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消息队列RocketMQ版_相关内容
- 创建IAM用户并授权使用DLI如果在“队列管理”页面可以查看队列列表,但是单击右上角“购买队列”,无法购买DLI队列(假设当前权限仅包含DLI ReadOnlyAccess),表示“DLI ReadOnlyAccess”已生效。 在“服务列表”中选择除数据湖探索外(假设当前策略仅包含DLI ReadOnlyAccess)的任一服务,若提示权限不足,表示“DLI ReadOnlyAccess”已生效。
- RabbitMQ资源本章节主要介绍分布式消息服务RabbitMQ资源。 资源是服务中存在的对象。在DMS for RabbitMQ中,资源包括:rabbitmq,您可以在创建自定义策略时,通过指定资源路径来选择特定资源。 表1 DMS for RabbitMQ的指定资源与对应路径 指定资源资源名称资源路径rabbitmq实例【格式】DMS:*:*:rabbitmq:实例ID【说明】对于实例资源,IAM自动生成资源路径前缀DMS:*:*:rabbitmq:通过实例ID指定具体的资源路径,支持通配符*。
- 变更配置介绍分布式消息服务Kafka变更配置内容。 当需要处理大量消息时,RabbitMQ实例的扩容是一种常见的解决方案。扩容可以增加RabbitMQ集群的吞吐量、存储能力和高可用性。分布式消息服务RabbitMQ提供三类扩容方案,分别为节点、规格和磁盘扩容,更好满足用户不同场景下的扩容需求。 节点扩容:指向RabbitMQ集群中添加更多的节点以增加系统的吞吐量和可靠性。通过扩容,可以将消息的发送和消费负载分摊到更多的节点上,从而提高系统的并发处理能力。
- Kafka业务迁移3、创建Topic 在新的Kafka实例上创建与原Kafka实例相同配置的Topic,包括Topic名称、副本数、分区数、消息老化时间,以及是否同步复制和落盘等。具体请参考创建Topic。 方案一:先迁生产,再迁消费 指先将生产消息的业务迁移到新的Kafka,原Kafka不会有新的消息生产。待原有Kafka实例的消息全部消费完成后,再将消费消息业务迁移到新的Kafka,开始消费新Kafka实例的消息。 1、将生产客户端的Kafka连接地址修改为新Kafka实例的连接地址。
- 备份Hive业务数据“队列名称”:填写备份任务执行时使用的YARN队列的名称。需和集群中已存在且状态正常的队列名称相同。 “最大map数”:填写执行MapReduce任务的最大map数,默认值为“20”。 “单个map的最大带宽(MB/s)”:填写单个map最大带宽,默认值为“100”。 “NameService名称”:选择备份目录对应的NameService名称。默认值为“hacluster”。 “NFS”:表示将备份文件通过NFS协议保存在NAS中。
- 备份HBase业务数据“队列名称”:填写备份任务执行时使用的Yarn队列的名称。需和集群中已存在且状态正常的队列名称相同。 “最大map数”:填写执行MapReduce任务的最大map数,默认值为20。 “单个map的最大带宽(MB/s)”:填写单个map最大带宽,默认值为100。 8.在“最大恢复点个数”填写备份任务在本集群中备份可保留的快照数量。 9.在“备份内容”中,选择一个或多个需要备份的HBase表。
- 主账号使用流程创建/纳管节点创建资源组创建队列队列是资源配额、以及任务运行的隔离单元,在运行训练或推理任务时,通过将任务绑定到队列进行资源的排队和使用申请。创建队列数据准备创建存储挂载通过存储挂载,可支持用户将ZOS或HPFS实例批量挂载到相应的节点上,并且管理挂载目录。创建存储挂载数据准备创建 k8s共享存储可对训练中用到海量数据的进行准备与管理,用户实现动态弹性调度,支持多种数据来源,支持开启数据加速访问。创建 k8s 共享存储创建工作空间创建工作空间工作空间可对等于项目,不同项目可进行资源隔离。
- 通过专线联通天翼云对象存储（经典版）I型和云存储网关服务应用场景 云存储网关将用户将本地数据轻松上传到天翼云对象存储(经典版)I型(Object-Oriented Storage,OOS)中,实现存储空间的弹性扩展。云存储网关作为本地与云端存储之间的桥梁,通过标准 iSCSI 协议(Internet小型计算机系统接口)提供块存储服务,帮助用户将全量数据自动同步到OOS中。 如果将云存储网关部署在和OOS专线联通的服务器上,可以提高数据的读写速度,同时不必支付从OOS读取数据时产生的下行流量费用,为用户节省成本。
- 添加子租户− 如果是非叶子租户,非叶子租户不能直接将任务提交到队列中。但是,Yarn会额外为非叶子租户增加一个任务队列(隐含),队列默认命名为“default”,用于统计当前租户剩余的资源容量,实际任务不会分配在此队列中运行。不选择“Yarn”时,系统不会自动创建任务队列。 配置模式 计算资源参数配置模式。选择“基础”时,只需配置“默认资源池容量 (%)”参数即可。选择“高级”时,可手动配置资源分配权重,租户的最小/最大/预留资源。
