配置Apache服务器从访问点获取IP地址
社区干货
ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程
> Apache Airflow 与 ByteHouse 相结合,为管理和执行数据流程提供了强大而高效的解决方案。本文突出了使用 Apache Airflow 与 ByteHouse 的主要优势和特点,展示如何简化数据工作流程并推动业务成功。### 主要优势... 如果使用 pip 无法安装,请尝试使用 pip3 install 进行安装。安装完成后,运行命令 airflow info 以获取有关 Airflow 的更多信息。#### Airflow 初始化通过执行以下命令来初始化 Airflow 的 Web 服务器 ```...
Pulsar 在云原生消息引擎领域为何如此流行?| 社区征文
由轻量级的 serverless 计算框架 Pulsar Functions 实现流原生的数据处理。 - 基于 Pulsar Functions 的 serverless connector 框架 Pulsar IO 使得数据更易移入、移出 Apache Pulsar。 - 分层式存储可在数据... #### 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...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
监控等其他应用web通过堡垒机配合弹性公网IP/NAT网关实现流量接入与分发;### 3.2 东西流量在容器集群内,服务通过Kubernetes API-Server获取后端一组Service Pod真实IP,业务POD通过Calico网络进行POD与POD直接流... 从原始Spring Cloud Consul方式到Spring Cloud Kubernetes方式。#### 4.2.1 通用服务注册发现 在微服务架构中,由于服务众多且单个服务具有多个实例,同时部署在Kubernetes集群中,实例的IP地址是可能随时变化的,...
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... 从而提升读取效率。- Clustering:用于重分布 File Group, 最主要的用处是用于合并小文件。并且在合并过程中,可以提供多种排序能力,使得读取时可以有更好的 data skipping 的能力。- Clean:用于清理版本过期的...
特惠活动
配置Apache服务器从访问点获取IP地址-优选内容
配置Apache服务器从访问点获取IP地址-相关内容
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 ... 获取计算结果statement_url = host + r.headers['location']r = requests.get(statement_url, headers=headers)pprint.pprint(r.json()){u'id': 1, u'output': {u'data': {u'text/plain': u'Pi is roughly 3.1400...
ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程
> Apache Airflow 与 ByteHouse 相结合,为管理和执行数据流程提供了强大而高效的解决方案。本文突出了使用 Apache Airflow 与 ByteHouse 的主要优势和特点,展示如何简化数据工作流程并推动业务成功。### 主要优势... 如果使用 pip 无法安装,请尝试使用 pip3 install 进行安装。安装完成后,运行命令 airflow info 以获取有关 Airflow 的更多信息。#### Airflow 初始化通过执行以下命令来初始化 Airflow 的 Web 服务器 ```...
Pulsar 在云原生消息引擎领域为何如此流行?| 社区征文
由轻量级的 serverless 计算框架 Pulsar Functions 实现流原生的数据处理。 - 基于 Pulsar Functions 的 serverless connector 框架 Pulsar IO 使得数据更易移入、移出 Apache Pulsar。 - 分层式存储可在数据... #### 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...
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... 从而提升读取效率。- Clustering:用于重分布 File Group, 最主要的用处是用于合并小文件。并且在合并过程中,可以提供多种排序能力,使得读取时可以有更好的 data skipping 的能力。- Clean:用于清理版本过期的...
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... Public History Server、作业管理、配置中心等产品和技术方案,进一步把集群内部的状态信息外置。另外,通过弹性伸缩,支持用户在云上合理地调配资源,实现资源利用的最大化和成本的节约。Stateless 的架构也使得弹性伸...
干货|数据湖储存如何基于 Apache Hudi落地企业基建
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185247&x-signature=53TrTmJ5pZUHA4c9chGLwiP%2BW0U%3D) 基于 LAS 构建企业级实时湖仓,无论离线数据还是实时数据,都可以放到 LAS 流批一体存储中。如果需要实时处理的数... **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...
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。... Public History Server、作业管理、配置中心等产品和技术方案,进一步把集群内部的状态信息外置。另外,通过弹性伸缩,支持用户在云上合理地调配资源,实现资源利用的最大化和成本的节约。Stateless 的架构也使得弹性伸...
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... 另一部分数据将被机器学习和数据科学类应用直接访问。## 湖仓一体阶段数据湖模式缺乏一些关键特性,如不支持事务、数据缺乏一致性、缺乏隔离性、无法保证数据质量等,导致数据湖管理复杂,如果管理不善,数据湖将会...
干货|字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化
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... 根据配置拉起一定规模的线程,并在服务关闭时确保每个Thread安全退出或者超时停止。整体有效Thread的上限与Topic的Partition的总数有关。* Processor Pool:负责管理Message Processor Thread的生命周期,当服务启...
