标记 (TAG) 您的运维编排(OOS)资源
标签的基本知识
- 标签是资源Meta信息,标签是一些充当元数据的词和短语,支持用户自定义和系统预制。每个标签都包含一个键(Key)和一个值(Value)。标签是一种资源的属性描述。
- 标签与资源是 多对多的关系。
- 标签可让您按各种标准(例如用途、所有者或环境)对 阿里云 资源进行分类。这在您具有相同类型的许多资源时会很有用,您可以根据分配给资源的标签快速识别特定资源。
- 标签对阿里云资源没有任何语义意义,应严格按字符串进行解析。同时,标签不会自动分配至您的资源。您可以修改标签的key和value,还可以随时删除资源的标签。您可以将标签的值设为空的字符串,但是不能将其设为空值。如果您添加的标签的值与该实例上现有标签的值相同,新的值就会覆盖旧值。如果删除资源,资源的所有标签也会被删除。
- 可以使用管理控制台 和 API 处理标签。
- 标签设计详情见最佳实践
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标记 (TAG) 您的函数计算(FC)资源
标签的基本知识 标签是资源Meta信息,标签是一些充当元数据的词和短语,支持用户自定义和系统预制。每个标签都包含一个键(Key)和一个值(Value)。标签是一种资源的属性描述。 标签与资源是 多对多的关系。 标签可让您按各种标准(例如用途、所有者或环境)对 阿里云 资源进行分类。这在您具有相同类型的许多资源时会很有用,您可以根据分配给资源的标签快速识别特定资源。 标签对阿里云资源没有任何语义意义,应严格按字符串进行解析。同时,标签不会自动分配至您的资源。您可以修改标签的key和value,还可以随时删除资源的标签。您可以将标签的值设为空的字符串,但是不能将其设为空值。如果您添加的标签的值与该实例上现有标签的值相同,新的值就会覆盖旧值。如果删除资源,资源的所有标签也会被删除。 可以使用管理控制台 和 API 处理标签。 标签设计详情见最佳实践
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阿里巴巴大规模应用Flink的踩坑经验:如何大幅降低 HDFS 压力?
作者:邱从贤(山智) 众所周知 Flink 是当前广泛使用的计算引擎,Flink 使用 checkpoint 机制进行容错处理[1],Flink 的 checkpoint 会将状态快照备份到分布式存储系统,供后续恢复使用。在 Alibaba 内部我们使用的存储主要是 HDFS,当同一个集群的 Job 到达一定数量后,会对 HDFS 造成非常大的压力,本文将介绍一种大幅度降低 HDFS 压力的方法 -- 小文件合并。 背景 不管使用 FsStateBackend、RocksDBStateBackend 还是 NiagaraStateBackend,Flink 在进行 checkpoint 的时候,TM 会将状态快照写到分布式文件系统中,然后将文件句柄发给 JM,JM 完成全局 checkpoint 快照的存储,如下图所示。 对于全量 checkpoint 来说,TM 将每个 checkpoint 内部的数据都写到同一个文件,而对于 RocksDBStateBackend/NiagaraStateBackend 的增量 checkpoint [2]来说,则会将每个 sst 文件写到一个分布...
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