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当然是可以的。前提是你的linux系统和windows系统网络能够互相连通。这篇文章应该对你有帮助:《ZooKeeper Java API 使用样例》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/795265
银时 2019-12-02 03:10:17 0 浏览量 回答数 0

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报错信息 消费端报错:HSFTimeOutException 解决方案 机器的网络是否健康。ping 一下服务端的 IP,查看是否连通。 服务端处理耗时>3s,在服务端的 hsf.log 里查找业务执行超时的日志,定位具体的类及方法: 服务端出现序列化错误。请检查代码:流类型、File、超大的对象等都会导致序列化错误,请不要传递。 代码性能较低,请进行代码优化。 服务端逻辑复杂,必须处理时间>3s,则可以修改超时时间(参见《开发者指南》)。 偶然出现超时,两端出现 GC 。检查服务端和客户端 GC 日志,耗时很长的 GC,会导致超时。网络搜索 java gc 优化。 客户端负荷很高,导致客户端请求发送失败,造成超时。增加客户端机器。
保持可爱mmm 2020-03-28 22:12:25 0 浏览量 回答数 0

问题

如何处理无法连接数据源的情况?

问题描述:数据集成中配置Oracle数据源,测试连通性提示连接成功。但配置数据集成任务并执行时,提示无法连接数据源,错误信息如下。 ErrorMessage:Code:[DBUtilE...
LiuWH 2020-03-21 09:21:54 2 浏览量 回答数 1

