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- Kafka相关概念Topic的所有消息分布式存储在各个分区上,分区在每个副本存储一份全量数据,副本之间的消息数据保持同步,任何一个副本不可用,数据都不会丢失。 每个分区都随机挑选一个副本作为Leader,该分区所有消息的生产与消费都在Leader副本上完成,消息从Leader副本复制到其他副本(Follower)。 Kafka的主题和分区属于逻辑概念,副本与代理属于物理概念。下图通过消息的生产与消费流向,解释了Kafka的分区、代理与主题间的关系。
- 使用备份和恢复实现云搜索实例的跨区域迁移支持数据版本回溯与一致性校验,保障业务连续性。约束限制备份与恢复不支持动态增量数据同步,建议停止数据更新后再进行备份。第三方存储仓库要配置公网访问才能迁移快照数据。前提条件源实例和目标实例处于可用状态。目标实例的云搜索实例开通备份功能,同资源池下的对象存储服务(ZOS)可用。已开通好两个不同区域的在用云搜索实例。操作步骤本文以西南1资源池云搜索服务迁移进华东1资源池云搜索服务实例为例,模拟数据迁移过程。
- Jedis连接池优化使用方法 以 jedis 4.3.1版本为例,下面是maven依赖配置:
redis.clients jedis 4.3.1 - 配置网站反爬虫防护规则单击页面左上方的,选择“安全 Web应用防火墙(独享版)”。 在左侧导航树中,选择“防护策略”,进入“防护策略”页面。 单击目标策略名称,进入目标策略的防护配置页面。 在“网站反爬虫”配置框中,用户可根据自己的需要更改网站反爬虫的“状态”,单击“BOT设置”,进入网站反爬虫规则配置页面。 选择“特征反爬虫”页签,根据您的业务场景,开启合适的防护功能。 特征反爬虫规则提供了两种防护动作: 拦截:发现攻击行为后立即阻断并记录。
- ALM-12045 网络读包丢包率超过阈值风险提示:在SUSE内核版本3.0以上或Red Hat 7.2版本,由于系统内核修改了网络读包丢包数的计数机制,在该系统下,即使网络正常运行,也可能会导致该告警出现,对业务无影响,建议优先按照“检查系统环境”进行排查。 可能原因 操作系统问题。 网卡配置了主备bond模式。 告警阈值配置不合理。 网络环境质量差。 处理步骤 查看网络丢包率 打开FusionInsight Manager页面,选择“运维 > 告警 > 告警”,单击此告警所在行的,查看该告警的主机名称和网卡名称。
- SSL VPN（Android客户端双因子认证）默认:AES-256-GCM AES-256-GCM 是否压缩 是否对传输数据进行压缩处理。默认:否 否 自定义DNS SSL VPN需要配置的自定义DNS地址。 取消 启用双因子认证 启用双因子认证,客户端登录不仅需要证书,同时需要输入密码。取消双因子认证,登录端登录只需要证书,无需密码。 开启 步骤三:创建SSL客户端 登录控制中心。 单击控制中心左上角的,选择VPN网关实例所在地域。 在网络产品中选择“VPN连接”,进入VPN连接页面。
- ALM-43013 JDBCServer2x进程GC时间超出阈值本章节主要介绍ALM-43013 JDBCServer2x进程GC时间超出阈值的告警。
- 通过物理机创建系统盘镜像基于物理机创建系统盘镜像时,建议先注释/etc/fstab再做镜像;否则用创建出来的私有镜像创建物理机时,会因为找不到数据盘而进入维护模式,需要再次注释或者删除/etc/fstab中挂载数据盘后再重启物理机。 物理机创建私有镜像前,请做下列检查:检查物理机是否安装virtio驱动,使该镜像创建的物理机实例能够启动。 注意 创建私有镜像是免费的。请确保已删除实例中的敏感数据,避免数据安全隐患。物理机与其创建的私有镜像属于同一个地域,不能跨地域使用。
- 通过云主机创建系统盘镜像但Linux云主机基于云主机创建系统盘镜像时,建议先注释/etc/fstab再做镜像;否则用创建出来的私有镜像创建云主机时,会因为找不到数据盘而进入维护模式,需要再次注释或者删除/etc/fstab中挂载数据盘后再重启云主机。 前提条件 已创建弹性云主机,具体操作,请参见创建弹性云主机。 确保云主机为关机状态。部分资源池支持云主机开机状态创建私有镜像,运行中的云主机由于存在缓存数据未落盘的情况,制作出来的镜像数据可能会和实例数据不完全一致,推荐关机后制作镜像。
- 步骤4：添加SNAT规则通过创建SNAT规则,VPC子网中全部或部分云主机可以通过共享中转IP访问用户本地数据中心(IDC)或其他VPC。 操作步骤 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击,选择区域和项目。 在系统首页,单击“网络 > NAT网关 > 私网NAT网关”。进入私网NAT网关页面。 在私网NAT网关页面,单击需要添加SNAT规则的私网NAT网关名称。 在SNAT规则页签中,单击“添加SNAT规则”。 根据界面提示,配置添加SNAT规则参数,详情请参见下表。
- 添加作业本章节主要介绍在天翼云大数据平台翼MapReduce的大数据集群中如何添加、运行作业。 用户可将自己开发的大数据应用程序提交到翼MapReduce中,执行程序并获取结果。 本章节以MapReduce作业为例,MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据,是一种分布式数据处理模式和执行环境。通过此次的指导,希望用户能够对如何在翼MapReduce服务中提交、运行MapReduce作业有清晰的认知。 当前翼MR服务尚不支持通过前台界面化进行作业提交、运行的功能。
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