轻量服务器安装centos6
社区干货
一文带你读懂:云原生时代业务监控|社区征文
服务器资源、CPU、带宽 IO 等。 其实开源社区有非常多的组件支持,让数据库、中间件直接接入,就可以实时监控了1. 性能压测:金丝雀发布演练以上七个环节,每个环节都有自己的侧重点,下面我们逐个分析。##... 云原生应用具有轻量、灵动、可伸缩、易于维护等特性,非常适合高并发、大流量的业务场景。业务监控是云原生应用的关键能力之一,可以帮助运维团队实时了解应用的运行状态,发现和解决问题,确保应用的稳定性和可靠性...
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... 但是更加的轻量,没有 HiveServe2 中复杂而繁重的 SQL 解析,同时又没有 Spark Thrift Server 这种自身就是一个 YARN 作业的约束。企业可以基于自身的业务流程,开发一个轻量的服务器,在这方面字节有非常深的实践经验...
内外统一的边缘原生云基础设施架构——火山引擎边缘云
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,两者互相补充而非简单的替代概念。其次,云边协同放大了云计算和边缘计... 甚至有些边缘节点只有一台服务器,因此必须考虑如何在小规模节点下管理资源,在有限的资源下尽可能提高资源售卖率。- **分布式管理:** 边缘计算节点的数百个集群分布在全国各地,存在弱网管理及边缘自治问题。- ...
9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
HDFS 平台在公司内部已经成长为总数十万台级别服务器的大平台,支持了 10 EB 级别的数据量。**当前在字节跳动,** **HDFS** **承载的主要业务如下:**- Hive,HBase,日志服务,Kafka 数据存储 - Yarn,Flink 的计... 虽然 NNProxy 非常轻量,可以承受很高的 QPS,但是后端的 Name Node 承载能力是有限的。因此突发的大作业造成高 QPS 的读写请求被全量转发到 Name Node 上时,会造成 Name Node 过载,延时变高,甚至出现 OOM,影响集群上...
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9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
HDFS 平台在公司内部已经成长为总数十万台级别服务器的大平台,支持了 10 EB 级别的数据量。**当前在字节跳动,** **HDFS** **承载的主要业务如下:**- Hive,HBase,日志服务,Kafka 数据存储 - Yarn,Flink 的计... 虽然 NNProxy 非常轻量,可以承受很高的 QPS,但是后端的 Name Node 承载能力是有限的。因此突发的大作业造成高 QPS 的读写请求被全量转发到 Name Node 上时,会造成 Name Node 过载,延时变高,甚至出现 OOM,影响集群上...
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。**> > > > 的缩写,是互联网上目录服务的通用访问协议。LDAP服务可以有效解决众多网络服务的... Base DN 指定LDAP服务器的base DN(Distinguished Name,区分名),即导入用户时,只能添加在Base DN下面的账号。 绑定DN 绑定LDAP服务器的Base DN下的一个账户,与LDAP服务端设置保持一致。 密码 输入绑定DN的密...
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... 使用Spark SQL支撑企业级数仓的核心的地方还是在于如何提供一个好用的任务服务器,用来支撑任务的管理。任务管理服务器在逻辑上与HiveServer2相似,但是更加的轻量,没有HiveServe2中复杂而繁重的SQL解析,同时又没有S...
字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化 | 社区征文
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...
9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
HDFS 平台在公司内部已经成长为总数十万台级别服务器的大平台,支持了 10 EB 级别的数据量。----------------------------------------------------------------------------------------------------------------... 虽然 NNProxy 非常轻量,可以承受很高的 QPS,但是后端的 Name Node 承载能力是有限的。因此突发的大作业造成高 QPS 的读写请求被全量转发到 Name Node 上时,会造成 Name Node 过载,延时变高,甚至出现 OOM,影响集群上...
干货|前端与数仓可以实现“无壁”沟通吗?
成为我们进行跳过后端服务器的前端数仓的“去壁化”方案探索的一个契机。 首先,我们研究了当前部门成型的开发模式。借助部门已有的几款优秀的数据产品,数仓同学和后端同学可以分别在不同的平台上进行SQL语句验... 使用node作为服务端,即BFF(Backend for Frontend)层,是为前端服务的后端,是各种端(Browser、APP、miniprogram)和后端各种微服务、API之间的一层“粘合剂”。BFF层主要的业务场景大多数是请求转发、数据组织、接口适...
云原生中间件 MongoDB 的集群架构与设计 |社区征文
不同服务器保存同一份数据,在出现故障时自动切换,实现故障转移,在实际生产中非常实用。 - Sharding 模式适合处理大量数据,它将数据分开存储,不同服务器保存不同的数据,所有服务器数据的总和即为整个数据集。## ... 这种好处对于 Master 来说优点是非常轻量,缺点是:系统明显存在单点,那么多 Slave 只能从 Master 拉数据,而无法提供自己的判断;MongoDB 3.6 起已不推荐使用主从模式,自 MongoDB 3.2 起,分片群集组件已弃用主从复制...
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... 使用Spark SQL支撑企业级数仓的核心的地方还是在于如何提供一个好用的任务服务器,用来支撑任务的管理。任务管理服务器在逻辑上与HiveServer2相似,但是更加的轻量,没有HiveServe2中复杂而繁重的SQL解析,同时又没有S...
