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产品动态 | StreamNative 宣布开源 AWS SQS Connector

今天,我们很自豪地宣布 StreamNative 发布并开源首版AWS Simple Queue Service (SQS) connector[1]!通过 SQS connector,你能轻松地在 Pulsar 与 SQS 之间移动数据,并充分利用这两种消息系统的优势。这标志着 StreamNative 在提升 Pulsar 生态系统的多样性、完整性和生产力方面又向前跨越了一大步。 SQS connector 是什么? 众所周知,检验消息系统的重要指标之一是与周边生态的集成状况。与其它Pulsar connector[2]一样,SQS connector 是构建 Apache Pulsar 周边生态的重要组成部分。SQS connector 能够帮助你快速高效地在 Pulsar 和 SQS 之间移动数据,具有以下两类 connector: •SQS source connector – 将 SQS 的数据导入至 Pulsar。 •SQS sink connector – 将 Pulsar 的数据导出至 SQS。 为什么开发 SQS connector? 在当今云原生时代,Apache Pulsar 与AWS SQS[3]是构建分布式架构的重要组件和基础软件。 Pulsar 是下一代云原生分布式消息系统,具备强扩展性、高一致性和高弹性,有着非常广阔的应用前景。近年来,Pulsar 发展势如破竹,全球用户基数迅速增长,催生了更多集成流数据管道与事件驱动应用程序的需求。 SQS 是 Amazon 完全托管的消息队列服务,适用于分离和扩展微服务、分布式系统和无服务器应用程序,并支持动态弹性扩展。因为其操作简单、上手快速等特点,颇受用户青睐。 Pulsar 和 SQS 都拥有广泛的用户群体和强劲的开发支持,越来越多的用户都在使用这两种消息系统。同时,我们也收到了用户的需求,希望能在 Pulsar 与 SQS 之间移动数据,并充分利用这两种消息系统的优势。 SQS connector 有哪些优势? 为了使 Pulsar 与 SQS 拥有稳定的流式集成,SQS connector 具备诸多优势,包括但不限于: •易上手。无需编写任何代码,只需进行一些简单配置,便可通过 SQS connector 在 Pulsar 和 SQS 之间移动数据。简化的数据导入和导出过程能大幅提升企业的数据使用效率。•易扩展。根据不同的业务需求,可以选择在单机或集群上运行 SQS connector,助力企业构建实时数据管道。•可持续。SQS connector 简单的安装和部署过程,使企业能更专注和更高效地探索数据的商业价值。 如何参与? 此次,我们发布了 SQS connector 2.7.0,并构建了丰富的周边资源和活跃的开发社区。你可以通过以下任一方式参与该项目: •想上手试试?如需下载 SQS connector 2.7.0 和查阅用户指南(帮助你快速上手使用),点击这里查看[4]。•想解决问题?如有任何问题,你都可以在 SQS connector GitHub repo 中创建issue[5]、或发送至Pulsar mailing list[6]、或在Twitter[7]上留言、或加入Pulsar Slack[8]的 #connector-sqs 频道或加入 Pulsar 微信群进行讨论。无论哪种方式,Pulsar 资深专家都随时 standby。•想参与贡献?SQS connector 源码开放并托管在 GitHub 上。如需改进功能或修复 bug,欢迎提交 PR。 StreamNative 一直致力于为 Pulsar 构建丰富和完善的生态系统。与其它 Pulsar 集成和插件一样,SQS connector 也是StreamNative Hub[9]的重要组成部分。作为 Pulsar 的“活水源”,StreamNative 孜孜不倦多筑渠,引得潺潺活水来,竭尽全力为用户赋能,为企业增效,共同努力破局下一个云时代。 关于 StreamNative StreamNative 是一家开源基础软件公司,由 Apache 软件基金会顶级项目 Apache Pulsar 创始团队组建而成,围绕 Pulsar 打造下一代云原生批流融合数据平台。StreamNative 作为 Apache Pulsar 商业化公司,专注于开源生态和社区构建,致力于前沿技术领域的创新,创始团队成员曾就职于 Yahoo、Twitter、EMC 等知名大公司。 引用链接 [1]AWS Simple Queue Service (SQS) connector:https://github.com/streamnative/pulsar-io-sqs[2]Pulsar connector:http://pulsar.apache.org/docs/en/io-overview/[3]AWS SQS:https://aws.amazon.com/sqs/[4]SQS connector 文档:https://github.com/streamnative/pulsar-io-sqs/blob/master/README.md[5]反馈 SQS connector 问题:https://github.com/streamnative/pulsar-io-sqs/issues/new/choose[6]Pulsar mailing list:https://lists.apache.org/list.html?dev@pulsar.apache.org[7]StreamNative Twitter:https://twitter.com/streamnativeio[8]Pulsar Slack #connector-sqs 频道:https://apache-pulsar.slack.com/archives/C01NG4T1BU6[9]StreamNative Hub:https://streamnative.io/en/blog/tech/2020-05-26-intro-to-hub 点击“阅读原文”,立即试用 AWS SQS Connector! 本文分享自微信公众号 - StreamNative(StreamNative)。如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

