基於Streaming構建統一的資料處理引擎的挑戰與實踐
作者:楊克特/伍翀 整理:徐前進(Apache Flink Contributor) 校對:楊克特/伍翀 本文整理自12月20日在北京舉行的Flink-forward-china-2018大會, 分享嘉賓楊
作者:楊克特/伍翀 整理:徐前進(Apache Flink Contributor) 校對:楊克特/伍翀 本文整理自12月20日在北京舉行的Flink-forward-china-2018大會, 分享嘉賓楊
在 Kafka 中,生產者寫入訊息、消費者讀取訊息的操作都是與 leader 副本進行互動的,從 而實現的是一種主寫主讀的生產消費模型。資料庫、Redis 等都具備主寫主讀的功能,與此同時還支援主寫從讀的功能,
kafka設定了max.poll.records為50000條,但是隻能讀取到1400條左右,沒有任何報錯。估計應當是配置問題。 1,解決辦法,要調整以下三個引數 pros.put("max.p
Apache Archiva 2.2.4釋出 了,距離上個版本(Apache Archiva 2.2.3)釋出已差不多兩年。新版本是一個 bug 修復版本,更新亮點如下:
(接上文) 有效載荷和Web重定向 在提供有效載荷和Web資源時,我們希望最小化事件響應者檢視檔案的能力,並增加成功執行有效載荷的機會,無論是建立C2還是收集情報。 Jeff
1.標誌位,放在每一條規則的最後面 last : 相當於Apache的[L]標記,表示完成rewrite break : 停止執行當前虛擬主機的後續rewrite指令集,一旦匹配不再往後匹配
期待 Flink 1.9 整合 Flink 和 Blink 的版本。突然心血來潮,打算自己編一版 Blink 玩玩,這篇文章分為兩個部分: 介紹如何編譯Blink,這部分非常簡單的入門
指標系統 TODO Prometheus 配置 Flink 首先,執行cp opt/flink-metrics-prometheus-1.8.0.jar lib/ ,將依賴的 JAR
1 前言 在筆者最開始維護的日誌服務中,日質量較小,沒有接入kafka。隨著業務規模擴增,日質量不斷增長,接入到日誌服務的產品線不斷增多,遇到流量高峰,寫入到es的效能就會降低,cpu打滿,隨時都有叢集宕機
通常在根據LDAP進行身份驗證時一般進行以下三步: 利用一個LDAP使用者的使用者名稱和密碼繫結到LDAP伺服器。 在LDAP中檢索一個使用者的條目,然後將提供的密碼和檢索到的LDAP記錄
HyperText Transfer Protocol超文字傳輸協議 The Hypertext Transfer Protocol(HTTP) is a stateless(無狀態) app
不可否認,jQuery是一款非常優秀的JavaScript庫,極大的提高了前端開發效率。 有利就有弊,過度的依賴jQuery可能會帶來程式碼執行效率低等問題;隨著原生JavaScript版本的升級,現在很多
在 Kafka 中,生產者寫入訊息、消費者讀取訊息的操作都是與 leader 副本進行互動的,從 而實現的是一種主寫主讀的生產消費模型。資料庫、Redis 等都具備主寫主讀的功能,與此同時還支援主寫從讀的功能,
原理 注:這裡有個很有趣的就是 Referrer 和 Referer 的故事了感興趣的自行去了解以下 我們先來了解了解防盜鏈的原理,在http 協議中,如果從一個頁面跳到另一個頁面,header欄位裡
背景 基於之前基於Log4Net本地日誌服務簡單實現 實現本地日誌服務,但是隨著專案開發演進,本地日誌服務滿足不了需求,譬如在預釋出環境或者生產環境,不可能讓開發人員登入檢視本地日誌