微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    分布式存储系统及其特点 更多内容
  • 概述

    中央 服务器 在没有备份的情况下,磁盘一旦被损坏,将丢失所有数据。 分布式版本控制系统 分布式版本控制系统的特点是每个客户端都是代码仓库的完整镜像,包括项目文件的变更历史。所有数据分布的存储在每个客户端,不存在中央服务器。可能有人会问,公司使用Git分布式存储工具,也有“中央服务器”啊?其实,这个所谓

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  • 数据分布式存储

    数据分布式存储 DWS采用水平分表的方式,将业务数据表的元组分散存储到各个节点内,该优势在于,查询中通过查询条件过滤不必要的数据,快速定位到数据存储位置,可极大提升数据库性能。 水平分表方式将一个数据表内的数据,按合适分布策略分散存储在多个节点内,DWS支持如表1所示的数据分布策略。用户可在CREATE

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  • 设置分布式缓存

    展开“高级设置 > 分布式缓存”。 单击“绑定分布式缓存”。 选择环境下已绑定的分布式缓存实例。 如果环境下未绑定分布式缓存实例,单击“去所选的环境里添加”,在环境编辑页面,单击“新增可选资源”,为该环境添加已创建的分布式缓存(D CS )资源。 如果选择的分布式缓存实例访问方式为密

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  • 分布式身份(公测)

    分布式身份(公测) 概述 分布式身份(DID)管理 可验证凭证(VC)管理 父主题: 区块链 中间件接口

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  • 将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版

    GaussDB 分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB分布式 GaussDB分布式 说明: 仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 支持的同步对象范围 在使用DRS进行同步时,不同类型的同步任务,支持的同

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  • Hive与其他组件的关系

    一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时,会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目,它是一个支持有向无环图的分布式计算框架,Hive使用Tez引

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  • 附录

    ModelArts:是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 对象存储系统 OBS:是一个基于对象的海量存储服务,为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。

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  • Impala

    Reduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HQL)中大多数的SQL-92功能,包括SELECT,JOIN和聚合函数。 HDFS,HBase和 对象存储服务 (OBS)存储,包括:

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  • 附录

    、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。 分布式消息服务Kafka版:分布式消息服务Kafka版是一个高吞吐、高可用的消息中间件服务,适用于构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景,具有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点,是分布式应用上云必不可少的重要组件。

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  • 数据库实例类型

    Manager)。管理和监控分布式系统中各个功能单元和物理资源的运行情况,确保整个系统的稳定运行。 GTM:全局事务管理器(Global Transaction Manager),负责生成和维护全局事务ID、事务快照、时间戳、sequence信息等全局唯一的信息。 ETCD:分布式键值存储系统(Editable

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  • Storm应用开发简介

    Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易扩

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  • HCIA-Big Data

    大数据技术发展趋势及鲲鹏大数据 3% HDFS分布式文件系统和 ZooKeeper 12% Hive 分布式 数据仓库 10% HBase技术原理 11% MapReduce 和 Yarn 技术原理 9% Spark 基于内存的分布式计算 7% Flink 流批一体分布式实时处理引擎 8% Flume海量日志聚合

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  • 创建Redis表

    hash_key_column="")?); 关键字 表1 关键字说明 参数 是否必选 说明 type 是 输出通道类型,dcs_redis表示输出到分布式缓存服务的Redis存储系统中。 cluster_address 是 Redis实例连接地址。 password 否 Redis实例连接密码,当设置为免密访问时,省略该配置项。

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  • 分布式Scan HBase表

    分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching。

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  • Kafka应用开发简介

    Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。 它采用独特的设计提供了类似JMS的特性,主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景:消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点: 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展

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  • Storm应用开发简介

    Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易扩

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  • CloudTable HBase输出流

    DLI 将作业的输出数据输出到CloudTable的HBase中。HBase是一个稳定可靠,性能卓越、可伸缩、面向列的分布式存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,毫秒级得到响应,快速发现数据价值。HBase支持消息数据

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  • 快速购买HBase查询集群

    e集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠,性能优异、可伸缩、面向列的分布式存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,毫秒级得到响应,快速发现数据价值。 HBase分析集群包含如下组件:

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  • 场景2:删除某租户及其所有数据

    户下的所有实例数据。 删除租户时,会删除该租户下的所有数据,请谨慎操作。 如果您已将数据模型及其实例数据同步至LinkX-F系统,进行此操作后,将无法在LinkX-F系统进行数据模型及其实例数据的更新。 不支持删除唯一编码为“-1”的租户。 执行删除非“-1”的租户操作后,该租户不能再使用。

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  • 将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版

    将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB分布式 GaussDB分布式 说明: 仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 支持的同步对象范围 在使用DRS进行同步时,不同类型的同步任务,支持的同

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  • 架构概述

    Redis四款产品,具有高读写性能,高性价比等优势,适用于IoT、互联网、游戏等领域。 云数据库 GeminiDB架构特点: 计算和存储资源解耦,独立弹性伸缩 计算节点全负荷分担 存储层内置多副本强一致 分布式共享存储接口,扩缩容无数据迁移 存储层提供超低时延数据访问 支持快速弹性扩缩容 快照备份恢复,效率高

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