- 快速创建Kafka流式集群本章节为您介绍如何快速创建一个Kafka流式集群,Kafka集群使用Kafka和Storm组件提供一个开源高吞吐量,可扩展性的消息系统。广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景,实现高效的流式数据采集,实时数据处理存储等。 快速创建Kafka流式集群 1.登录MRS管理控制台。 2.单击“创建集群”,进入“创建集群”页面。 3.在创建集群页面,选择“快速创建”页签。 4.参考下列参数说明配置集群基本信息,参数详细信息请参考创建自定义集群。 区域:默认即可。
- 使用Redis实例的发布订阅(pubsub)有哪些注意事项？本文介绍Redis实例的发布订阅(pubsub)注意事项 订阅和发布的顺序:在使用 Redis 的发布订阅功能时,订阅者(Subscribe...消息。如果先发布消息而没有订阅者监听该频道,那么消息将会丢失。因此,在使用发布订阅功能时,要确保订阅者在发布者发送消息之前已经成功订阅了频道。 异步处理:Redis 的发布订阅功能是异步的,即发布者发送消息后,订阅者可能不会立即接收到消息。
- Kafka数据迁移概述在目标Kafka实例上创建与原Kafka实例相同配置的Topic,包括Topic名称、副本数、分区数、消息老化时间,以及是否同步复制和落盘等。具体请参考创建Kafka Topic。 迁移方案一:先迁生产,再迁消费 先将生产消息的业务迁移到新的Kafka,原Kafka不会有新的消息生产。待原有Kafka实例的消息全部消费完成后,再将消费消息业务迁移到新的Kafka,开始消费新Kafka实例的消息。
- Kafka客户端使用规范2、确保处理完消息后再做消息commit,避免业务消息处理失败,无法重新拉取处理失败的消息。 3、consumer不能频繁加入和退出group,频繁加入和退出,会导致consumer频繁做rebalance,阻塞消费。 4、consumer数量不能超过topic分区数,否则会有consumer拉取不到消息。 5、consumer需周期poll,维持和server的心跳,避免心跳超时,导致consumer频繁加入和退出,阻塞消费。
- 连接查询发送消息数:在MQTT代理(broker)上发布或传输的消息数量。这个指标反映了在特定时间段内从一个或多个发布者发送到MQTT代理并通过代理传递到一个或多个订阅者的消息数量。发送消息数通常用于衡量MQTT通信的活动水平和负载。 接收消息数:MQTT代理(broker)上接收并传递给订阅者(Subscriber)的消息数量。这个指标表示了在特定时间段内,MQTT代理成功接收到的消息数量,然后将这些消息传递给相应的订阅者。 是否在线:客户端是否在线,支持剔除下线操作。
- 使用MirrorMaker跨集群数据同步检查消息偏移量: 使用Kafka消费者API或命令行工具,从目标集群中消费复制的消息。验证消息的偏移量是否与源集群中的消息偏移量一致。如果偏移量相同,表示数据同步成功。 检查消息内容: 从目标集群中消费复制的消息,并与源集群中的消息进行比较。验证消息内容是否一致。可以使用Kafka消费者API或命令行工具来消费消息,并进行比较。 监控MirrorMaker的指标: 在MirrorMaker节点上启用监控,收集关于复制进度、延迟和吞吐量等指标的数据。
- 与其他服务关系介绍分布式消息服务RabbitMQ与天翼云其他服务关系。 虚拟私有云(CT-VPC ,Virtual Private Cloud) 虚拟私有云为分布式消息服务RabbitMQ提供一个逻辑隔离的区域,构建一个安全可靠、 可配置和管理的虚拟网络环境。更多信息请参见虚拟私有云。
- 与其他服务关系介绍分布式消息服务Kafka与天翼云其他服务关系。 虚拟私有云(CT-VPC ,Virtual Private Cloud) 虚拟私有云为分布式消息服务Kafka提供一个逻辑隔离的区域,构建一个安全可靠、 可配置和管理的虚拟网络环境。更多信息请参见虚拟私有云。
- 关系数据库MySQL版元数据锁MDL导致无法操作数据库的解决方法MySQL 5.5版本开始,引入了MDL锁,MDL锁是表级别的锁,有些类型的MDL锁会导致读写操作都无法进行,导致SQL的阻塞。 操作步骤 连接MySQL实例。具体操作请参见实例连接方式介绍,通过内网和公网连接实例。 在SQL窗口执行如下SQL查看数据库所有线程状态。
- 监控告警问题Kafka监控显示消息堆积数跟实例里的消息数不一致? 问题现象 :监控显示消息堆积数为8.1亿+,Kafka控制台显示实例中6个Topic的消息数总和为1亿+,两者不一致。 问题结论 :两者统计方式不同,Kafka控制台显示的消息数为实例中未消费的消息个数,而监控显示的消息堆积数=Topic中的消息积压数*消费组数。 Kafka的消费组删除了,怎么监控页面还可以看到这个消费组?
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