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- 消费组问题通过以下任意一种方法解决此问题: 重启Kafka Manager。 Kafka Manager只显示14天内有消费记录的消费组,如果您不想重启Kafka Manager,可以等待14天后Kafka Manager自动清除此消费组。
- 如何禁止恶意IP访问本文介绍如何配置IP黑/白名单功能来禁止恶意IP的访问。 背景说明 域名配置CDN加速之后,希望可以对恶意访问的IP进行屏蔽,禁止这些IP访问资源。 操作步骤 登录CDN控制台。 单击左侧导航栏【域名管理】-【域名列表】。 在【域名列表】页面,找到目标域名,单击【操作】列的【编辑】。 单击右侧【访问控制】。 在【IP黑白名单】模块,开启功能。 设置类型,选择【黑名单】,使用换行符分隔,填写需要封禁的IP。 单击【保存】,完成配置。 其他相关配置详情请见:IP黑白名单。
- 通过对象URL访问对象本节主要介绍怎么通过对象URL访问对象。 将对象权限设置为匿名用户读取权限,通过分享对象URL,匿名用户通过分享的链接地址可访问对象数据。 前提条件 已经设置匿名用户对该对象的读取权限。 说明 不能对已加密的对象进行共享。 操作步骤 步骤 1 在桶列表单击待操作的桶,进入“对象”页面。 步骤 2 单击待共享对象,在网页上方显示对象的信息。“链接”显示该对象的共享链接地址。 匿名用户单击该链接地址即可通过浏览器访问该对象。对象链接地址格式为:https:// 桶名 .
- 查询分析Nginx访问日志本文主要介绍云日志服务中查询分析Nginx访问日志。 云日志服务LTS支持采集Nginx日志,并进行多维度查询。本文介绍分析网站访问情况、异常和重要场景告警的分析案例。 背景信息 Nginx是一款主流的网站服务器,当您选用Nginx搭建网站时,Nginx日志是运维网站的重要信息。 云日志服务支持通过数据接入向导一站式采集Nginx日志,您还可以使用云日志服务的查询分析语句,分析网站的延时情况,及时调优网站。
- 为什么消费客户端频繁出现Rebalance？(3)减少Group订阅Topic的数量,一个Group订阅的Topic最好不要超过5个,建议一个Group只订阅一个Topic。 (4)将客户端升级至0.10.2以上版本。
- 通过Helm v3客户端部署应用安装Helm v3 本文以Helm v3.3.0为例进行演示。 如需选择其他合适的版本,请访问https://github.com/helm/helm/releases。 步骤 1 在连接集群的虚拟机上下载Helm客户端。 wget https://get.helm.sh/helm-v3.3.0-linux-amd64.tar.gz 步骤 2 解压Helm包。
- 未开启Kerberos认证集群中的默认用户清单具有提交、查询Mapreduce、YARN任务的权限,以及YARN队列管理权限和访问YARN WebUI的权限。Storm中,具有提交、查询、激活、去激活、重分配、删除拓扑的权限,可以操作所有拓扑。Kafka服务中,具有创建、删除、授权、Reassign、消费、写入、查询主题的权限。 MRS集群节点操作系统用户 omm 系统随机生成 MRS集群系统的内部运行用户。在全部节点生成,属于操作系统用户,无需设置为统一的密码。 MRS集群节点操作系统用户 root 用户设置的密码。
- 如何判断和处理消息堆积?本节介绍Kafka 判断和处理消息堆积 判断消息堆积是否属于正常情况 登录“分布式消息服务Kafka”控制台,在“消费组管理”页面,找到目标消费组,进入“消息堆积”页面。 (1)堆积量保持在一个稳定的数值之间波动,没有持续扩大。说明客户端一直在拉取最新消息,没有消息堆积,属于正常情况。 (2)堆积量逐步扩大,并且当前位点一直不变。客户端的消费线程因为某些原因卡住,没有继续消费,也没有继续向服务端提交位点,属于异常情况,即消息的确堆积了。 (3)堆积量逐步扩大,同时当前位点在前进。
- POST请求签名（V4版本）x-amz-algorithm: AWS4-HMAC-SHA256 x-amz-credential: 访问密钥ID/20241216/us-east-1/s3/aws4_request x-amz-date: 20241216T020211Z x-amz-signature: 65335e61c9c448fcc35283b12861f170f12f13ac03ef65037e44cb1f604048ca
- 如何提高消息处理效率总之,提高Kafka的消息处理效率需要综合考虑多个因素,包括分区和副本设置、优化生产者和消费者、调整参数、硬件优化等。根据实际情况进行优化,可以提高Kafka的性能和吞吐量。 对使用分布式消息服务kafka的生产者和消费者有如下的使用建议: 重视消息生产与消费的确认过程 消息生产(发送) Kafka非常重视消息生产确认过程,它提供了可靠的消息传递保证。下面是Kafka在消息生产确认方面的一些关键特性和机制: 同步发送和异步发送:Kafka提供了同步发送和异步发送两种方式。
