id=testconsumer.auto.offset.reset=earliestconsumer.enable.auto.commit=falseclient.dns.lookup=use_all_dns_ips// 客户端认证机制: PLAIN, SCRAM-SHA-256sasl.mechanism=PLAINsasl.jaas.config=org.apache.kafka....

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