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    抓取网站访客数据原理 更多内容
  • 工作负载伸缩原理

    工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)是用来控制Pod水平伸缩的控制器,HPA周期性检查Pod的度量数据,计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量,进而调整目标资源(如Deployment)的replicas字段。

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  • HBase基本原理

    y及结束RowKey等信息。 元数据表和用户表的映射关系如图 元数据表和用户表的映射关系所示。 图4 元数据表和用户表的映射关系 数据操作流程 HBase数据操作流程如图 数据操作流程所示。 图5 数据操作流程 对HBase进行增、删、改、查数据操作时,HBase Client首

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  • Hive基本原理

    参考Hive应用开发。 元数据存储:Hive将元数据存储在数据库中,如MySQL、Derby。Hive中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程,提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的

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  • Kafka基本原理

    Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS的特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线的消息消费,如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据)、日志

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  • HetuEngine基本原理

    op集群( MRS )的Hive、Hudi数据的交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境,导致跨源查询开发成本高,跨源复杂查询耗时长。

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  • CarbonData基本原理

    简单的Table数据集定义:CarbonData支持易于使用的DDL(数据定义语言)语句来定义和创建数据集。CarbonData DDL十分灵活、易于使用,并且足够强大,可以定义复杂类型的Table。 便捷的数据管理:CarbonData为数据加载和维护提供多种数据管理功能。Car

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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 CDM 将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型,并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)中自动建表时,DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM

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  • 工作负载伸缩原理

    丰富的Metrics(度量数据),目前已经基本是Kubernetes的标准监控方案。 Metrics Server是Kubernetes集群范围资源使用数据的聚合器。Metrics Server从kubelet公开的Summary API中采集度量数据,能够收集包括了Pod、No

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  • Apache Log4j2漏洞检测相关问题

    Apache Log4j2漏洞检测相关问题 网站漏洞扫描和主机扫描是否支持Apache Log4j2漏洞检测?检测原理有何不同? 答:网站漏洞扫描和主机扫描支持Apache Log4j2漏洞检测,但检测原理不同。网站漏洞扫描的检测原理是基于漏洞POC验证,如果没有攻击入口或路径,

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  • APP认证工作原理

    APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关(即API管理)后台约定的规则组装,确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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  • Spark基本原理

    Streaming失败,这些接收到的数据也不会丢失。另外,接收数据的正确性只在数据被预写到日志以后Receiver才会确认,已经缓存但还没有保存的数据可以在Driver重新启动之后由数据源再发送一次。这两个机制确保了零数据丢失,即所有的数据或者从日志中恢复,或者由数据源重发。 如果需要启用预写日志功能,可以通过如下动作实现:

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  • Hue基本原理

    Hue基本原理 Hue是一组WEB应用,用于和MRS大数据组件进行交互,能够帮助用户浏览HDFS,进行Hive查询,启动MapReduce任务等,它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能: 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录;

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  • Storm基本原理

    Spout Topology中产生源数据的组件,是Tuple的来源,通常可以从外部数据源(如消息队列、数据库、文件系统、TCP连接等)读取数据,然后转换为Topology内部的数据结构Tuple,由下一级组件处理。 Bolt Topology中接受数据并执行具体处理逻辑(如过滤,统计、转换、合并、结果持久化等)的组件。

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  • Flink基本原理

    Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景

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  • YARN基本原理

    YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性,并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈,开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能(资源管理和作业调度/监控)分离,主要方法是创建

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  • 只读落后自愈技术原理

    只读落后自愈技术原理 GaussDB (for MySQL)是存储计算分离架构的云原生数据库,只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性,主节点与只读节点通信后,只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图

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  • 背景及原理(服务编排)

    背景及原理(服务编排) AstroZero的服务编排,支持对逻辑判断组件、数据处理组件,以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排,实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发,程序员需要学习内容较多,开发效率相对低一些,开发门槛也高。A

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  • FederatedHPA工作原理

    载的指标数据。 karmada-metrics-adapter将计算的指标数据返回至HPA Controller。 HPA Controller基于返回的指标数据计算所需的Pod扩缩数量,并保持负载伸缩的稳定性。 图1 FederatedHPA工作原理 如何计算指标数据? 指标数

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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 CDM将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型,并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)中自动建表时,DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM

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  • 启用Nofollow操作指导

    对链接设置Nofollow可以使搜索引擎爬虫停止追踪,启用Nofollow主要有以下功能: 合理分配蜘蛛抓取量。对不想被抓取或已经收录的链接设置Nofollow,将有限的蜘蛛抓取配额,分配到更希望被抓取的页面上,有利于重要页面的收录。 防止权重分散。页面上每个链接都附带了一定的权重,权重是分散

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  • MySQL链路任务启动时如何从指定位置抓取数据

    MySQL链路任务启动时如何从指定位置抓取数据 现象描述 MySQL链路任务启动时,可以从指定位置抓取数据,本章节主要介绍如何获取指定位置参数。 图1 启动任务 处理步骤 使用工具或者命令行连接MySQL数据库(本示例使用Navicat工具连接)。 执行以下命令。 SHOW MASTER

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