网站访问不了，是否由于apache错误日志中出现了报错信息？如果是，应该如何解决该问题？
社区干货
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
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。火山引擎中 Stateless 云原生开源大数据平台 E-MapReduce(简称 EMR)为用户提供了云上的端到端的大数据解决方案。与此同时,Apache Pulsar 的一个十分重要... 指的是什么呢?以有状态场景下的 Hadoop 集群类型为例,集群的状态包括用户的 HDFS 中的数据(属于用户的核心数据资产)、Hive Metastore 中的元数据、Ranger 中的权限配置、各个服务的日志、历史作业执行统计信息、集...
阿里巴巴的 Java 开发手册(黄山版)来了
根本不会考虑这样的问题,但是后来这样做的恶性后果也就出现了。- 重复性的魔法值,不够简洁,逼死喜欢复用的强迫症!- 容易出现像上面反例一样的错误,比如下划线少了啊或者一个单词拼错了。- 魔法值难以简明地阐述其含义。比如,代码中直接出现的"0"和"1",谁知道它的含义呢?所以,我们是可以通过静态常量或者枚举来定义你的常量,这样就可以把魔法值消灭殆尽。### 2.2 访问权限控制从严> 类成员与方法访问控制从严。- 如果不...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
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。火山引擎中 Stateless 云原生开源大数据平台 E-MapReduce(简称 EMR)为用户提供了云上的端到端的大数据解决方案。与此同时,Apache Pulsar 的一个十分重要... 指的是什么呢?以有状态场景下的 Hadoop 集群类型为例,集群的状态包括用户的 HDFS 中的数据(属于用户的核心数据资产)、Hive Metastore 中的元数据、Ranger 中的权限配置、各个服务的日志、历史作业执行统计信息、集...
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... 如果队列满了,根据传给 producer 的参数,producer 可能阻塞或者直接返回失败。 |#### 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(...
特惠活动
网站访问不了，是否由于apache错误日志中出现了报错信息？如果是，应该如何解决该问题？-优选内容
网站访问不了，是否由于apache错误日志中出现了报错信息？如果是，应该如何解决该问题？-相关内容
实例管理
消息队列 Kafka版提供以下实例管理相关的常见问题供您参考。 FAQ 列表如何选择计算规格和存储规格 如何选择云盘 如何删除或退订实例 是否支持压缩消息? 是否支持多可用区部署 Kafka 实例? 单 AZ 实例如何切换为多 ... 因部分存储将用于日志和元数据数据存储,冗余消息也可能带来额外的空间占用,实际可用存储会小于设置的存储规格,建议预留 25% 左右的存储空间。 分区数量:根据实际的业务需求设置分区数量。每个计算规格提供一定的...
「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文
**【安全问题,以及workaround的问题较多】** 其实新版本与旧版本区别主要在于应用了社区中经过cherrypick挑选出来的PR以及修复了安全性漏洞、没有workaround(临时解决办法)的bug。3. **【稳定性能力】NGINX-Ing... rancher访问速度过慢,因为要加载的组件和渲染的很多,虽然新版本已经优化了。2. 【dashboard看板】rancher在dashboard部分做的还是不如kubernetes dashboard或者kuboard更加直观。3. 【资源耗费】对比了以下我们的...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业分析和决策类应用,另一部分数据将被机器学习和数据科学类应用直接访问。 ### **/ 湖仓一体...
干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践
但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:## **1.1 维表 JOIN**- **场景挑战:** 指标数据与维度数据进行关联,其中维度数据量比较大,指标数据 QPS 比较高,导致数据可能会产出延迟。- **当前方案:** 将部分维度数据缓存起起来,缓解高 QPS 下访问维度数据存储引擎产生的任务背压问题。- **存在问题**:由于业务方的维度数据和指标数据时间差比较大,所以指标数据流无法设置合理的 TTL;而且存在 Cache ...
干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践
但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:**01 - 维表 JOIN*** **场景挑战:**指标数据与维度数据进行关联,其中维度数据量比较大,指标数据 QPS 比较高,导致数据可能会产出延迟。* **当前方案:**将部分维度数据缓存起起来,缓解高 QPS 下访问维度数据存储引擎产生的任务背压问题。* **存在问题**:由于业务方的维度数据和指标数据时间差比较大,所以指标数据流无法设置合理的 TTL;而且存在 Ca...
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... 访问网址并登录Airflow控制台。- 最后,在新的终端中,通过三个命令设置Airflow调度器刷新网页即可完成。 以某公司“数据洞察”场景举例,为了解决在销售场景中快速查询数据、生成报告,获取销售趋势信息的需...
火山引擎流批数据质量解决方案和最佳实践
某些字段的取值是否缺失。完整性的监控,多出现在日志级别的监控上,一般会在数据接入的时候来做数据完整性校验。* **准确性**:指数据中记录的信息和数据是否准确,是否存在异常或者错误。一般准确性的监控多集中在... 希望每次同步任务后检查 Hive 与 ClickHouse 中的指标是否一致。通过上面的介绍,大家应该也大致清楚了当前数据质量需要解决的问题。可能有些同学会说,数据质量平台我也做过,问题归总起来也不复杂,总而言之就是对...
干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?
解决了数据生产者和消费者对于元数据和资产管理的各项核心需求。** Data Catalog系统的存储层,依赖Apache Atlas,传递依赖JanusGraph。JanusGraph的存储后端,通常是一个Key-Column-Value模型的系统, **本文主要讲述了使用MySQL作为JanusGraph存储后端时,在设计上面的思考,以及在实际过程中遇到的一些问题。**  引入一个 Sync 逻辑,修改 P...
