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MaxCompute资源管理—— 包年包月资源分时

背景概述 在数据开发过程中,普遍有这样的场景:不同项目(开发、生产)对资源使用的时段不同,如数仓团队有离线生产project在夜间是计算高峰期,开发project和业务分析团队的project计算高峰在白天。即不同project在不同的时段对CU的消耗需求不同,日常峰谷时间段比较固定。 MaxCompute管家之前提供的自定义配额组,只能对配额进行二级切分,但无法进行时段切分,2020年7月23日开始,MaxCompute 管家陆续对各个区域进行升级新版本,新版本支持的功能之一——分时配额,将支持对预留计算资源(预留CU)进行按时段切分,满足时段的差异化资源需求,满足对资源隔离(生产/开发/自助分析)不同工作负载的能力,避免相互干扰,同时更大化提高资源使用率。 本文将介绍如何进行分时配额,协助您更快上手使用分时配额功能,提高资源使用率。 注意事项 基本原则: 只有包年包月的预留计算资源(预留CU)支持分时配置,非预留计算资源不支持分时。 开启分时配置,是对当前region下所有配额组都开启,但默认quota组不支持编辑。 配额组开启分时后,默认是一个时段(00:00:00—23:59:...

Flink 1.11 SQL 使用攻略

作者 | 李劲松,Apache Flink Committer,阿里巴巴技术专家 7 月 6 日,Apache Flink 1.11 正式发布。从 3 月初进行功能规划到 7 月初正式发版,1.11 用将近 4 个月的时间重点优化了 Flink 的易用性问题,提升用户的生产使用体验。 SQL 作为 Flink 中公认的核心模块之一,对推动 Flink 流批一体功能的完善至关重要。在 1.11 中,Flink SQL 也进行了大量的增强与完善,开发大功能 10 余项,不仅扩大了应用场景,还简化了流程,上手操作更简单。 其中,值得注意的改动包括: 默认 Planner 已经切到 Blink planner 上。 引入了对 CDC(Change Data Capture,变动数据捕获)的支持,用户仅用几句简单的 SQL 即可对接 Debezium 和 Canal 的数据源。 离线数仓实时化,用户可方便地使用 SQL 将流式数据从 Kafka 写入 Hive 等。 Flink SQL 演变 随着流计算的发展,挑战不再仅限于数据量和计算量,业务变得越来越复杂,开发者可能是资深的大数据从业者、初学...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。