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可以使用IDEA进行MaxCompute Spark进行本地调试。 如何搭建MaxCompute Spark开发环境。 前提条件 搭建开发环境之前,请确保您已经完成如下软件的安装: JDK 1.8 Python2.7 Maven Git 下载MaxCompute Spark客户端 MaxCompute Spark发布包集成了MaxCompute认证功能。作为客户端工具,它通过Spark-Submit方式提交作业到MaxCompute项目中运行。目前提供了面向Spark1.x和Spark2.x的2个发布包: Spark-1.6.3:适用于Spark1.x应用的开发。 Spark-2.3.0:适用于Spark2.x应用的开发。 设置环境变量 JAVA_HOME设置。 # 推荐使用JDK 1.8 export JAVA_HOME=/path/to/jdk export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH SPARK_HOME设置。 下载MaxCompute Spark客户端并解压到本地任意路径。将SPARK_HOME参数替换为您的解压路径。 export SPARK_HOME=/path/to/spark_extracted_package export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH PySpark的用户请安装Python2.7版本,并设置PATH。 export PATH=/path/to/python/bin/:$PATH 配置spark-defaults.conf 第一次使用MaxCompute Spark客户端时,需要配置spark-defaults.conf文件。 $SPARK_HOME/conf路径下存在spark-defaults.conf.template文件,您可以将其作为spark-defaults.conf的模版进行相关配置。 # spark-defaults.conf # 填写MaxCompute的项目空间名称以及账号信息。 spark.hadoop.odps.project.name = XXX spark.hadoop.odps.access.id = XXX spark.hadoop.odps.access.key = XXX # 以下配置保持不变。 spark.hadoop.odps.end.point = http://service.cn.maxcompute.aliyun.com/api # Spark客户端连接访问MaxCompute项目的Endpoint,您可以根据自己情况进行修改。详情请参见配置Endpoint。 spark.hadoop.odps.runtime.end.point = http://service.cn.maxcompute.aliyun-inc.com/api # Spark运行环境Endpoint,所在Region的MaxCompute VPC网络的Endpoint。您可以根据自己情况进行修改。 spark.sql.catalogImplementation=odps spark.hadoop.odps.task.major.version = cupid_v2 spark.hadoop.odps.cupid.container.image.enable = true spark.hadoop.odps.cupid.container.vm.engine.type = hyper spark.hadoop.odps.cupid.webproxy.endpoint = http://service.cn.maxcompute.aliyun-inc.com/api spark.hadoop.odps.moye.trackurl.host = http://jobview.odps.aliyun.com 特殊场景和功能,需要开启一些其它的配置参数,详情请参见Spark配置详解。 项目工程 MaxCompute Spark提供了项目工程模版,建议您下载模版复制后直接在模版里开发。 Spark-1.x 模板及编译 git clone https://github.com/aliyun/MaxCompute-Spark.git cd spark-1.x mvn clean package Spark-2.x 模板及编译 git clone https://github.com/aliyun/MaxCompute-Spark.git cd spark-2.x mvn clean package 配置依赖说明 配置访问MaxCompute表所需的依赖。 Spark作业访问MaxCompute表,需要依赖odps-spark-datasource模块。Maven配置举例如下。 <!-- Spark-2.x请依赖此模块 --> <dependency> <groupId>com.aliyun.odps</groupId> <artifactId>odps-spark-datasource_2.11</artifactId> <version>3.3.8-public</version> </dependency> <!-- Spark-1.x请依赖此模块 --> <dependency> <groupId>com.aliyun.odps</groupId> <artifactId>odps-spark-datasource_2.10</artifactId> <version>3.3.8-public</version> </dependency> 配置访问OSS所需的依赖。 如果作业需要访问OSS,直接添加以下依赖即可。 <dependency> <groupId>com.aliyun.odps</groupId> <artifactId>hadoop-fs-oss</artifactId> <version>3.3.8-public</version> </dependency> SparkPi冒烟测试 完成以上的工作之后,执行冒烟测试,验证MaxCompute Spark是否可以端到端连通。以Spark-2.x为例,您可以提交一个SparkPi验证功能是否正常,提交命令如下。 # /path/to/MaxCompute-Spark请指向正确的编译出来后的应用程序的Jar包。 cd $SPARK_HOME bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.SparkPi \ /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar # 当看到以下日志表明冒烟作业成功。 19/06/11 11:57:30 INFO Client: client token: N/A diagnostics: N/A ApplicationMaster host: 11.222.166.90 ApplicationMaster RPC port: 38965 queue: queue start time: 1560225401092 final status: SUCCEEDED IDEA本地执行注意事项 通常,本地调试成功后会在集群上执行代码。但是Spark可以支持在IDEA里以Local模式直接运行代码,运行时请注意以下几点: 代码需要手动设置spark.master。 val spark = SparkSession .builder() .appName("SparkPi") .config("spark.master", "local[4]") // 需要设置spark.master为local[N]才能直接运行,N为并发数。 .getOrCreate() 在IDEA里手动添加MaxCompute Spark客户端的相关依赖。 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId> <version>${spark.version}</version> <scope>provided</scope> </dependency> pom.xml中设置要求scope为provided,所以运行时会出现NoClassDefFoundError报错。 Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/sql/SparkSession$ at com.aliyun.odps.spark.examples.SparkPi$.main(SparkPi.scala:27) at com.aliyun.odps.spark.examples.Spa。r。kPi.main(SparkPi.scala) Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.sql.SparkSession$ at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:335) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) ... 2 more 您可以按照以下方式手动将MaxCompute Spark下的Jars目录加入IDEA模板工程项目中,既可以保持scope=provided,又能在IDEA里直接运行不报错: 在IDEA中单击顶部菜单栏上的File,选中Project Structure…。 在Project Structure页面,单击左侧导航栏上的Modules。选择资源包,并单击资源包的Dependencies页签。 在资源包的Dependencies页签下,单击左下角的+,选择JARs or directories…添加MaxCompute Spark下的Jars目录。 Local不能直接引用spark-defaults.conf里的配置,需要手动指定相关配置。 通过Spark-Submit方式提交作业,系统会读取spark-defaults.conf文件中的配置。通过Local模式提交作业,需要手动在代码里指定相关配置。例如,在Local模式下如果要通过Spark-Sql读取MaxCompute的表,配置如下。 val spark = SparkSession .builder() .appName("SparkPi") .config("spark.master", "local[4]") // 需设置spark.master为local[N]才能直接运行,N为并发数。 .config("spark.hadoop.odps.project.name", "****") .config("spark.hadoop.odps.access.id", "****") .config("spark.hadoop.odps.access.key", "****") .config("spark.hadoop.odps.end.point", "http://service.cn.maxcompute.aliyun.com/api") .config("spark.sql.catalogImplementation", "odps") .getOrCreate() 欢迎扫码加入 MaxCompute开发者社区钉钉群,或点击申请加入。
问问小秘 2020-06-04 13:25:32 0 浏览量 回答数 0