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Go 大数据生态迎来重要产品 CDS

项目地址: https://github.com/tal-tech/cds https://gitee.com/zeromicro/cds ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它有着优异的性能,可以快速部署和运行。 不过要想使用ClickHouse搭建起数仓用于数据分析,一个重要的问题就是数据如何进入ClickHouse? 我们希望数据源的变化能够自动实时地被同步到ClickHouse,而且支持方便的动态的添加新的数据源(新的数据库,表), 能够自动的生成对应数据源的schema。 go-zero团队使用go语言围绕ClickHouse开发了一些方便的组件与服务。 我们得到了下面这样的数据同步设计 该数据同步系统大致由以下三部分组成 DM 全量同步服务 github.com/tal-tech/cds/dm RTU 实时增量同步服务 github.com/tal-tech/cds/rtu Galaxy 网页控制台服务 github.com/tal-tech/cds/galaxy 流程如下: 用户可以在网页控制台添加数据源,自动生成DDL,添加同步任务,该任务会被发送到etcd。 dm会收到全量同步的通知,执行历史数据的全量同步工作。 之后网页控制台服务会指定connector开启数据库log监听工作,数据会进入kafka。 监听etcd集群的RTU实时增量同步服务服务会发现有新的任务,RTU自动领取任务,到kafka消费数据并同步至ClickHouse。 上述服务的开发使用了go语言。借助于go-zero中的工具包,如goctl等, 我们快速实现了它。它还加入了支持自适应mongoDB结构变化,支持数据分表等。 我们相信这是go语言与ClickHouse探索大数据的一个不错的起点,我们希望有更多的人能够参与进来。 CDS项目地址: https://github.com/tal-tech/cds https://gitee.com/zeromicro/cds go-zero项目地址: https://github.com/tal-tech/go-zero https://gitee.com/kevwan/go-zero 欢迎大家 star 并加入微信社区 🤝

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存储产品线案例与实践总览

根据IDC的相关预测,全球数据圈将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB,实现5倍以上的增长。预计到 2025年,中国数据圈将增至48.6ZB,占全球数据圈的27.8%。随着数据的快速增长以及数据生态圈的日益丰富,“存储-使用-管理”全数据生命周期中的每一个环节都承载着用户的审视和考验,而存储则是数据生态产业链中至关重要的一环。阿里云从行业场景出发,基于用户痛点深耕技术细节,为数据价值保驾护航。 日志服务 行业领先的日志大数据解决方案,一站式提供数据收集、清洗、分析、可视化和告警功能。全面提升海量日志处理能力,实时挖掘数据价值,智能助力研发/运维/运营/安全等场景。(1)云原生架构助力花生日记双11大促如何稳定度过双11大促一直是花生日记的痛点,架构转到云原生微服务体系后系统整体的弹性能力得到了很大提升,助双十一支撑了平时6

