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解析DataWorks数据集成中测试连通性失败问题

一、问题现象 此案例中,DataWorks项目位于华东2,RDS Mysql数据源位于华东1(VPC网络),使用DataWorks进行数据同步之前,首先需要建立数据源,但在建立数据源RDS Mysql的配置页面,“测试连通性”失败,即数据源并没有连通。二、问题处理过程 (1)首先,应该判断该数据源是否支持“测试连通性”遇到测试连通性问题,首先应该判断该数据源是否支持“测试连通性”,请大家参考《各数据源测试连通性支持情况》。请注意,通过经典网络或VPC网络的跨区域访问,是不保证连通性的,但RDS产品除外,也就是说本案例中的数据源是支持测试连通性的。(本案例中项目和数据源的基本情况,已经在开篇位置介绍了)。(2)数据源是否配置了完整的白名单接下来,我们看下是否在Mysql数据库配置了白名单。关于白名单,请参考《数据集成添加白名单》。该文档

MapReduce与批处理------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记14

之前的文章大量的内容在和大家探讨分布式存储,接下来的章节进入了分布式计算领域。坦白说,个人之前专业的重心侧重于存储,对许多计算的内容理解可能不是和确切,如果文章中的理解有所不妥,愿虚心赐教。本篇将和大家聊一聊分布式计算的一个子集:批处理。 批处理系统通常也叫脱机系统,需要大量的输入数据,运行一个作业来处理它,并产生一些输出数据。工作通常需要一段较长的时间(从几分钟到几天)。批处理作业通常是周期性地运行的(例如,一天一次)。批处理作业的主要性能度量通常是吞吐量。 1.MapReduce 批处理是我们构建可靠、可扩展和可维护应用程序的重要组成部分。而谷歌在2004年发布的批处理算法:MapReduce,是处理大规模数据集的重要模型,虽然与为数据仓库专门开发的并行处理系统相比,MapReduce是一种相当低级的编程模型,但它依然对批处理的模型理解有很大的帮助,所以我们以MapReduce作为起点,开启我们的批处理的计算之旅。 分布式存储系统与MapReduce MapReduce是一种相当生硬,野蛮的工具,但却十分有效。单个MapReduce作业:可以有一个或多个输入,并生成一个或多个输出。...

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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。

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