将WSDL发布到UDDI用以设计/创建服务,SOAP/HTTP服务遵循WS-IBasicProfile1.0,利用J2EESessionEJBs实现新的业务服务,根据需求提供SOAP/HTTPorJMSandRMI/IIOP接口。[4]业务流程标准:使用没有扩展的标准的BPEL4WS,对... 以便系统管理员及时进行处理。l 分析原因:在出现异常情况时,可自动分析其出错原因。如是数据来源非法和业务类型非法,本地记录并做后续管理,如是数据格式非法,分析网络传输原因或对端数据处理原因,并做相应处理。...
你的工程里引入了spring-boot-starter-redis包,然后又有使用分布式锁的需求,但由于spring-boot官方并未提供成型的类库使用,于是你在度娘上找了个xxx-distribution-lock-redis, 顺手贴进了pom 里。写完代码后启动工... 并且在工程启动的时候便会有对应报错提示。但有时候,你并不知道工程里的依赖有多少交集,而且工程也是正常启动,往往在某个天时地利人和,服务突然就出现了不明所以的错误。那么,为什么会出现这样的情况?Maven 对于...
它们是人工建立、管理和手动"喂养"的。这方面的例子包括大型机、单独的服务器、HA(Highly Available,高可用)负载均衡器/防火墙、主/从数据库系统等。2. Cattle-牛而Cattle的服务模式是不同的。你把每个实例作为一个虚拟机或容器来配置。它们是相同的,并分配给一个系统标识符。你通过创建更多的实例来进行扩展。当一个实例变得不可用时,没有人注意到。Cattle的模式使用不可改变的基础设施。服务器不会被修复或修改。如果一个...
预计随着时间的推移而增长的系统需要建立在可扩展的架构之上。这样的体系架构可以支持用户,流量或数据大小的增长,而不会降低性能。应该以线性方式按比例提供资源,添加额外资源至少导致成比例增加提供额外负载的能力... 例如在电商业务架构中引入Redis缓存数据库、在仿真计算业务中引入vePFS。 - 性能度量 - 设置性能度量和监控指标,以捕获关键性能指标。 - 使用可视化计算、明确出现性能问题、热点、等待状态或利用率低...
预计随着时间的推移而增长的系统需要建立在可扩展的架构之上。这样的体系架构可以支持用户,流量或数据大小的增长,而不会降低性能。应该以线性方式按比例提供资源,添加额外资源至少导致成比例增加提供额外负载的能力... 例如在电商业务架构中引入Redis缓存数据库、在仿真计算业务中引入vePFS。 - 性能度量 - 设置性能度量和监控指标,以捕获关键性能指标。 - 使用可视化计算、明确出现性能问题、热点、等待状态或利用率低...
滴滴顺风车实时数仓案例滴滴数据团队建设的实时数仓,基本满足了顺风车业务方在实时侧的各类业务需求,初步建立起顺风车实时数仓,完成了整体数据分层,包含明细数据和汇总数据,统一了 DWD 层,降低了大数据资源消耗... 包括用于大屏显示和实时 OLAP 的 Druid 数据库(该数据库除了写入应用数据,也可以写入明细数据完成汇总指标的计算)中,用于实时数据接口服务的 Hbase 数据库,用于实时数据产品的 mysql 或者 redis 数据库中。命名规...
组件版本与配置的错误或者管控代码 Bug 等操作的同时,减轻它们对业务可能造成的不可挽回的影响。在开源社区,尽管 Kubernetes 原生提供了一系列的防护机制,例如严格的 RBAC 校验机制、使用 PodDisruptionBudget(P... 对于 Redis 和分布式训练等带存储状态的业务来说,其编排模型和运维方案有比较多定制需求,为此,防御体系需要针对其业务特点,如存储分片、纵向资源调整、原地重启等,补充完善更多精细化的策略以匹配特有的极端异常风...
它包含了创建时间、通道/主题信息、输入参数等全部数据;队列(Queue)是一种 FIFO(先进先出)的数据结构,编程语言一般都内置(内存中的)队列实现,可以作为进程间通讯(IPC)的方法。使用队列最常见的场景就是生产者/消费... 低延时及高可扩展性等流数据存储特性。目前市面上的消息中间件还有很多,比如腾讯系的 PhxQueue、CMQ、CKafka,又比如基于 Go 语言的 NSQ,有时人们也把类似 Redis 的产品也看做消息中间件的一种,当然它们都很优秀...
这时无论是增大并行度还是调优算子的延迟都很难奏效,只能去消除数据倾斜。这种情况可以类比为:流水线上某些工人被分配了过多的工作量,而其他工人虽然有空闲但却不能到别人的流水线上去帮忙,这种情况只能从工作量的分配上进行改善。为了方便理解,列出这 3 种性能原因的类比表:| Flink 任务 | 类比为:工厂生产线 || --- | --- || 算子延迟高 | 工人不够熟练 || 并行度不足 | 每个工人都很熟练,但人手太少 || 数据倾斜 | ...
又怕git出错,哈哈哈,不过老大似乎看出来我的担忧,然后就跟我说:小高啊,没事,刚开始都是这样的,你先写,写完我帮你看看。哈哈哈,老大这句话犹如一句定心丸,给足我信心。🔥就这样,我平稳的度过了第一个月😅😅😅。年中的时候,有一天周五下午,bug改完了,我正在摸鱼🐟,突然老板喊我谈话,还别说,那会也不知道怎么滴,背后发凉,我当时也没在意。结果在谈话中,老板跟我说因为公司经营问题,我们这个项目出现了一些变故,所以这个项目需要...
颗粒是 ByteHouse 中进行数据查询时的最小不可分割数据集。每个颗粒的第一行通过该行的主键值进行标记, ByteHouse 会为每个数据片段创建一个索引文件来存储这些标记。对于每列,无论它是否包含在主键当中,ByteHouse... 当有特殊场景主键和排序键不一致时,主键必须为排序键的最左前缀。如排序键为(OrderID, Date),主键必须为OrderID,不能为Date。ByteHouse 会在主键上建立以 Granule 为单位的稀疏索引,(与之对比,所谓稠密索引则是每一...
最后因决策需要从0到1搭建了集团的决策大数据平台。在2022年前,我经历的还都是一些信息化开发和信息化实施的事情。直到2022年换了新的工作环境,有机会接触到了数字化。2022年数字化的改造,让我对大数据这个行业有新的认知和一些技术之外的心得体会。# 一、大数据的市场分析大数据其实分两个方向,一个是借助大数据来实现商业智能的BI决策分析,一方面是通过大数据和AI算法来进行大数据推送和建立用户画像。今天我们重点来讲大...