- 关于日志每天凌晨3点自动将组件审计日志压缩备份到“/var/log/Bigdata/audit/bk”,最多保留最近的90个压缩备份文件,不支持修改备份时间。 其他组件审计日志文件保存在组件日志目录中。
- 为IAM用户授予指定桶的操作权限验证 使用OBS Browser+用来验证以上授权。 步骤 1 在管理控制台上创建被授权用户的访问密钥(AK/SK)。 步骤 2 打开OBS Browser+,配置已获取到的AK/SK,并设置“访问路径”为授权的桶名称。 步骤 3 当主帐号未授权给用户访问桶权限时,用户用OBS Browser+访问桶时,被拒绝访问。 步骤 4 主帐号配置授予给用户访问桶权限后,用户可以用OBS Browser+登录访问桶,桶界面正常显示桶中对象。 步骤 5 此时上传对象到桶中,上传失败。
- 服务详情概述如果服务支持开源WebUI,则在基本信息区域可通过WebUI的链接访问开源WebUI。 说明 当前版本“admin”用户没有权限访问服务的开源WebUI完整功能。请另外创建组件业务管理员并访问WebUI地址。 角色列表 “概览”页面的角色列表包含了该服务中所有的角色。角色列表可显示每个角色的运行状态和角色的实例个数。 依赖关系表 “概览”页面的依赖关系表支持展示该服务依赖的服务,以及依赖此服务的其他服务。
- 应用场景本节主要介绍分布式消息服务Kafka常用的应用场景 分布式消息服务Kafka主要适用于以下几种场景: 日志收集 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦。 支持实时在线分析系统和类似于 Hadoop 的离线分析系统。 Kafka本身的性能是非常高效的,同时Kafka的特性决定它非常适合作为"日志收集中心",这是因为Kafka在采集日志的时候业务是无感知的,其能够兼容自己的上游,能够直接地通过配置加密消息。当日志数据发送到Kafka集群里面,其实对于业务而言是完全无侵入的。
- 分布式消息服务Kafka天翼云分布式消息服务Kafka是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务,向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。使用天翼云分布式消息服务Kafka服务,资源可按需申请、按需配置Topic的分区与副本数量,即买即用,用户可将有更多精力专注于业务快速开发,无需考虑复杂的底层部署和运维工作。
- 分布式消息服务Kafka分布式消息服务Kafka是一个分布式、高吞吐量、高可用的消息队列服务,针对开源的 Kafka 提供全托管服务,解决开源产品长期以来的痛点,用户只需专注于业务开发,无需部署运维,低成本、更弹性、更可靠,广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域,是大数据生态中不可或缺的产品之一。
- 步骤3：为弹性云主机申请和绑定弹性IP操作场景 可以通过申请弹性IP并将弹性IP绑定到弹性云主机上,实现弹性云主机访问公网的目的。 申请弹性IP 登录管理控制台。 在系统首页,选择“网络 > 弹性IP”。 在“弹性IP”界面,单击“购买弹性IP”。 根据界面提示配置参数。 单击“立即申请”。 表 参数说明 参数 说明 取值样例 计费模式 计费模式分为以下两种:包年/包月按需计费 按需计费 区域 不同区域的资源之间内网不互通。请选择靠近您客户的区域,可以降低网络时延、提高访问速度。
- Xlake访问外部存储访问foreign table Xlake仅支持读操作。 例如:select * from t1;
- 访问时页面提示“请确认是否安装访问插件”如何处理？此小节介绍在访问时页面提示“请确认是否安装访问插件”如何处理。 运维用户登录云堡垒机控制台后,窗口弹出“若访问失败,请确认是否安装访问插件”,这说明用户第一次在当前终端还未安装云堡垒机客户端插件,需要下载并安装。云堡垒机客户端插件是天翼云堡垒机产品重要组成部分之一,支撑客户端工具运维和web网页运维代理、资源免密单点登录等重要功能。用户需要点击运维设置-访问插件 按钮下载并安装插件。操作步骤运维用户登录云堡垒机实例控制台。访问控制台运维设置-访问插件,点击访问插件按钮下载客户端插件。
- 功能特性高吞吐 高吞吐量是Kafka设计的主要目标,Kafka将数据写到磁盘,充分利用磁盘的顺序读写。同时,Kafka在数据写入及数据同步采用了零拷贝(zero-copy)技术,采用sendFile()函数调用,sendFile()函数是在两个文件描述符之间直接传递数据,完全在内核中操作,从而避免了内核缓冲区与用户缓冲区之间数据的拷贝,操作效率极高。Kafka还支持数据压缩及批量发送,同时Kafka将每个主题划分为多个分区,这一系列的优化及实现方法使得Kafka具有很高的吞吐量并经受充分验证。
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