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  算法,数据结构是关键,另外还有组合数学,特别是集合与图论,概率论也重要。推荐买一本《算法导论》,那本书行,看起来超爽。。。基本掌握语法还不行啊,语法的超熟练掌握,不然出了错误很难调试的。。。最重要的是超牛皮的头脑啦,分析能力,逻辑推理能力很重要。ACM很好玩啦,祝你成功。。。   acm是3人一组的,以学校为单位报名的,也就是说要得到学校同意,还要有2个一起搞的。其实可能是你不知道你们学校搞acm的地方,建议你好好询问下你们学校管科技创新方面的人。建议你找几个兴趣相同的一起做,互相探讨效果好多了,团队合作也是acm要求的3大能力之一。   数据结构远远不够的,建议你看算法导论,黑书,oj的话个人觉得还是poj好,有水题有好题,而且做的人多,要解题报告什么的也好找。我们就是一些做acm的学生一起搞,也没老师,这样肯定能行的。   基础的话是语言,然后数据结构,然后算法。   ACM有三个方向:算法,数学,实现   要求三种能力:英文,自学,团队协作   简单的说,你要能读懂英文的题意描述,要有一门acm能使用的编程语言,要会数据结构,有一点数学基础,一点编程方面天赋,要有兴趣和毅力(最重要),就具有做ACM的基本条件了。   做acm我推荐c,c++也可以,java在某些情况下好用,但是大多数情况的效率和代码量都不大好,所以建议主用c++,有些题目用java   还有什么问题,可以问我啊。   不好意思,没见过用java描述的acm书籍,大多数是用伪命令,其他有的用的c,c++,老一些的用pascal。java只是用来做高精度的一些题的,个人觉得不用专门看这方面的书,java的基本部分学好就够用了。所以我还是推荐主用c++,在高精度和个别题再用java。你可以找找java描述的算法设计与分析,这个好像有   数据结构:C语言版 清华大学出版社 严蔚敏 《数据结构》   算法:清华大学出版社 王晓东 《算法设计与分析》   麻省理工大学 中译本:机械工业出版社 《算法导论》   基本上这三本书就已经足够了,建议一般水平的人先不要看算法导论,待另外两本书看的差不多的时候,再看算法导论加深理解。   另外还有很多针对性更强的书籍,不过针对性太强,这里就不多介绍了。   以上一些都是些算法方面的书,最好的方式就是做题与看书相结合,很多在线做题的网站,PKU,ZOJ很多,推荐PKU,题目比较多,参与的人比较多。做一段时间的题,然后看书,研究算法,再做题,这样进步比较快。   还有关于ACM竞赛,我有自己的一点话说。   首先说下ACM/ICPC是个团队项目,最后的参赛名额是按照学校为单位的,所以找到志同道合的队友和学校的支持是很重要的。   刚刚接触信息学领域的同学往往存在很多困惑,不知道从何入手学习,在这篇文章里,我希望能将自己不多的经验与大家分享,希望对各位有所帮助。   一、语言是最重要的基本功   无论侧重于什么方面,只要是通过计算机程序去最终实现的竞赛,语言都是大家要过的第一道关。亚洲赛区的比赛支持的语言包括C/C++与JAVA。笔者首先说说JAVA,众所周知,作为面向对象的王牌语言,JAVA在大型工程的组织与安全性方面有着自己独特的优势,但是对于信息学比赛的具体场合,JAVA则显得不那么合适,它对于输入输出流的操作相比于C++要繁杂很多,更为重要的是JAVA程序的运行速度要比C++慢10倍以上,而竞赛中对于JAVA程序的运行时限却往往得不到同等比例的放宽,这无疑对算法设计提出了更高的要求,是相当不利的。其实,笔者并不主张大家在这种场合过多地运用面向对象的程序设计思维,因为对于小程序来说这不旦需要花费更多的时间去编写代码,也会降低程序的执行效率。   接着说C和C++。许多现在参加讲座的同学还在上大一,C的基础知识刚刚学完,还没有接触过C++,其实在赛场上使用纯C的选手还是大有人在的,它们主要是看重了纯C在效率上的优势,所以这部分同学如果时间有限,并不需要急着去学习新的语言,只要提高了自己在算法设计上的造诣,纯C一样能发挥巨大的威力。   而C++相对于C,在输入输出流上的封装大大方便了我们的操作,同时降低了出错的可能性,并且能够很好地实现标准流与文件流的切换,方便了调试的工作。如果有些同学比较在意这点,可以尝试C和C++的混编,毕竟仅仅学习C++的流操作还是不花什么时间的。   C++的另一个支持来源于标准模版库(STL),库中提供的对于基本数据结构的统一接口操作和基本算法的实现可以缩减我们编写代码的长度,这可以节省一些时间。但是,与此相对的,使用STL要在效率上做出一些牺牲,对于输入规模很大的题目,有时候必须放弃STL,这意味着我们不能存在“有了STL就可以不去管基本算法的实现”的想法;另外,熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累,准确地了解各种操作的时间复杂度,切忌对STL中不熟悉的部分滥用,因为这其中蕴涵着许多初学者不易发现的陷阱。   