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轻量型云主机_相关内容
- 高危操作一览表严禁修改节点主机名 主机名修改后会导致该主机上相关实例和上层组件无法正常提供服务,且无法修复。 禁止重装节点OS 该操作会导致翼MR集群进入异常状态,影响翼MR集群使用。 禁止使用私有镜像 该操作会导致翼MR集群进入异常状态,影响翼MR集群使用。 高危操作 以下各表分别描述了各组件在操作与维护阶段,进行日常操作时应注意的高危操作。
- Web访问超时且系统日志打印：nf_conntrack: table full, dropping packet执行以下命令: echo "options nf_conntrack expect_hashsize=131072 hashsize=131...主机防火墙
- MySQL整库迁移到RDS服务关键配置如下: CDM集群的规格,按待迁移的数据量选择,一般选择cdm.medium即可,满足大部分迁移场景。 CDM集群的VPC,选择和RDS的MySQL数据库实例所在的VPC一致,且推荐子网、安全组也与RDS上的MySQL一致。 如果安全控制原因不能使用相同子网和安全组,则可以修改安全组规则,允许CDM访问RDS。 2.CDM集群创建完成后,选择集群操作列的“绑定弹性IP”,CDM通过EIP访问本地MySQL数据库。
- 通过设置数据分片提升性能例如,通过 find() 操作读取的工作量在分片中非均匀分布,最终会产生查询热分片。同样,如果写工作量(插入、更新和修改)在分片中非均匀分布,最终会产生写热分片,严重限制分片的优势。因此,您需要根据应用读写状态(重读取还是重写入)、经常查询及写入的数据等业务需求,调整您的分片键。
- 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况离线处理对处理时间要求不高,但是所处理数据量较大,占用计算存储资源较多,通常通过Hive/SparkSQL引擎或者MapReduce/Spark2x实现。 本实践基于天翼云翼MapReduce服务,用于指导您创建MRS集群后,使用Hive对原始数据进行导入、分析等操作,展示了如何构建弹性、低成本的离线大数据分析。 基本内容如下所示: 创建MRS离线查询集群。 将本地数据导入到HDFS中。 创建Hive表。 将原始数据导入Hive并进行分析。
- 如何配置规则防护引擎除了控制全量域名规则的开关,您还可以根据您网站特性,选择一些误报率较高的域名规则进行关闭,减少误报率,如下图: 使用建议: 如果您对您的域名并不熟悉,不熟悉域名的带宽、流量信息、遭受攻击数量等情况时,建议您在域名接入配置时选择监控模式(推荐模式),或者在网站防护模式中选择告警模式,先观察一段时间(推荐两周)的流量、攻击特征,收集到一定的域名信息特征和攻击日志后结合业务场景选择是否切换到拦截模式。
- Pod水平自动扩缩（HPA）.+", namespace=~"$namespace", pod=~"$pod"}[5m])) by (pod)k8s_pod_netwo...量个/ssum(irate(container_network_receive_packets_total{image=~".+", namespace=~"$namespace", pod=~"$pod"}[5m])) by (pod)k8s_pod_network_transmit_packetsPod网络出包量个
- 如何配置合适的防护策略在新增域名时,可以选择拦截模式,同时选择漏洞防护集合选择全量防护规则集合。 如果您已经完成新增域名,可以在域名管理中,选中需要配置策略的域名,然后进入【安全能力】——【Web应用防火墙】——【防护规则引擎】页面,配置全量防护规则集,并且调整防护模式为拦截。 您同时可根据业务、流量特征信息,配置高级防护、访问控制、CC配置等其他特殊的防护配置内容,如:您的域名只允许国内访问,则可以通过访问控制,封禁海外IP内容,只允许国内IP进行访问。
- ALM-14023 总副本预留磁盘空间所占比率超过阈值HDFS的业务访问量太大,超过了已有DataNode的负载能力。 处理步骤 查看阈值设置是否合理 1.在FusiongInsight Manager首页,选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > HDFS > 磁盘 > 总副本预留磁盘空间所占比率”,查看该告警阈值设置是否合理(默认90%为合理值,用户可以根据自己的实际需求调节)。 是,执行步骤4。 否,执行步骤2。
- 应用场景它可以确保交易消息的可靠传递和顺序处理,同时支持高吞吐量和低延迟的要求。 物流与供应链:在物流与供应链行业中,RocketMQ可以用于实时物流跟踪、订单状态更新、库存管理等消息通知和事件驱动的场景。它可以确保供应链各个环节的信息同步和协调,提高物流效率和准确性。 社交媒体:在社交媒体行业中,RocketMQ可以用于实时消息推送、用户关系管理、活动通知等场景。它可以支持大规模用户同时在线的需求,确保消息的低延迟和高可靠性。
- 高效的并行计算能力当表的数据量超过一定阈值时,会启用并行。当需要并行计算的时候,优化器会根据表大小得出并行度,启动多个进程并行执行。如果有更多的资源,执行速度可以根据并行度实现线性扩展。 实际使用中常见的是join关联,和aggregate数据汇聚(也就是group by),下面以hash join和aggreagte为例,介绍TeleDB的并行计算能力。
- 通过JDBC连接池连接DRDS应用连接池选择 连接资源是数据库中非常宝贵及有限的资源,应用并发量很大时,如果没有连接池,会占用大量的数据库的连接,导致后端数据库连接不足,无法正常提供服务,我们建议应用使用连接池来完成连接工作。在java中,推荐HikariCP作为应用连接池。 JDBC约束 不支持 rewriteBatchedStatements=true 参数设置(默认为 false)。
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