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- 应用场景Kafka能够做到流计算处理,比如股市走向分析、气象数据测控、网站用户行为分析等领域,由于在这些领域中数据产生快、实时性强、数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需求。而Kafka Stream以及Storm/Samza/Spark等流计算引擎的出现,可以根据业务需求对数据进行计算分析,最终把结果保存或者分发给需要的组件。 多路转发 一对多消费模型:发布/订阅”模型,支持同份数据集能同时被消费多次。
- ALM-16003 Background线程使用率超过阈值本章节主要介绍ALM-16003 Background线程使用率超过阈值的告警。
- 应用场景随着自动驾驶的快速发展,现在每台测试车每天将产生数十 TB 数据,随之而来就是要面临诸多存储挑战: 海量小文件元数据压力大 存储性能局限 数据管理困难 产品优势 并行文件服务 HPFS 通过可扩展的元数据架构可支持百亿级别的文件数量,同时提升海量文件并发访问的性能,满足自动驾驶海量数据处理的业务需求和性能要求,充分适配上层 AI 算力。
- 创建有状态负载(StatefulSet)操作场景 在运行过程中会保存数据或状态的工作负载称为“有状态工作负载(statefulset)”。例如Mysql,它需要存储产生的新数据。 因为容器可以在不同主机间迁移,所以在宿主机上并不会保存数据,这依赖于CCE提供的高可用存储卷,将存储卷挂载在容器上,从而实现有状态工作负载的数据持久化。 约束与限制 当您删除或扩缩有状态负载时,为保证数据安全,系统并不会删除它所关联的存储卷。 当您删除一个有状态负载时,为实现有状态负载中的Pod可以有序停止,请在删除之前将副本数缩容到0。
- 应用场景批量计算:适用于图像/视频 渲染、多媒体闲时转码/切片、药物分析、大数据,科学计算、基因测序 、金融和交易数据分析等计算场景。应用性能监控:拔测、压测等,利用分布式边缘节点,模拟用户拔测、业务压测、边缘安全服务。数据预处理&边缘推理:在边缘节点完成数据处理,再传输回源,降低源站带宽和计算压力,满足边缘时延低的要求。在线教育&视频直播:在边缘运行如转码、弹幕、切片、直播等业务场景,满足业务低时延的要求。
- 在使用AK和SK访问媒体存储过程中，密钥AK和SK是否可以更换本文介绍在使用AK和SK访问媒体存储过程中,密钥AK和SK是否可以更换。
- 创建有状态负载(StatefulSet)操作场景在运行过程中会保存数据或状态的工作负载称为“有状态工作负载(statefulset)”。例如Mysql,它需要存储产生的新数据。因为容器可以在不同主机间迁移,所以在宿主机上并不会保存数据,这依赖于云容器引擎提供的高可用存储卷,将存储卷挂载在容器上,从而实现有状态工作负载的数据持久化。约束与限制当您删除或扩缩有状态负载时,为保证数据安全,系统并不会删除它所关联的存储卷。当您删除一个有状态负载时,为实现有状态负载中的Pod可以有序停止,请在删除之前将副本数缩容到0。
- 创建管道本文为您介绍如何通过配置管道信息,从指定数据源(input)迁移数据到目标目的端(output)。 Logstash实例通过配置管道定义数据处理方案,从指定的数据源(input)迁移数据到目标目的端(output)。约束限制创建的管道文件大小不能超过50KB。前提条件创建管道前,必须先获取数据源和目的端的服务器或集群信息,例如IP地址、用户名、密码等。创建管道登录云搜索服务管理控制台。左侧导航栏选择“Logstash实例管理”,进入实例列表页面。
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