通过以上的分析,我们可以看出仅就信息学竞赛而言,对语言的掌握并不要求十分全面,但是对于经常用到的部分,必须十分熟练,不允许有半点不清楚的地方,下面我举个真实的例子来说明这个道理——即使是一点很细微的语言障碍,都有可能酿成错误:   在去年清华的赛区上,有一个队在做F题的时候使用了cout和printf的混合输出,由于一个带缓冲一个不带,所以输出一长就混乱了。只是因为当时judge team中负责F题的人眼睛尖,看出答案没错只是顺序不对(答案有一页多,是所有题目中最长的一个输出),又看了看程序发现只是输出问题就给了个Presentation error(格式错)。如果审题的人不是这样而是直接给一个 Wrong Answer,相信这个队是很难查到自己错在什么地方的。   现在我们转入第二个方面的讨论,基础学科知识的积累。   二、以数学为主的基础知识十分重要   虽然被定性为程序设计竞赛,但是参赛选手所遇到的问题更多的是没有解决问题的思路,而不是有了思路却死活不能实现,这就是平时积累的基础知识不够。今年World Final的总冠军是波兰华沙大学,其成员出自于数学系而非计算机系,这就是一个鲜活的例子。竞赛中对于基础学科的涉及主要集中于数学,此外对于物理、电路等等也可能有一定应用,但是不多。因此,大一的同学也不必为自己还没学数据结构而感到不知从何入手提高,把数学捡起来吧。下面我来谈谈在竞赛中应用的数学的主要分支。   1、离散数学——作为计算机学科的基础,离散数学是竞赛中涉及最多的数学分支,其重中之重又在于图论和组合数学,尤其是图论。   图论之所以运用最多是因为它的变化最多,而且可以轻易地结合基本数据结构和许多算法的基本思想,较多用到的知识包括连通性判断、DFS和BFS,关节点和关键路径、欧拉回路、最小生成树、最短路径、二部图匹配和网络流等等。虽然这部分的比重很大,但是往往也是竞赛中的难题所在,如果有初学者对于这部分的某些具体内容暂时感到力不从心,也不必着急,可以慢慢积累。   竞赛中设计的组合计数问题大都需要用组合数学来解决,组合数学中的知识相比于图论要简单一些,很多知识对于小学上过奥校的同学来说已经十分熟悉,但是也有一些部分需要先对代数结构中的群论有初步了解才能进行学习。组合数学在竞赛中很少以难题的形式出现,但是如果积累不够,任何一道这方面的题目却都有可能成为难题。   2、数论——以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解决,这部分在竞赛中的比重并不大,但只要来上一道,也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的题目中出现,在运用密码学常识确定大概的过程之后,核心算法往往要涉及数论的内容。   3、计算几何——计算几何相比于其它部分来说是比较独立的,就是说它和其它的知识点很少有过多的结合,较常用到的部分包括——线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。计算几何的题目难度不会很大,但也永远不会成为最弱的题。   4、线性代数——对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的,一些表面上是模拟的题目往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。   5、概率论——竞赛是以黑箱来判卷的,这就是说你几乎不能动使用概率算法的念头,但这也并不是说概率就没有用。关于这一点,只有通过一定的练习才能体会。   6、初等数学与解析几何——这主要就是中学的知识了,用的不多,但是至少比高等数学多,我觉得熟悉一下数学手册上的相关内容,至少要知道在哪儿能查到,还是必要的。   7、高等数学——纯粹运用高等数学来解决的题目我接触的只有一道,但是一些题目的叙述背景往往需要和这部分有一定联系,掌握得牢固一些总归没有坏处。   以上就是竞赛所涉及的数学领域,可以说范围是相当广的。我认识的许多人去搞信息学的竞赛就是为了逼着自己多学一点数学,因为数学是一切一切的基础。   三、数据结构与算法是真正的核心   虽然数学十分十分重要,但是如果让三个只会数学的人参加比赛,我相信多数情况下会比三个只会数据结构与算法的人得到更为悲惨的结局。   先说说数据结构。掌握队列、堆栈和图的基本表达与操作是必需的,至于树,我个人觉得需要建树的问题有但是并不多。(但是树往往是很重要的分析工具)除此之外,排序和查找并不需要对所有方式都能很熟练的掌握,但你必须保证自己对于各种情况都有一个在时间复杂度上满足最低要求的解决方案。说到时间复杂度,就又该说说哈希表了,竞赛时对时间的限制远远多于对空间的限制,这要求大家尽快掌握“以空间换时间”的原则策略,能用哈希表来存储的数据一定不要到时候再去查找,如果实在不能建哈希表,再看看能否建二叉查找树等等——这都是争取时间的策略,掌握这些技巧需要大家对数据结构尤其是算法复杂度有比较全面的理性和感性认识。   