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- 配置CC攻击防护规则CC攻击防护规则支持通过限制单个IP/Cookie/Referer访问者对防护网站上特定路径(URL)的访问频率,精准识别CC攻击以及有效缓解CC攻击。当您配置完CC攻击防护规则并开启CC攻击防护后,WAF才能根据您配置的CC攻击防护规则进行CC攻击防护。
- 将MySQL分库分表迁移到DRDS由于MySQL固有特点限制,CPU资源紧张时,存储引擎为Tokudb的表,读取速度可能下降至10%。 DRS并发读取数据库,会占用大约6-10个session连接数,需要考虑该连接数对业务的影响。 全量阶段读取表数据时,特别是大表的读取,可能会阻塞业务上对大表的独占锁操作。 数据对比 建议您结合数据对比的“稍后启动”功能,选择业务低峰期进行数据对比,以便得到更为具有参考性的对比结果。
- 使用Flume客户端client.sources.static_log_source.type = spooldir client.sources.static...存储路径
- 实践教程我们首先需要对一些传入的数据进行预处理,包括: 下面将邮政编码拆分为两个不同的列 - postcode1和postcode2,这样更适合存储和查询。 将时间字段转换为日期,因为它只包含00:00时间。 忽略UUid字段,因为在分析中不需要它。 使用transform函数将type和duration转换为更易读的枚举字段。 将is_new字段从单字符字符串(Y/N)转换为UInt8字段,取值为0或1。 删除最后两列,因为它们的值都相同(为0)。
- MySQL->DRDS由于MySQL固有特点限制,CPU资源紧张时,存储引擎为Tokudb的表,读取速度可能下降至10%。 数据对比 建议您结合数据对比的“稍后启动”功能,选择业务低峰期进行数据对比,以便得到更为具有参考性的对比结果。由于同步具有轻微的时差,在数据持续操作过程中进行对比任务,可能会出现少量数据不一致对比结果,从而失去参考意义。
- MySQL分库分表->DRDS由于MySQL固有特点限制,CPU资源紧张时,存储引擎为Tokudb的表,读取速度可能下降至10%。 数据对比 建议您结合数据对比的“稍后启动”功能,选择业务低峰期进行数据对比,以便得到更为具有参考性的对比结果。由于同步具有轻微的时差,在数据持续操作过程中进行对比任务,可能会出现少量数据不一致对比结果,从而失去参考意义。 操作要求 针对一些无法预知或人为因素及环境突变导致迁移失败的情况,数据库复制服务提供以下常见的操作限制,供您在迁移过程中参考。
- 通过Nginx反向代理访问OBS桶对象ACLs策略如下: 赋予匿名用户读取权限 桶策略如下: a.在OBS管理控制台左侧导航栏选择“对象存储”。 b.在桶列表单击待操作的桶,进入“概览”页面。 c.在左侧导航栏,单击“访问权限控制 > 桶策略”。 d.单击“创建桶策略”。 e.在桶策略模式,选择“自定义模式”。 f.配置如下参数。
- 连接问题表 Kafka实例规格 实例规格 代理个数范围 单个代理TPS 单个代理分区上限 单个代理Consumer Group上限 单个代理客...存储空间范围 kafka.2u4g.cluster 3~30 30000 250 20 2000 300GB~300000GB kafka.4u8g.cluster 3~30 100000 500 100 4000 300GB~600000GB kafka.8u16g.cluster 3~30 150000 1000 150
- XEN实例变更为KVM实例（Linux-自动配置）后续处理 如果控制台上云主机列表页,显示弹性云主机已变更规格成功,但是远程登录云主机后,操作系统无法启动,此时,请重装操作系统进行恢复 说明...存储的快照),但不影响数据盘的数据。 变更规格完成后,如已确认业务恢复正常,请在快照页面手动删除快照。
- 手工搭建Hadoop环境（Linux）Hadoop是一款由Apache基金会用Java语言开发的分布式开源软件框架,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序,充分利...存储。Hadoop的核心部件是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce: HDFS:是一个分布式文件系统,可对应用程序数据进行分布式储存和读取。 MapReduce:是一个分布式计算框架,MapReduce的核心思想是把计算任务分配给集群内的服务器执行。
- 运行MapReduce作业执行程序路径可存储于HDFS或者OBS中,不同的文件系统对应的路径存在差异。- OBS:以“obs://”开头。示例:obs://wordcount/program/xxx.jar。- HDFS:以“/user”开头。数据导入HDFS请参考导入导出数据章节中的“导入数据”。SparkScript和HiveScript需要以“.sql”结尾,MapReduce需要以“.jar”结尾,Flink和SparkSubmit需要以“.jar”或“.py”结尾。sql、jar、py不区分大小写。
- 运行SparkSubmit作业执行程序路径可存储于HDFS或者OBS中,不同的文件系统对应的路径存在差异。- OBS:以“obs://”开头。示例:obs://wordcount/program/xxx.jar。− HDFS:以“/user”开头。数据导入HDFS请参考导入导出数据章节中的“导入数据”。SparkScript和HiveScript需要以“.sql”结尾,MapReduce需要以“.jar”结尾,Flink和SparkSubmit需要以“.jar”或“.py”结尾。sql、jar、py不区分大小写。
- 使用mysqldump迁移RDS for MySQL数据说明 如果源数据库中包含触发器、存储过程、函数或事件调用,则需确保导入前设置目标数据库参数log_bin_trust_function_creators=ON。 步骤 1 登录已准备的弹性云主机,或可访问关系型数据库的设备。 步骤 2 导入表结构到关系型数据库。 #mysql -f -h
-P < DB_PORT >-uroot -p < /dump-defs.sql RDS_ADDRESS为关系型数据库实例的IP地址。 - 通过数据复制服务迁移数据迁移场景 全量迁移 该模式为数据库一次性迁移,适用于可中断业务的数据库迁移场景,全量迁移将非系统数据库的全部数据库对象和数据一次性迁移至...存储过程等。选择 “全量迁移” 模式,建议停止对源数据库的操作,否则迁移过程中源数据库产生的新数据不会同步到目标数据库。 全量+增量迁移 该模式为数据库持续性迁移,适用于对业务中断敏感的场景,通过全量迁移过程中完成的目标端数据库的初始化后,增量迁移阶段通过解析日志等技术,将远端和目标端数据库保持数据持续一致。
- 设计调优后二次表创建本节所附为调优表实践中进行了存储方式、压缩级别、分布方式和分布列选择后,二次建表语法。
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