- 相关博文
- 最新资讯
-
某项目使用告警系统的逻辑是将实时数据保存到本地数据库再使用定时任务做判断,然后产生告警数据。这种方式存在告警的延时实在是太高了。数据从产生到保存,从保存到判断都会存在时间差,按照保存数据定时5分钟一次,定时任务5分钟一次。最高会产生10分钟的误差,这种告警就没什么意义了。
-
使用canal实时同步MySQL数据到es软件版本信息安装 elasticsearch安装 kibana下载和安装canal1、下载canal2、配置MySQL3、配置 canal-server (canal-deploy)4、配置 canal-adapter5、配置canal-admin同步MySQL到es1、创建es索引软件版本信息由于不同版本的MySQL、Elasticsearch和canal会有兼容性问题,所以我们先对其使用版本做个约定。软件版本操作系统windows 1
-
Hudi手动编译部署。Apache Hudi(Hadoop Upserts Delete and Incremental)是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供了表、事务、高效的upserts/delete、高级索引、流摄取服务、数据集群/压缩优化和并发,同时保持数据的开源文件格式。Apache Hudi不仅非常适合于流工作负载,而且还允许创建高效的增量批处理管道。Apache Hudi可以轻松地在任何云存储平台上使用。
-
最详细的麒麟银河桌面操作系统安装教程,(1)下载镜像文件(2)新建虚拟机(3)设置虚拟机(4)安装系统
-
RabbitMQ延迟队列消息路由失败(312 NO_ROUTE)原因及处理
-
锦鲤已测|74套大数据可视化大屏模板源码下载,直接下载,使用浏览器访问静态页面即可。最近在做一个市政的项目,用到了大数据可视化界面(装逼,无其他用途)顺手分享一下给大家吧,有需要可以下载试试。
-
java序列化
-
SpringCloudAlibaba集成Sleuth+Zipkin,Mac环境部署kafka,并使用kafka记录链路。
-
Windows下安装zookeeper
-
query,根据你的查询条件,去计算文档的匹配度得到一个分数,并且根据分数进行排序,不会做缓存的。filter,根据你的查询条件去查询文档,不去计算分数,而且filter会对经常被过滤的数据进行缓存。
数据错误
-
查询HIVE表分区的数据占用和行数,用于数据治理通常,每天一个分区;通常,今天查看昨天分区数据量本文日期分区字段为ymd
-
kafka-tool出问题的情况下,可以用命令行来查看kafka信息
-
有几种方式在 Python 中配置与 es 的连接,最简单最有用的方法就是定义一个默认的连接,如果系统不是需要访问多个集群,最建议的方式就是使用方法创建连接,然后所有的操作都会自动使用这个连接。
-
总结的链接其他团队的汇报博客如下 (全部上线日期:2022/12/26)博客+CSDN 主站业务CSDN 运营工作,特别是针对创作者的运营服务CSDN APPCSDN 学习CSDN 社区云CSDN 的 AI + 数据服务CSDN 研发团队的其他汇报其他 …
-
首先对rabbitMq的相关概念进行梳理,rocketMq将在另一篇文章中展现。至此rabbitMq消息队列的相关整理告一段落,在自己加深理解的同时也能帮助到小伙伴。同时对rocketMq消息队列感兴趣的,可移步到:一文搞懂rocketMQ消息队列概述(敬请期待...)
数据错误
-
node_modules包越来越大
-
Linux搭建ES集群,设置密码访问。
-
今日打开 Typora 软件时,突然报错,提示软件版本已过期,需要安装新版本,如下图所示。关闭错误提示框后会自动跳转到:https://typora.io/#download。根据博文里修改系统时间的方法1,我们知道 Typora 打开时会获取系统时间,然后判断是否过期。打开 Typora 的缓存目录:,如下图:发现有两个文件在软件打开后会被修改,因此可能与获取系统时间相关。综合网络上的方法,主要有以下几种:打开前修改系统时间正常打开 Typora,此时进入 目录发现,部分软件的修改日期变成了修
加载中...
-
服务器对每个从事IT工作的人来说并不陌生,但是服务器所涉及的各种知识细节,并非大家都十分清楚,为了让大家深入了解服务器的关键知识点,笔者特意抽时间总结了这篇科普文章,旨在帮助读者全面了解服务器。今天内容就从服务器的架构和分类开始。
-
Q:什么是Spark?A:简单理解,Spark是在Hadoop基础上的改进,是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
-
进程(process)和线程(thread)是操作系统的基本概念,但是它们比较抽象,不容易掌握。最近,我读到一篇材料,发现有一个很好的类比,可以把它们解释地清晰易懂。