接着说说算法。算法中最基本和常用的是搜索,主要是回溯和分支限界法的使用。这里要说的是,有些初学者在学习这些搜索基本算法是不太注意剪枝,这是十分不可取的,因为所有搜索的题目给你的测试用例都不会有很大的规模,你往往察觉不出程序运行的时间问题,但是真正的测试数据一定能过滤出那些没有剪枝的算法。实际上参赛选手基本上都会使用常用的搜索算法,题目的区分度往往就是建立在诸如剪枝之类的优化上了。   常用算法中的另一类是以“相似或相同子问题”为核心的,包括递推、递归、贪心法和动态规划。这其中比较难于掌握的就是动态规划,如何抽象出重复的子问题是很多题目的难点所在,笔者建议初学者仔细理解图论中一些以动态规划为基本思想所建立起来的基本算法(比如Floyd-Warshall算法),并且多阅读一些定理的证明,这虽然不能有什么直接的帮助,但是长期坚持就会对思维很有帮助。   四、团队配合   通过以上的介绍大家也可以看出,信息学竞赛对于知识面覆盖的非常广,想凭一己之力全部消化这些东西实在是相当困难的,这就要求我们尽可能地发挥团队协作的精神。同组成员之间的熟练配合和默契的形成需要时间,具体的情况因成员的组成不同而不同,这里我就不再多说了。   五、练习、练习、再练习   知识的积累固然重要,但是信息学终究不是看出来的,而是练出来的,这是多少前人最深的一点体会,只有通过具体题目的分析和实践,才能真正掌握数学的使用和算法的应用,并在不断的练习中增加编程经验和技巧,提高对时间复杂度的感性认识,优化时间的分配,加强团队的配合。总之,在这里光有纸上谈兵是绝对不行的,必须要通过实战来锻炼自己。   大家一定要问,我们去哪里找题做,又如何检验程序是否正确呢。这大可不必担心,现在已经有了很多网上做题的站点,这些站点提供了大量的题库并支持在线判卷,你只需要把程序源码提交上去,马上就可以知道自己的程序是否正确,运行所使用的时间以及消耗的内存等等状况。下面我给大家推荐几个站点,笔者不建议大家在所有这些站点上做题,选择一个就可以了,因为每个站点的题都有一定的难易比例,系统地做一套题库可以使你对各种难度、各种类型的题都有所认识。   1、Ural:   Ural是中国学生对俄罗斯的Ural州立大学的简称 ,那里设立了一个Ural Online Problem Set,并且支持Online Judge。Ural的不少题目算法性和趣闻性都很强,得到了国内广大学生的厚爱。根据“信息学初学者之家”网站的统计,Ural的题目类型大概呈如下的分布:   题型   搜索   动态规划   贪心   构造   图论   计算几何   纯数学问题   数据结构   其它   所占比例   约10%   约15%   约5%   约5%   约10%   约5%   约20%   约5%   约25%   这和实际比赛中的题型分布也是大体相当的。有兴趣的朋友可以去看看。   2、UVA:   UVA代表西班牙Valladolid大学(University de Valladolid)。该大学有一个那里设立了一个PROBLEM SET ARCHIVE with ONLINE JUDGE ,并且支持ONLINE JUDGE,形式和Ural大学的题库类似。不过和Ural不同的是,UVA题目多的多,而且比较杂,而且有些题目的测试数据比较刁钻。这使得刚到那里做题的朋友往往感觉到无所适从,要么难以找到合适的题目,要么Wrong Answer了很多次以后仍然不知道错在那里。 如果说做Ural题目主要是为了训练算法,那么UVA题目可以训练全方位的基本功和一些必要的编程素质。UVA和许多世界知名大学联合办有同步网上比赛,因此那里强人无数,不过你先要使自己具有听懂他们在说什么的素质:)   3、ZOJ:   ZOJ是浙江大学建立的ONLINE JUDGE,是中国大学建立的第一个同类站点,也是最好和人气最高的一个,笔者和许多班里的同学就是在这里练习。ZOJ虽然也定位为一个英文网站,但是这里的中国学生比较多,因此让人觉得很亲切。这里目前有500多道题目,难易分配适中,且涵盖了各大洲的题目类型并配有索引,除此之外,ZOJ的JUDGE系统是几个网站中表现得比较好的一个,很少出现Wrong Answer和Presentation error混淆的情况。这里每月也办有一次网上比赛,只要是注册的用户都可以参加。   说起中国的ONLINE JUDGE,去年才开始参加ACM竞赛的北京大学现在也建立了自己的提交系统;而我们学校也是去年开始参加比赛,现在也有可能推出自己的提交系统,如果能够做成,到时候大家就可以去上面做题了。同类网站的飞速发展标志着有越来越多的同学有兴趣进入信息学的领域探索,这是一件好事,同时也意味着更激烈的竞争。
小旋风柴进 2019-12-02 01:20:20 0 浏览量 回答数 0

