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2024年04月
事件驱动架构(EDA)在云时代背景下再次流行并成为焦点,主要得益于其独特的优势与数字化转型的迫切需求之间的完美契合。以下是我对EDA在云时代再度流行的原因的看法:
首先,数字化转型的加速推动了EDA的广泛应用。随着云计算、大数据、物联网等技术的快速发展,企业面临着海量的数据处理和实时响应的需求。传统的请求-响应式架构在处理大规模并发请求和实时数据流时显得力不从心,而EDA的异步、松耦合特性能够很好地解决这些问题。EDA通过监听和响应事件,实现了数据的实时捕获和处理,提高了系统的响应速度和吞吐量,满足了企业数字化转型的需求。
其次,EDA的灵活性和可扩展性使其成为数字化商业解决方案的优选。在新型的数字化商业场景中,企业需要快速响应市场变化和业务需求,而EDA的灵活性和可扩展性使得企业能够轻松应对这些挑战。EDA允许企业根据业务需求动态地添加或删除事件源和事件处理逻辑,无需对整个系统进行大规模的改造。这种灵活性使得企业能够更快地推出新产品、新功能,抢占市场先机。
此外,EDA还降低了系统间的耦合度,提高了系统的可维护性和可靠性。在传统的紧密耦合的架构中,一个系统的改动往往会影响到其他系统,导致维护成本高昂且风险较大。而EDA通过事件的解耦和路由,将各个系统独立起来,降低了系统间的依赖程度。这使得企业可以更加独立地升级、优化各个系统,提高了系统的可维护性和可靠性。
最后,云时代的兴起为EDA提供了更好的应用环境。云计算提供了弹性伸缩、按需付费等特性,使得企业能够根据需要灵活地部署和管理EDA。同时,云平台还提供了丰富的事件处理工具和服务,使得EDA的实现更加简单和高效。
使用通义灵码的体验对我来说是既新奇又充满惊喜的。作为一名程序员,我深知日常工作中重复性代码编写、调试优化以及代码注释的繁琐性,而通义灵码的加入,无疑为我的工作带来了极大的便利。
首先,通义灵码在代码编写方面的辅助能力非常出色。它能够根据我的需求,快速生成高质量的代码片段,大大减少了我在编写重复性代码上的时间消耗。同时,通义灵码还能根据我的编程习惯和项目规范,自动调整代码格式,确保代码的一致性和可读性。
其次,通义灵码在代码阅读和调试方面也给我带来了很大的帮助。它能够快速定位代码中的问题,并提供详细的解释和建议,让我在查找和修复BUG时更加高效。此外,通义灵码还能帮助我更好地理解代码逻辑,提升我对项目的整体把握能力。
首先,Serverless架构为图像处理应用提供了卓越的高并发处理能力。图像处理任务通常涉及大量的并行计算,而Serverless架构能够自动根据需求动态扩展服务实例数,确保在高并发场景下应用能够稳定运行。这种自动扩展的特性使得Serverless架构能够轻松应对突发或服务使用量不可预测的情况,从而节约成本。
其次,Serverless架构实现了资源的无缝扩展与释放。在传统的计算架构中,开发者需要提前申请并配置计算资源,而在Serverless架构下,资源的申请、配置和释放都由平台自动完成。这意味着开发者无需关心底层资源的管理,可以更加专注于业务逻辑的实现。对于图像处理应用来说,这种自动管理资源的特性使得开发者能够更加灵活地应对需求变化,提高开发效率。
此外,Serverless架构还具备异步并发和组件独立部署与扩展的能力。在图像处理中,一些任务可能需要较长时间才能完成,而Serverless架构允许这些任务以异步的方式运行,从而提高了应用的响应速度。同时,Serverless架构支持组件的独立部署和扩展,这使得开发者可以根据实际需求对应用进行精细化的管理和优化。
再者,Serverless架构有助于降低图像处理应用的运营成本。由于Serverless架构采用的是按需付费的模式,应用在不运行时不收费,因此开发者无需为闲置资源支付费用。这种成本优化的特性使得Serverless架构在图像处理等计算资源需求频繁波动的场景中更具优势。
