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恭喜 Devlive DataCap 新晋一位 Committer

非常感谢所有对 DataCap 项目的支持和贡献,我们迎来了新的一位来自互联网行业的大数据资深运维工程师,感谢他对 DataCap 的支持以及代码的贡献。 关于 DataCap DataCap 是数据转换、集成和可视化的集成软件。支持多种数据源,文件类型,大数据相关数据库,关系型数据库,NoSQL 数据库等。通过软件可以实现管理多种数据源,对该源下的数据进行各种操作转换,制作数据图表,监控数据源等各种功能。 DataCap 喜迎一位 Committer 成员 名字 职业 GitHub ID 陈文明 大数据资深运维工程师 chenwenming-zj 个人描述 有多年大数据组件维护经验,对 Hadoop 集群有丰富的经验,同时对 Apache Kafka 以及各个大数据组件有一定的经验。 优化过亿 Blocks 的 NameNode,优化解决集群小文件问题,减少 NameNode RPC 压力 迁移并运维过 PB 级别的 Hadoop 集群 维护管理万级别 Topic 的 Kafka 集群,自动化脚本实现分区均衡迁移,Reassignment 限速等 对 DataCap 的认识 在做公司...

3招解决时序数据高基数难题,性能多维度提升!

本文分享自华为云社区《DTSE Tech Talk | 3招解决时序数据高基数难题,性能多维度提升!》,作者:华为云开源。 本期《openGemini全新列存引擎,为您解决时序数据高基数难题》的主题直播中,华为云开源DTSE技术布道师&数据库创新Lab技术专家黄飞腾,与开发者朋友们分享了时序数据库的特点和遥测数据应用场景下的优势,通过解析openGemini的框架引出了数据库行业长期存在的一大痛点—由于高基数导致的性能大幅下降,并向大家介绍了openGemini时序数据库针对这一难题而开发的列存引擎是如何有效改善高基数带来的不利影响。 为什么面对海量遥测数据,时序数据库才是更佳选择? 市面上有很多不同类型的数据存储系统,它们在不同场景具有不同的优势和局限性。那海量遥测数据场景下,我们应该选择什么类型的数据库呢?先感受一下遥测数据的庞大,全国每天光智能电表就能生成500亿条记录,10万辆车的企业每天采集约1PB数据。海量的数据产生后给存储带来了巨大的压力,传统数据库已不能满足如今的实际业务需求。因此,面向运维监控、物联网等众多领域,专注海量遥测数据存储与分析的时序数据库应运而生。...

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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。