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黄一刀 2020-04-04 03:07:45 80 浏览量 回答数 1

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爱吃鱼的程序员 2020-06-03 16:49:27 2 浏览量 回答数 1

回答

首先“缓存”Cache这个东西是干什么的,我们应该先有些基本的了解。要是不太明白的可以看看网上的解释:http://baike.baidu.com/view/907.htm 简单讲,阿里云OCS提供的功能就是提供对热点数据的高速访问。在使用OCS之前(或者在使用任何一种缓存服务之前),我们都应该明白关于缓存的这么几点: 缓存里的数据不是持久化保存的,也就是说它像是电脑里的内存,而不像硬盘;我们不能指望OCS里的数据一直保存不丢失。如果你真的需要存储持久化的数据,也许你应该出门左转找阿里云OSS(开发存储服务); 缓存里存的应该是“热点”数据。遵循常常出现的“20-80法则”,通常程序应用中都有一定比例的数据常常被请求访问,这就是所谓的热点数据,OCS正是为这种数据设计存在的。假定我们的程序中有100个数据,每次访问这些数据的概率完全是均匀分布的1/100,那么使用缓存的效果就不会太好,因为这其中不存在热点数据。 数据逐出。我们可以决定哪些数据是热点数据被放到缓存当中,但是如果我们的缓存容量不够大,这些热点数据中某些最近较少被用到的数据还是会被“挤出去”,这种行为叫做数据逐出。如果想减少出现这种情况,我们可以购买更高容量的OCS。 -------------------------         在开始使用之前,关于阿里云OCS,我们还需要知道以下这些事: 阿里云OCS仅支持阿里云内网访问,不支持公网访问。也就是说,我们用办公室或者家里的电脑(都属于公网)是无法连上阿里云OCS的。为什么会这样呢?因为缓存服务的根本目标是要提供低延迟的高速访问,而从公网电脑来连接OCS服务器的场景下,公网的网络环境是不可控的,可能出现延迟很高甚至断连接的情况,这使得缓存服务无法保证“高速、低延迟”的基本特性,所以阿里云OCS是不支持公网直接访问的。如果觉得高延迟的情况对于我们的应用也能接受,那么我们应该去选择阿里云其他的产品(比如OSS开放存储服务),而不应该选择OCS缓存服务。 阿里云OCS需要与ECS(阿里云服务器)配合使用,而且只能与本地区节点的ECS连通。这一点与上一条相关。OCS只能从阿里云内网访问,也就是说我们只能从阿里云ECS上才能访问并使用OCS服务。所以我们在官网购买OCS的时候,会看到提示信息说需要至少有一台ECS才能买OCS。另外,阿里云ECS是分地区节点的,比如北京、杭州、青岛等,我们在购买OCS缓存的时候也要选相应的地区节点。北京的ECS只能访问北京的OCS,而不能访问杭州或青岛的OCS。 阿里云OCS是按购买量收费的,而不是按使用量收费。这点需要提醒新同学们注意,在我们购买了OCS缓存之后,计费就已经开始了,即使我们还没有真正使用缓存。也就是说,我们买了1G的OCS缓存后,即使目前使用量为0,系统也会按照1G的标准来计费。所以我们在购买OCS的时候,要选取适合我们业务数据需要的缓存档位。当然了,阿里云OCS也提供在线升降缓存容量的功能。也就是说,如果我们在使用了一段时间之后,发现购买的OCS缓存不够用了(或者缓存使用量太低),我们可以在线的对已有的OCS实例进行升档(或者降档),而OCS缓存服务不会被中断。 阿里云OCS对于存贮的对象大小是有限制的。缓存通常对其内部存储的数据尺寸是有限制的,阿里云OCS也一样。目前OCS支持存储的数据对象的上限是1,000,000Byte。如果要存的值超过这个限制,我们应该考虑把数据压缩,或从逻辑上分成不同键存储的几个值。 ------------------------- 现在我们开始在阿里云官网上购买OCS实例  http://buy.aliyun.com/ocs  首先我们需要已经有了一台阿里云ECS,否则我们无法在这个页面成功购买OCS。购买的第一步,我们先要确定选择买哪个地区的OCS;这个很重要,如上面所说,如果我们的ECS是属于北京,而我们在这里购买了杭州的OCS,那么这两者是无法配合协同工作的。所以,在购买OCS的时候一定要选择应用服务器ECS所在地区的OCS。下一步是要选择OCS缓存容量。我们要购买多大的缓存,这个取决于我们对自身业务应用中热点数据总量大小的判断。