最后,Serverless架构还提供了丰富的生态系统和工具支持。各大云服务提供商都提供了完善的Serverless服务,包括函数计算、存储、数据库等,这些服务可以与图像处理应用无缝集成,提供强大的后端支持。同时,Serverless架构还得到了众多开发者和社区的支持,这使得开发者可以更加便捷地获取帮助和解决方案。
线程死循环确实是一个在多线程应用程序开发中需要格外关注的问题。它不仅会导致系统资源(如CPU和内存)的过度消耗,还可能引发程序的其他不稳定行为。我就遇到过一段代码5~6年了才发现有死循环的问题:
精准定位线程死循环
妥善处理线程死循环
编码阶段规避潜在风险
并行编程的确是一种强大的技术,可以有效地提高计算效率和性能,但是没有用好就容易出些不明所以的bug:
1. 深入了解并行计算模型
首先,我们需要对并行计算模型有深入的了解,比如多线程、多进程、分布式计算等。每种模型都有其特定的优点和缺点,适用于不同的场景。例如,多线程适用于共享内存环境的细粒度并行,而多进程或分布式计算则适用于粗粒度并行或跨多个物理机器的并行。
2. 合理的任务分解
任务分解是并行编程中的关键步骤。我们需要根据问题的特性,将大任务合理地分解成若干个小任务,这些小任务可以并行执行。分解时要避免过细或过粗,过细可能导致过多的同步开销,过粗则可能无法充分利用计算资源。
3. 同步与通信的管理
并行编程中,同步和通信是不可避免的问题。我们需要仔细设计同步机制,以避免死锁、活锁等问题。同时,我们也需要考虑如何优化通信开销,例如通过减少通信次数、降低通信数据量等方式。
4. 数据一致性的保证
在并行环境中,数据的一致性是一个重要的问题。我们需要使用适当的数据结构和同步机制,确保数据在并行访问和修改时的一致性。例如,可以使用锁、条件变量、原子操作等机制来保护共享数据。
5. 性能测试和调优
最后,我们需要对并行程序进行性能测试和调优。通过性能测试,我们可以找出程序中的性能瓶颈和优化点。然后,我们可以针对这些点进行调优,例如通过改进任务分解策略、优化同步机制、减少通信开销等方式来提高程序的性能。
成为一个优秀的技术PM是一个持续学习和成长的过程:
1. 深厚的技术功底
技术PM的首要职责之一是参与技术决策,因此必须具备扎实的技术功底。这意味着要对项目所涉及的技术领域有深入的了解,能够评估技术的可行性、风险和成本。同时,技术PM还需要关注行业最新的技术动态和趋势,以便在项目中引入先进的技术和解决方案。
2. 优秀的项目管理能力
技术PM需要掌握项目管理的基本理论和方法,包括项目计划制定、进度控制、风险管理、资源调配等。在项目执行过程中,要能够合理安排工作,确保项目按计划推进,并及时应对各种变化和挑战。此外,技术PM还需要具备良好的沟通协调能力,能够与团队成员、客户和其他利益相关者有效沟通,解决项目中的各种问题。
3. 敏锐的风险意识和应对能力
项目往往面临各种风险,如技术风险、市场风险、人员风险等。技术PM需要具备敏锐的风险意识,能够识别和评估项目中的潜在风险,并制定相应的应对措施。在风险发生时,要能够迅速响应,调整项目计划和策略,确保项目能够顺利进行。
4. 领导力和团队合作精神
技术PM是项目组的主心骨,需要具备一定的领导力,能够带领团队朝着目标前进。同时,也要注重团队合作精神的培养,鼓励团队成员相互协作、共同解决问题。一个优秀的技术PM应该能够激发团队成员的积极性和创造力,形成高效的团队协作氛围。
5. 持续学习和自我提升
技术和管理领域都在不断发展变化,技术PM需要保持持续学习的态度,不断更新自己的知识和技能。可以通过参加培训课程、阅读专业书籍、参与行业交流等方式来提升自己的能力。同时,也要善于总结和反思自己的项目管理经验,不断改进和提升自己的管理水平。
在ModelScope(魔搭)中讨论5-shot(五次投射)的效果通常是指在少样本学习或迁移学习场景下的表现。5-shot学习是一种衡量模型在少量标注数据上的泛化能力的方法,它属于Few-Shot Learning的范畴,通常在一个基准数据集上,模型仅能看到每个类别5个样本的情况下进行训练或微调。
具体到需要多少训练数据才能达到5-shot效果,并没有固定的数量,因为这主要取决于模型本身的能力、基础模型的预训练质量以及目标任务的难度。在5-shot设置下,针对每个类别只有5个样本,这意味着总训练数据量会随着类别数量的增加而变化,而不是一个固定的数值。
