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。

 
 

    大数据分布式开发教程 更多内容
  • 数据开发组件

    数据开发组件 数据开发概述 数据管理 脚本开发 作业开发 解决方案 运行历史 运维调度 配置管理 审批中心 下载中心 节点参考 EL表达式参考 简易变量集参考 使用教程

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  • 数据开发概述

    F”均可用于指代“数据开发”模块。 数据开发简介 使用数据开发模块,用户可进行数据管理、脚本开发、作业开发、作业调度、运维监控等操作,轻松完成整个数据的处理分析流程。 图1 数据开发模块架构 数据开发的主要功能 表1 数据开发的主要功能 支持的功能 说明 数据管理 支持管理DWS、 DLI MRS

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  • 数据开发设置

    数据开发设置 操作步骤 编辑器提供基础的设置,包含操作栏、快捷键和存储设置,如果没有对应的OBS桶,可以跳转去创建,具体操作请参见《 对象存储服务 控制台指南》中的创建桶章节。 登录 GaussDB (DWS)管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“数据 > SQL编辑器”。 单击右上角的“设置”按钮,可根据需求设置相应参数。

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  • 新建数据大屏

    新建数据屏概述 新建屏全局参数配置 屏组件 预览屏 发布屏 复制屏分享协作 管理

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 教程:使用GDS从远端服务器导入数据

    教程:使用GDS从远端 服务器 导入数据 教程指引 先决条件 步骤1:准备源数据 步骤2:在数据服务器上安装配置和启动GDS 步骤3:在GaussDB数据库中创建外表 步骤4:将数据导入GaussDB 步骤5:分析和处理错误表中的错误信息 步骤6:优化导入数据的查询性能 步骤7:停止GDS

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  • 教程:已有数据的物理集群转换逻辑集群

    教程:已有数据的物理集群转换逻辑集群 场景介绍 大规模数据库集群通常会同时包含很多业务数据,不同业务有不同的数据表,可以通过资源管理功能创建多个资源池来实现不同业务的资源隔离。GaussDB(DWS)支持将不同业务用户分配给不同资源池,以便减少业务之间资源(CPU资源、内存资源、IO资源和存储资源)竞争。

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  • 教程和最佳实践

    教程和最佳实践 教程:使用GDS从远端服务器导入数据。通过一个导入任务帮您了解GDS导入的全过程。 GDS导入最佳实践给出了可以最大化利用系统资源,提高导入性能的方法,建议在开展数据导入前阅读以进行合理的导入方案规划和设计部署。 父主题: 通过外表并行导入

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 分布式环境的数据布局

    分布式环境的数据布局 技术背景 为了解决PB级海量数据的高性能查询和数据导入,DWS采用了两层数据布局机制来利用并发度提高性能:第一层,用户可在创建表时指定数据分布策略(Hash分布、复制分布),数据写入系统时根据对应的分布策略确定存储在哪一个节点上。第二层,节点内部数据进一步通过分区规则进行细分。

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  • 登录AstroCanvas界面

    单击管理控制台左上角的,展开服务列表,选择“开发与运维 > Astro轻应用(原AppCube)”,进入AstroZero服务控制台。 图1 在服务列表中找到Astro轻应用 在Astro轻应用控制台,单击左侧导航栏中的“Astro屏应用”,进入Astro屏应用控制台。 图2 选择Astro屏应用 在As

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 分布式

    分布式 开发规范 使用JDBC连接数据库 使用ODBC连接数据库 使用libpq连接数据库 使用Psycopg连接数据库 使用Hibernate连接数据库 使用MyBatis连接数据库 使用JayDebeApi连接数据库 父主题: 使用驱动连接实例

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  • 数据开发与治理

    数据开发与治理 数据源管理与数据标准管理 数据建模 数据开发 数据血缘、资源管理、函数管理和变量管理 数据发布CI/CD、任务运维 数据质量管理 元数据管理 数据资源管理 数据服务管理 数据安全 父主题: 产品操作

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  • 步骤2:数据开发

    步骤2:数据开发 本步骤通过BI报表原始数据,分析10用户关注最多的产品和10用户评价最差的商品,然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中,以支撑信息分析。 分析10用户关注最多的产品 在 DataArts Studio 控制台首页,选择对应工作空间的“数据开发”模块,进入数据开发页面。

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  • 步骤3:数据开发

    您如果需要及时了解作业的执行结果是成功还是失败,可以通过数据开发的运维调度界面进行查看,如图11所示。 图11 查看作业执行情况 数据开发还支持配置通知管理,可以选择配置当作业运行异常/失败后,进行短信、邮件、控制台等多种方式提醒,此处不再展开描述。 至此,基于电影评分的数据集成与开发流程示例完成。此外,您还可

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  • 数据开发应用示例

    数据开发应用示例 操作场景 数据治理中心DataArts Studio帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统,消除数据孤岛,统一数据标准,加快数据变现,实现数字化转型。 下面介绍如何调用创建脚本API创建脚本,API的调用方法请参见如何调用API。 前提条件 您

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  • 快速搭建数据大屏

    在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布屏。 完成大屏制作之后,单击屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存:保存屏之后,在屏页面屏不具有查看屏功能。 在保存的页面输入屏的名称。 图10 保存屏名称不能为空,只允许输入长度为1到32位由数字、中文

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  • 步骤6:数据开发

    步骤6:数据开发 DataArts Studio数据开发模块可管理多种大数据服务,提供一站式的大数据开发环境、全托管的大数据调度能力,极大降低用户使用大数据的门槛,帮助您快速构建大数据处理中心。 使用DataArts Studio数据开发,用户可进行数据管理、数据集成、脚本开发、作业

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  • 运维数据开发

    运维数据开发 运维数据开发概述 Kafka数据管理 HDFS数据管理 Hive数据管理 MPPDB数据管理 ClickHouse数据管理 Druid数据管理 CSS 数据管理 Influxdb数据管理 Prometheus数据管理 OBS数据管理 CES数据管理 Batch Task离线开发

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