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apache配置2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... #### 3.2.2 Access mode(访问模式)你可以为生产者提供不同类型的主题访问模式。|Access mode| Description ||--|--|| Shared(共享) | 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...

深度剖析 Apache EventMesh 云原生分布式事件驱动架构 |社区征文

本文会从以下几个方面来剖析 Apache EventMesh 云原生分布式事件驱动架构: - 什么是 EventMesh - 云原生生态下的事件驱动架构模型 - EventMesh 架构 - EventMesh 的相关特性以及应用场景 - 总结回顾 - 未来规划与发展## 二、什么是 EventMeshApache EventMesh 是⼀个⽤于`解耦`应⽤和后端中间件层的动态云原⽣`事件驱动`架构基础设施。它⽀持⼴泛的⽤例,包括复杂的混合云、使⽤了不同技术栈的分布式架构。![picture...

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 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729271&x-signature=eGMi8Ag%2BuwFgzrtvKeRUvw67IKo%3D)# **Hudi 简介**## **Hudi基本概念**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... 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 base file 和 log file,其中 log file 记录对 base file 的修改,通过 compaction 合并成新的 base file,多个版本的 base file 会同时...

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apache配置2个域名-优选内容

安装证书到Apache服务器
环境说明本教程以以下环境为例介绍相关的操作步骤: 服务器: 操作系统:Ubuntu 22.04 64位 Web服务程序:Apache/2.4.41 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apache2.conf配置文件中的 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...
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...
深度剖析 Apache EventMesh 云原生分布式事件驱动架构 |社区征文
本文会从以下几个方面来剖析 Apache EventMesh 云原生分布式事件驱动架构: - 什么是 EventMesh - 云原生生态下的事件驱动架构模型 - EventMesh 架构 - EventMesh 的相关特性以及应用场景 - 总结回顾 - 未来规划与发展## 二、什么是 EventMeshApache EventMesh 是⼀个⽤于`解耦`应⽤和后端中间件层的动态云原⽣`事件驱动`架构基础设施。它⽀持⼴泛的⽤例,包括复杂的混合云、使⽤了不同技术栈的分布式架构。![picture...
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 ...

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干货 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析

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Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景

近年来,基于云原生架构的新一代消息队列和流处理引擎 Apache Pulsar 在大数据领域发挥着愈发重要的作用,其应用场景和客户案例也在不断地丰富与扩充。火山引擎是字节跳动的企业服务品牌,主要面向 To B 业务场景。... 并使用 EMR 集群中配置好的服务,进行大数据的计算与存储。这里重点分析一下火山引擎 EMR 产品定义中的几个关键词。云原生、开源、大数据平台这些概念相信都是读者们耳熟能详的。云原生是指云上资源的池化、用户...

基于 Apache Calcite 的多引擎指标管理最佳实践|CommunityOverCode Asia 2023

文章介绍了基于 Apache Calcite 的多引擎指标管理的技术原理与最佳实践,包括 **指标管理的常见方式、指标管理的最佳实践、指标管理的实现原理以及指标管理在字节跳动未来的一些规划** ,重点阐述了指标管理在业内常... 曝光数这两个指标定义为 int,这就会导致使用 Presto 计算时查出 int 结果,而使用 Hive 则会查出一个 double 结果。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/368a2d384...

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Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景

> 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** 近年来,基于云原生架构的新一代消息队列和流处理引擎 Apache Pulsar 在大数据领域发挥着愈发重要的作用,其应用场... 并使用 EMR 集群中配置好的服务,进行大数据的计算与存储。 这里重点分析一下火山引擎 EMR 产品定义中的几个关键词。云原生、开源、大数据平台这些概念相信都是读者们耳熟能详的。 云原生是指云上资源的...

干货|字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729224&x-signature=ey6ct7%2FW%2BSQq2Y1E82vcWrierqk%3D)**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,每台服务器支持的Kafka Consumer数量有限,在每日百万级消息体量下,经常有长延时等问题,影响用户体验。在2020年底,我们针对Atlas的消息消费部分做了重构,将消息的消费...

干货丨字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729227&x-signature=c7QFlzmj6Tz7%2B9GsbnLKg0UBsKY%3D)文丨火山引擎LAS团队李铮 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg... **●** 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;**●** 开发和维护...

干货|数据湖储存如何基于 Apache Hudi落地企业基建

在整个落地过程中,我们遇到了一些 **问题** 。 **Apache** **Hudi 仅支持单表的元数据管理,缺乏统一的全局视图,会存在数据孤岛。**Hudi 选择通过同步分区或者表信息到 Hive Metastore Server 的方式提供全局的元数据访问,但是两个系统之间的同步无法保证原子性,会有一致性问题,因此当前缺乏一个全局可靠视图。 另外 Hudi 在 Snashot 的管理上,依赖底层存储系统的视图构建自己的 Snapshot 信息,而...

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...

干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践

所以指标数据流无法设置合理的 TTL;而且存在 Cache 中维度数据没有及时更新,导致下游数据不准确的问题。## **1.2 多流 JOIN**- **场景挑战:** 多个指标数据进行关联,不同指标数据可能会出现时间差比较大的异... *现以一个简单的示例流程对方案原理进行阐述,图 1 为多流拼接示意图。图中的宽表包含 BCDE 五列,是由两个实时流和一个离线流拼接而成,其中 A 是主键列,实时流 1 负责写入 ABC 三列,实时 流 2 负责写入 AD 两列,离...

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