对于通用意义上的模型,例如GPT-3、BERT等大规模预训练模型,在特定的少样本学习任务上,它们往往能够在很少的样本基础上达到一定的性能水平。然而,实际所需的具体样本数量和最终效果还受到模型架构、领域适应性、任务类型等因素的影响。
请注意,5-shot效果的好坏并不是单纯依赖训练数据量的大小,而是更多地与模型能否从有限的示例中提取和泛化特征有关。对于想要在ModelScope上评估模型5-shot性能的用户来说,关键是使用相应的基准数据集并遵循少样本学习的实验设置来进行测试。
在Apache Flink CDC任务执行过程中,如果观察到JVM Metaspace不回收并在任务取消后仍然持续增长直至耗尽,这可能由以下几个方面的原因造成:
内存泄漏:
内部缓存或引用持有:
Flink内部资源管理问题:
长时间运行的任务带来的累积效应:
要解决这个问题,可以尝试以下措施:
深入诊断:
清理策略:
优化代码:
JVM参数调优:
-XX:MaxMetaspaceSize
限制最大值,并使用 -XX:MetaspaceSize
和 -XX:MinMetaspaceFreeRatio
、-XX:MaxMetaspaceFreeRatio
参数来控制Metaspace的增长和回收。升级软件:
当使用 Apache Flink CDC 3.0.1 连接到 Oracle 数据库但无法读取到数据时,可以按照以下步骤排查问题:
配置验证:
lib
目录下。数据库权限:
数据库CDC设置:
网络和连接测试:
任务状态和日志分析:
时间区域问题:
Flink CDC版本与Oracle兼容性:
数据活动检查:
Flink Change Data Capture (CDC) 提供了一种方法可以从Oracle数据库捕获数据更改,并将其实时同步到PostgreSQL数据库。以下是使用Flink CDC实现Oracle到PostgreSQL数据同步的基本步骤和注意事项:
配置Oracle端:
安装和配置Flink CDC:
创建Flink CDC作业:
配置PostgreSQL sink:
性能优化:
监控和调试:
故障恢复与幂等性:
当使用Flink CDC 3.0.1从MySQL同步数据到StarRocks时,如果遇到Source(即MySQL)CPU或资源占用达到100%的情况,这通常意味着MySQL服务器在处理变更数据捕获(CDC)请求、事务日志读取或者其他相关操作时遇到了瓶颈。针对这个问题,可以从以下几个方面进行排查和优化:
MySQL侧资源监控与调优:
max_binlog_size
、binlog_cache_size
等相关参数,以适应CDC带来的额外负载。Flink CDC Connector配置调优:
fetch.size
限制每次拉取的数据量,或者增大buffer.memory.size
控制缓冲区大小,确保既能有效利用资源又能避免过度消耗MySQL资源。流量控制与错误处理:
扩容与架构优化:
监控与报警:
在OceanBase Cloud Platform (OCP)上,针对每个租户创建单独的租户管理员,并赋予其管理租户下所有资源的能力,可以通过以下方式进行:
创建租户管理员账号:
在OCP控制台上,作为系统管理员或者其他具有足够权限的角色,可以为每个租户创建一个新的用户账号,并指定这个账号为租户管理员。在创建租户时或租户创建完成后,可以为该租户分配一个或多个用户作为租户管理员。
赋予权限:
对于新创建的租户管理员账号,需要为其赋予相应的租户级管理权限,以便其能够管理租户内的所有资源。在OceanBase中,可以通过系统内置的权限管理系统,为租户管理员授予诸如TENANT ADMIN
这样的角色,从而让其拥有管理租户内所有数据库对象、用户、权限、资源配置等能力。
精细权限控制:
如果需要更为细致的权限划分,还可以根据业务需求,为租户管理员定制更精确的权限集,比如只允许管理部分数据库表、视图、存储过程等资源。
操作流程:
是的,现在4.2以上版本都支持PL了,就是存储过程,自定义函数还有触发器都支持了
