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轻量应用服务器vps

云服务器提供稳定的弹性计算服务。通过实时增减计算资源,适应业务变动,降低维护成本

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已经触达了企业应用的方方面面。传统的中心式部署架构已无法满足新型资源下的部署模式,业务架构采取云边端配合的模式进行部署,才能够充分的发挥云边端的优势,未来会有越来越多的业务向着云边端混合部署的新架构方向发展。 随着云计算和边缘结合,出现了边缘计算概念,在数据源和云中心路径之间提供轻量、弹性、智能、异构、低时延的边缘计算服务能力。 郭少巍表示:**首先,边缘计算是对云计算最有力的补充,两者互相补充...

干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓

支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在 YARN 上。标准的 JDBC 接口,标准的 SQL 服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列... Spark 引擎因为自身强大的生态和方便的编程接口被广泛应用在数据处理场景下,Spark 提供的 Spark SQL 模块更是将使用 Spark 支撑企业数据仓库提供了一个良好的基础设施。![image.png](https://p1-juejin.byteimg....

观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势

支持标准JDBC接口访问的HiveServer2服务器,管理元数据服务的Hive Metastore,以及任务以MapReduce分布式任务运行在YARN上。标准的JDBC接口,标准的SQL服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让Hiv... Spark引擎因为自身强大的生态和方便的编程接口被广泛应用在数据处理场景下,Spark 提供的Spark SQL模块更是将使用Spark支撑企业数据仓库提供了一个良好的基础设施。![picture.image](https://p6-volc-communit...

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限制说明应用限制类型 说明 源端限制 数据库版本:当前支持 5.6、5.7 和 8.0 的 MySQL 实例。 在源库的实例版本大于等于 5.6 时,需设置参数 gtid_mode 为 ON。 说明 当 MySQL 的版本小于 8.0 且未开启参数 gtid\_mode 时,可能会在数据同步过程中导致外键级联删除失败,从而造成数据差异。 带宽要求:源库所属的服务器需具备足够出口带宽,否则将影响数据同步的速率。 支持 InnoDB 数据库存储引擎,暂不支持 MariaDB 数据库引擎...
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您需要将 DTS 服务器 IP 地址添加至数据库实例的白名单或安全组中。DTS 服务器 IP 地址是(221.194.189.0/27,157.148.90.32/27,180.184.132.64/27,61.129.54.64/27,220.196.172.32/27,117.135.143.32/27,220.196.16... 限制说明应用限制类型 说明 源端限制 数据库版本:当前支持 5.6、5.7 和 8.0 的 MySQL 实例。 在源库的实例版本大于等于 5.6 时,需设置参数 gtid_mode 为 ON。 说明 当 MySQL 的版本小于 8.0 且未开启参数 gtid...

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DataLeap的Catalog系统近实时消息同步能力优化

所以团队自研了轻量级异步消息处理框架,很好的支持了字节内部和火山引擎上同步元数据的诉求。本文定义了需求场景,并详细介绍框架的设计与实现。> 对应产品功能为**[DataLeap 大数据研发治理套件](https://www.volcengine.com/product/dataleap)** 欢迎了解。# 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Kaf...

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干货|字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化

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。本文定义了需求场景,并详细介绍框架的设计与实现。**> > > > ![picture.image](https://p3-volc-commun... 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,将消息的消费和处理从后端服务中剥离出来,并编写了Flink任...

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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,将消息的消费和处理从后端服务中剥离出来,并编写了Flink任... 也满足我们对于轻量的诉求。最终没有采用的主要考虑点是两个:- 对于Offset的维护不够灵活:我们的场景不能使用自动提交(会丢消息),而对于同一个Partition中的数据又要求一定程度的并行处理,使用Kafka Streaming...

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