每次修改都需要升级代码并重启相关的Flink ETL任务,这样会影响数据流的稳定性和数据的时效性,因此这个场景的另一个需求是ETL规则的动态更新。* **数据分流**抖音的埋点Topic晚高峰超过一亿每秒,而下游电商、... 由于Python脚本语言本身的灵活性,基于Python实现动态加载规则比较简单。通过Compile函数可以将一段代码片段编译成字节代码,再通过eval函数进行调用就可以实现。但Python规则引擎存在性能较弱、规则缺乏管理等问题。...
每次修改都需要升级代码并重启相关的 Flink ETL 任务,这样会影响数据流的稳定性和数据的时效性,因此这个场景的另一个需求是 ETL 规则的动态更新。**数据分流**抖音的埋点 Topic 晚高峰超过一亿每秒,而下游电... 那时我们主要使用 PyJStorm 与基于 Python 的规则引擎构建主要的流式处理链路。特点是比较灵活,可以快速支持业务的各种需求,伴随着埋点量的快速上涨,PyJStorm 暴露出很多稳定性和运维上的问题,性能也不足以支撑业务...
重启Flink Job,会影响很多下游,因此**分流规则的动态更新**也是这一场景中的强需求。## 字节跳动数据流实践### 01 - 数据流ETL链路建设字节跳动数据流ETL链路建设主要经历了三个阶段:![image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5d2a524420334977a464c3a0e57c4cad~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)- **第一阶段是2018年以前——业务需求快速迭代的早期阶段**主要使用PyJStorm和基于Python的规则引擎...
每次修改都需要升级代码并重启Flink Job,会影响数据流稳定性和数据的时效性。因此,这个场景的 **另一个需求就是ETL规则的动态更新**。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/to... 主要使用PyJStorm和基于Python的规则引擎构建主要的流式数据处理链路。其特点是比较灵活,可以快速支持业务需求。但随着埋点流量快速上涨,PyJStorm暴露出很多稳定性和运维上的问题,性能也不足以支撑业务的增长...
每次修改都需要升级代码并重启相关的Flink ETL任务,这样会影响数据流的稳定性和数据的时效性,因此这个场景的另一个需求是ETL规则的动态更新。* **数据分流**抖音的埋点Topic晚高峰超过一亿每秒,而下游电商、... 由于Python脚本语言本身的灵活性,基于Python实现动态加载规则比较简单。通过Compile函数可以将一段代码片段编译成字节代码,再通过eval函数进行调用就可以实现。但Python规则引擎存在性能较弱、规则缺乏管理等问题。...
每次修改都需要升级代码并重启相关的 Flink ETL 任务,这样会影响数据流的稳定性和数据的时效性,因此这个场景的另一个需求是 ETL 规则的动态更新。**数据分流**抖音的埋点 Topic 晚高峰超过一亿每秒,而下游电... 那时我们主要使用 PyJStorm 与基于 Python 的规则引擎构建主要的流式处理链路。特点是比较灵活,可以快速支持业务的各种需求,伴随着埋点量的快速上涨,PyJStorm 暴露出很多稳定性和运维上的问题,性能也不足以支撑业务...
步骤三:获取索引元数据迁移脚本迁移数据前,首先迁移索引的settings、mapping、aliases元信息。本文提供一个 Python 脚本代码,可以将其命名为migrate_index_meta.py,需使用 Python 3 执行脚本。 说明 以下示例支持... 然后重复执行步骤五~步骤六(重新启动 Logstash,并查询迁移进度)。 Python input { elasticsearch { 源es集群endpoint。 hosts => "源集群链接" 源集群basicAuth鉴权信息,如果有。 user => "源集群用...
再次重启后生效。 video_device_index 设置音频内部采集时使用的视频设备的索引值。设置索引值后,Demo 会根据此值,通过 setVideoCaptureDevice 设置视频设备。Demo 每次运行时,会调用 enumerateVideoCaptureDevices 枚举所有视频设备的索引、ID、和名称,并输出到终端。你可以根据终端日志,在此参数中设置索引值,再次重启后生效。 自动修改 Demo 配置(推荐) Demo 350+ 中,包含了用于快捷配置的 Python 脚本。通过此脚本,你可以方便...
LLM-API-Python 是边缘智能提供的,用于请求大语言模型服务的 API 代理模型。本模型基于 Python 框架构建,能够使用您提供的 API key 请求 GLM-4V 大模型服务。 模型基本信息您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表... Python { "api_key":"your_api_key", "prompt":"请描述这张图片"} 验证完成模型服务部署后,您可以使用客户端脚本进行模型的调用。以下是 Client 脚本的示例。 Python import requestsimport base64server ...
重启Flink Job,会影响很多下游,因此**分流规则的动态更新**也是这一场景中的强需求。## 字节跳动数据流实践### 01 - 数据流ETL链路建设字节跳动数据流ETL链路建设主要经历了三个阶段:![image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5d2a524420334977a464c3a0e57c4cad~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)- **第一阶段是2018年以前——业务需求快速迭代的早期阶段**主要使用PyJStorm和基于Python的规则引擎...
每次修改都需要升级代码并重启Flink Job,会影响数据流稳定性和数据的时效性。因此,这个场景的 **另一个需求就是ETL规则的动态更新**。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/to... 主要使用PyJStorm和基于Python的规则引擎构建主要的流式数据处理链路。其特点是比较灵活,可以快速支持业务需求。但随着埋点流量快速上涨,PyJStorm暴露出很多稳定性和运维上的问题,性能也不足以支撑业务的增长...
火山引擎提供了Python脚本,方便您快速完成配置。 Python 命令内容 请复制如下内容填写。 !/usr/bin/python -*- coding: utf-8 -*-import jsonimport subprocessfile_path = "/usr/local/cloud-monitor-agent/conf... 安装成功后需要重启实例生效。 手动执行脚本安装您可以在实例中,通过火山引擎提供的脚本安装批量作业客户端。 说明 通过脚本安装成功后,无需重启实例。 内网安装在实例中执行如下命令,通过火山引擎内网安装批量...
注意 对于脚本部分内容(doc_infos、aksk、path)进行替换即可,其他不需要调整。 Python from volcengine.auth.SignerV4 import SignerV4from volcengine.Credentials import Credentialsfrom volcengine.base.Request import Requestimport sys, requests, json, timedef prepare_request(method, path, ak, sk, params=None, data=None, doseq=0): if params: for key in params: ...