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X-Pack Spark使用[FAQ]

概述 本文主要列出在使用X-Pack Spark的FAQ。 Spark Connectors 主要列举Spark 对接其它数据源遇到的问题 Spark on HBase Spark on HBase Connector:如何在Spark侧设置HBase参数。

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Kong01- Kong 介绍

概述 Kong 是在客户端和(微)服务间转发API通信的API网关,通过插件扩展功能。 Kong 的官方网站,https://konghq.com/kongKong 的官方 Github 站点:https://github.com/kong/kongKong 有两个主要组件: Kong Server :基于 nginx 的服务器,用来接收 API 请求。

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支持ESSD云盘

信息摘要: 云Cassandra数据库实例支持ESSD云盘适用客户: ESSD云盘具备更强劲的性能,满足客户高性能需求版本/规格功能: 云Cassandra数据库实例支持ESSD云盘,已发布上线。用户可在云Cassandra数据库产品主页面申请。

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java B2B2C电子商务平台分析之十三-----Spring Cloud Zipkin

Zipkin是什么Zipkin分布式跟踪系统;它可以帮助收集时间数据,解决在microservice架构下的延迟问题;它管理这些数据的收集和查找;Zipkin的设计是基于谷歌的Google Dapper论文。

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基于 Tracing 数据的拓扑关系生成原理

背景 随着互联网架构的流行,越来越多的系统开始走向分布式化、微服务化。如何快速发现和定位分布式系统下的各类性能瓶颈成为了摆在开发者面前的难题。借助分布式追踪系统的调用链路还原能力,开发者可以完整地了解一次请求的执行过程和详细信息。

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Portworx演示:在K8S集群间迁移有状态的应用和数据

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Spotify如何使用Cassandra实现个性化推荐

本文翻译自https://labs.spotify.com/2015/01/09/personalization-at-spotify-using-cassandra/在Spotify我们有超过6000万的活跃用户,他们可以访问超过3000万首歌曲的庞大曲库。

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Cassandra-Medusa备份工具介绍

备份Cassandra的挑战 备份Apache Cassandra数据库很困难,并不复杂。您可以使用nodetool snapshot手动做快照,并将其从节点移到另一个节点。现有的开放源代码工具(例如tablenap)就是这样做的。

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Cassandra数据迁移-BulkLoad离线工具介绍

该工具通过文件流接口快速导入数据到cassandra集群,是最快地将线下数据迁移到线上cassandra集群方法之一,准备工作如下 线上cassandra集群 线下数据,sstable格式或者csv格式。

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Cassandra CDC初体验

CDC(Change data capture)是Cassandra提供的一种用于捕获和归档数据写入操作的机制,这个功能在3.8以上版本支持。当对一个表设置了“cdc=true”属性之后,包含有这个表的数据的CommitLog在丢弃时会被移动到指定的目录中,用户可以自己编写程序消费(解析并删除)这些日志,实现诸如增量数据导出、备份等功能。

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中国Cassandra技术社区第一届Meetup:Apache Cassandra 技术揭秘及实践应用

由中国 Cassandra 技术社区主办,阿里云、DataFun协办的中国Cassandra技术社区第一届Meetup:Apache Cassandra 技术揭秘及实践应用将于2019-11-16日在北京举行,来自阿里云、ScyllaDB、360等4位嘉宾的核心技术分享。

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深入理解Cassandra中用户指定的Compaction执行

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高性能Cassandra多语言客户端

作为全球范围内最流行的宽表数据库,Apache Cassandra具备诸多优点:海量数据存储;简洁易上手的类SQL语法;总是在线;扩容灵活等。除了服务端的各种优点之外,Cassandra对各种语言客户端(driver)的高性能支持也是其实现易用性和良好性能的重要环节。

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如何通过火焰图快速定位Cassandra性能瓶颈

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探秘 Cassandra 数据文件合并优化

前言 Cassandra是一款NoSQL分布式数据库,采用LSM Tree架构。众所周知,LSM有两个重要过程:数据顺序刷入磁盘生成数据文件(SSTable)和 数据文件合并(Compaction)。

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NoSql数据库

随着互联网web2.0网站的兴起,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,如:对数据库高并发读写的需求、对海量数据的高效率存储和访问的需求、对数据库的高可扩展性和高可用性的需求等等,下面我就跟大家几种常见的nosql数据库。

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