针对OceanBase数据库4.2.2版本,若在OCP(OceanBase Cloud Platform)部署OBProxy集群过程中遇到无法关联OceanBase集群的问题,并提示“sys不支持操作”,这可能是因为在配置或者权限方面存在不匹配或缺失。
在OCP管理OBProxy并将其关联到OceanBase集群时,通常涉及以下关键步骤和注意事项:
验证OBProxy版本与OceanBase数据库版本的兼容性:
确认使用的OBProxy版本与OceanBase数据库4.2.2版本是兼容的,不兼容的版本可能导致无法正常关联。
配置 OBProxy 连接 OceanBase 集群:
授权与用户角色:
sys
通常用于数据库内部管理,可能不适用于常规的客户端连接配置。查看官方文档:
查阅OceanBase官方发布的4.2.2版本的OCP用户手册或在线帮助文档,其中应该包含了如何在OCP中部署和配置OBProxy以关联OceanBase集群的具体步骤和示例。
排查错误日志:
分析OBProxy的日志文件以获取更详细的错误信息,这有助于确定问题的具体原因。
问题一:OceanBase数据库的obca好过不
把教学视频看完基本问题不大
问题二:是免费的吗?
现阶段不免费但是可以参加OB社区的活动
OCP(OceanBase Cloud Platform)在接管OceanBase数据库集群时,主要关注的是集群管理和运维的逻辑层面,而不是物理部署位置。理论上,只要各个集群之间网络可达,并且OCP能够通过正确配置与集群中的每个节点建立通信,即使两个OceanBase数据库集群部署在同一台服务器或其他共享资源上,OCP也应该是可以分别接管这些集群的。
不过,从实际操作和最佳实践的角度出发,通常会建议避免在同一台服务器上部署多个生产级别的数据库集群,尤其是当它们都需要被同一个OCP实例来管理时,因为这样可能会导致资源争抢、安全性降低以及管理复杂性增加等问题。
在DataWorks中执行任务时报出如下错误:
FAILED: com.aliyun.odps.meta.exception.MetaException: com.aliyun.odps.metadata.common.MetastoreServerConnectionException: java.net.SocketTimeoutException: connect timed out
这个错误表明在与阿里云MaxCompute(原名ODPS)的元数据服务(Metastore)建立连接时出现了网络超时问题。SocketTimeoutException表示在指定时间内,客户端未能成功连接到服务器或从服务器接收响应。
这种错误发生的原因可能包括但不限于:
网络问题:当时的网络状况不佳,导致DataWorks与MaxCompute之间的通信受到影响,无法在预设的超时时间内完成连接。
MaxCompute Metastore服务不稳定:如果Metastore服务端由于临时负载过高、重启等原因,导致响应变慢或不可达,也可能引发此类错误。
资源限制:如果是瞬时性的资源瓶颈,比如MaxCompute所在区域的某一时刻因为高负载而导致响应速度下降。
当重跑任务后成功时,可能是因为:
对于这类问题,建议采取以下措施进行排查和优化:
在阿里云DataWorks中,针对基于Hologres的任务调度,确实可以控制任务的并发执行行为,以确保在特定场景下任务按照串行方式执行,避免并发带来的数据竞争或一致性问题。
虽然上述信息中没有直接提到Hologres任务调度并发数的具体设定细节,但DataWorks作为一个强大的数据开发和运维平台,它通常提供了丰富的任务调度配置选项,包括但不限于任务依赖关系设置、调度并发度、重试策略等。
如果希望某个Hologres SQL任务在调度执行时始终保持单并发,您可以尝试以下方法:
依赖关系配置:
资源组与并发度设置:
任务属性设置:
你看看是不是相同的用户权限,还有就是文件是不是一样的,如果都是一样的那就看看网络还有浏览器了
没有任何报错“选择资源”框就消失了?看你的文件也不大是不是点到“选择资源”框外面的什么地方了