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大数据产品日志服务问题排查思路

1.使用Nginx配置要和服务器的的Nginx的配置一致。2.数据投递到maxCompute丢失,考虑下日志服务中是否包含了/,会被maxCompute丢弃3.需要把group by order by的字段设置成索引。4.默认查询的时候,分钟级别数据一定是严格有序的。但是一分钟内,多个s级别数据不一定有序。如果有严格要求,可以使用排序语句5.分词符包含的符号不允许再查询时整体查找(并且不建议使用中文符号作为分词符,如【】)。6.count_if(x)/count()出来是整型的,需要0.1变成double7.通过rsync复制的日志可能会采集重复。8.K8S集群采集日志阿里云的NAS文件系统管理 挂载到容器需要将logtail也挂载到这个nas9.where ip = "192.168.0.1"报错,需改成单引号10.json格式的数据key必须是英文,gbk的话搜索中文时也有可能返回不符合条件的数据11.同一时刻运行的SQL并发最大为1512.logstore和RDS关联查询仅支持,北京、青岛、杭州。可以把日志服务迁移到青岛,RDS可以在上海13.想要查询必须添加字段为索引字段或者开启了全文索引14.跨region访问日志服务只能走公网入口,会有一定的延迟,建议使用全球加速。全球加速不会影响现有业务15.ip_to_country(ip,'en')和ip_to_country_code(ip) 结果一样,语义不一样,一个是英文国家名,一个是国家编码16.日志服务不支持删除日志数据(可以设置日志保存时间),也不支持Quick BI,一个文件只能被一个Logtail采集17.直接搜索和* and 字段:关键字。直接搜索是全文检索,另一个是字段检索。18.投递到OSS,如果需要删除OSS的日志,需要进行OSS的设置,设置生效要过了当天的12:0019.现搜索的__time__不准确,可查询服务器的时区是否是UTC20.不支持使用代码中的方法获取sql的结果数量,如果想要获取sql结果数量,可以在SQL外层嵌套count(1)获取行数21.K8S容器,一个物理机上的所有容器对应一个logtail容器。22.internal-alert-history 不可删除23.自定义域名在全球加速中遇到。24.索引包含中文生效以后之前的数据不会再生效,并且可以进行拆分查找。25.split log lines fail:please check log_begin_regex 需查看行首正则表达式26.web Tracking 默认支持https27.目前日志服务查询时间范围指定,确实只支持精确到分,不支持精确到秒的,即使以前支持配置精确到秒,实际上还是有分钟级别的误差的28.from后面只能加log,如果想使用count(*)可以使用group by 29.SDK支持跨logstore查询,界面不支持。30.livetail除非集群或者docker,否则只能采集单台机器的日志31.查询的索引显示null,是文本文档的格式,不支持,建议使用文本的索引来实现。32.目前只支持中国地图,世界地图,高德地图。33.换行符,定位不到,不支持,换行符也无法高亮显示34.投递到maxCompute报权限问题。ODPS-0420095: Access Denied - Authorization Failed [4019], You have NO privilege 'odps:Describe' on {acs:odps:*:projects//tables/}.应该是因为默认添加的权限丢失,在MaxCompute上运行下面三个命令重新添加一下权限,ODPS_PROJECT_NAME ODPS_TABLE_NAME替换成自己的项目名和表名ADD USER aliyun$shennong_open@aliyun.com;GRANT Read, List ON PROJECT ODPS_PROJECT_NAME TO USER aliyun$shennong_open@aliyun.com;GRANT Describe, Alter, Update ON TABLE ODPS_TABLE_NAME TO USER aliyun$shennong_open@aliyun.com; 35.ListTopics 接口后续不再维护了,可能出现topic获取不全的情况36.目前默认project下的logstore和shard限制都是200,正常情况都是够用的,尽量都建议合并同类日志使用相同logstore37.jmespath.exceptions.UnknownFunctionError: Unknown function: map()需要升级python版本到3.6 重新安装客户端测试一下,多半是版本兼容性的问题。38.服务端5分钟内至多收到一次通知,每个机器人每分钟最多发送20条。39.导出日志如果只有100条的话建议加上limit N 这里N取一个足够大的值,比如10000040.目前还不支持使用代码中的方法获取sql的结果数量,如果想要获取sql结果数量,可以在SQL外层嵌套count(1)获取行数41.日志服务一直显示"服务开通中,请稍等1分钟后进行重试",如果确认主账号绑定了ak,可以考虑是否开通了日志服务,开通地址:https://common-buy.aliyun.com/?commodityCode=sls#/open42.sls告警多条告警的时候只能告警出来一条。43.关键词过滤只有30个,超出的需要加到where条件里44.分词符是ASCII码的,不能加上中文的【】您需要为该字段打开包含中的选项,去掉分词符中的【】,点击查询时关键字中会自动带上 【】,就可以查询出结果了45.date_parse(substr(time,1,19),'%Y-%m-%d %T')用于配置2011-11-11 11:11:11.11146.app_info.json文件ip相同。查询时候通过这个IP进行搜索会同时过滤出这几台的日志,其他基本无影响。IP是相同的吗?不影响采集,查询时候不能通过__source__ 进行过滤47.告警包含source和路径。- [Context] ${Results[0].FireResult.__source__}和- [Context] ${Results[0].FireResult.__tag__:__path__}48.判断null可以使用: length("result.data.token") = 049.getLogs方法 目前SQL分析返回的字段长度不能超过2K;关键字过滤返回字段长度不超过10K,没办法改变这个限制的。50.dataworks投递日志时字段: time 用 C_LogTime;__source__ 用 C_Source;__topic__ 用 C_Topic;tag字段,使用冒号后面的字段51.日志服务订阅仪表盘权限:CreateJob。project级别的修改,取消,查看等: CreateJob、UpdateJob、GetJob、ListJobs、DeleteJob52.关闭统计功能之后写入的数据没办法通过SQL查询,返回的就是null,可以通过select * from log where进行过滤53.控制台分享内嵌进自建网站iframe里,默认不支持设置黑色主题,如果是浏览器直接添加?theme=dark,iframe中需要增加sls_iframe=true

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

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。

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