如果一时难以准确判断数据量,也不用担心:我们可以先买一个大致容量的OCS(比如1GB),随后在使用过程中,通过OCS控制台提供的监控功能,我们可以了解到目前OCS缓存的使用量等数据,然后可以自主的调整所需的缓存量,购买更大的缓存(比如升到5GB)或者减少已购的缓存量(比如降到512MB),阿里云会根据我们选择的新配置来调整对应的收费。此外在选择缓存容量的时候,要知道不同容量的缓存档位对应着不同的性能配额,具体来说包括两个指标:吞吐量带宽与每秒请求处理数(QPS)。比如以现在的配额标准,1GB的OCS缓存对应5MB/sec的吞吐量带宽和3000次/sec的请求处理峰值。当我们使用OCS的时候,如果数据量传输的带宽超过了5MB/s, 或者每秒的请求数超过了3000次,都会触发性能配额控制机制,导致某些请求无法返回正常结果。在确定了地区和缓存容量之后,我们就可以直接下单购买OCS了。 ------------------------- 在成功购买OCS之后,我们的联系邮箱和手机都会收到OCS创建成功的通知,里面会包括OCS的实例ID和初始密码(关于密码的用处后面会讲到)。我们现在登录OCS控制台, http://ocs.console.aliyun.com/ 就可以看到已经购买到的OCS实例列表。在列表页面上对应OCS实例的后面点击“管理”,就可以进入该OCS实例的详情页,看到更多的详细信息。 ------------------------- 我们现在已经有了一个OCS缓存实例,现在是时候试玩OCS了。要使用OCS就要写一点程序代码,不过不用担心,我们在这里采用“Happy-Path”的方法,从最简单的操作开始,让新上手的菜鸟们能马上就有一个能调用OCS缓存服务的程序。OCS提供缓存服务,它并不要求我们的程序是哪种语言来写的。我们这里先以Java程序为例,写一个最简单的“Hello World”。(其他编程语言的例子,我们随后附上。)第一步,登录你的阿里云ECS服务器,在上面安装Java JDK和你常用的IDE(比如Eclipse)。一定要记得我们之前说过的,只有在阿里云内网的ECS服务器上,才能访问我们的OCS实例。所以,用家里或是公司的电脑执行下面的代码示例是看不到结果的。 Java JDK和Eclipse都很容易从网上找到下载,比如 http://download.eclipse.org/ 或者 http://www.onlinedown.net/soft/32289.htm 第二步,在把Java开发环境准备好了之后,下载第一个代码示例(Sample-Code-1第三步,在Eclipse里面打开刚下载的OcsSample1.java,我们要根据自己的OCS实例信息修改几个地方。        我们每个人买到的OCS实例的ID都是不重复的,其对应的阿里云内网地址也是独一无二的,这些信息都在OCS控制台上显示出来。我们在同自己的OCS实例建立连接的时候,需要根据这些信息修改OcsSample1.java中的对应地方。         public static void main(String[] args) {                                        final String host = "b2fd2f89f49f11e3.m.cnqdalicm9pub001.ocs.aliyuncs.com"; //控制台上的“内网地址”                   final String port ="11211";       //默认端口 11211,不用改                   final String username = "b2fd2f89f49f11e3"; //控制台上的“访问账号”                   final String password = "my_password"; //邮件或短信中提供的“密码”                   …… …… ……       信息修改完毕,我们可以运行自己的程序了。运行main函数,我们会在Eclipse下面的console窗口看到下面这样的结果(请忽略可能出现的红色INFO调试信息): OCS Sample CodeSet操作完成!Get操作: Open Cache Service,  from www.Aliyun.com     OK,搞定!我们已经成功的连接上了阿里云的OCS并且调用缓存服务成功,就这么简单。-------------------------我们已经成功运行了第一个调用阿里云OCS缓存服务的Sample程序OcsSample1.java,现在我们看看这个程序里都做了什么。                                  …… …… ……                            System.out.println("OCS Sample Code");                                                        //向OCS中存一个key为"ocs"的数据,便于后面验证读取数据,                             //这个数据对应的value是字符串 Open Cache Service,  from www.Aliyun.com                            OperationFuture future = cache.set("ocs", 1000," Open Cache Service,  from www.Aliyun.com");                            //向OCS中存若干个数据,随后可以在OCS控制台监控上看到统计信息                            for(int i=0;i<100;i++){                                String key="key-"+i;                                String value="value-"+i;                                 //执行set操作,向缓存中存数据                                cache.set(key, 1000, value);                            }                             System.out.println("Set操作完成!");                             future.get();  //  确保之前(cache.set())操作已经结束                         //执行get操作,从缓存中读数据,读取key为"ocs"的数据                            System.out.println("Get操作:"+cache.get("ocs"));                            …… …… …… 从这些代码中可以看出: 1. 我们在建立与OCS缓存服务器的连接后,先是向缓存中存(set)了一个“key-value”(键值对)形式的数据,这个数据的key是字符串“ocs”,其对应的value也是字符串;2. 接着我们继续向缓存中存(set)了100个其他简单的“key-value”数据。3. 最后我们进行功能验证。根据之前给定的key,从缓存中获取(get)其对应的value:也就是输入字符串“ocs”,缓存给我们返回value对应的字符串。 以上的步骤中,1与3是相对应的,我们只有先向缓存中set了某个数据,后面才能从缓存中get到这个数据。步骤2中程序向缓存set了100个数据,是为了从另一个方面进行验证。我们回到阿里云OCS控制台,打开“实例详情”页,在“实例监控”的部分点击刷新,会看到其中一些监控项的值已经发生了变化(注:监控信息的刷新可能存在数秒的延迟), 其中的“Key的个数”已经变成了101,也就是说我们程序已经成功地向OCS缓存中存放了101个数据。
唐翰 2019-12-01 23:27:50 0 浏览量 回答数 0

问题

MaxCompute产品简介:通告

2017年10月11日—预付费支持自动续费 2017年10月11日,MaxCompute的预付费实例开始支持自动续费,可在 阿里云控制台的续费管理中心操作。 MaxCompute续费操作介绍可以参考 续费管...
行者武松 2019-12-01 22:01:10 1613 浏览量 回答数 0

回答

首先“缓存”Cache这个东西是干什么的,我们应该先有些基本的了解。要是不太明白的可以看看网上的解释:http://baike.baidu.com/view/907.htm 简单讲,阿里云OCS提供的功能就是提供对热点数据的高速访问。在使用OCS之前(或者在使用任何一种缓存服务之前),我们都应该明白关于缓存的这么几点: 缓存里的数据不是持久化保存的,也就是说它像是电脑里的内存,而不像硬盘;我们不能指望OCS里的数据一直保存不丢失。如果你真的需要存储持久化的数据,也许你应该出门左转找阿里云OSS(开发存储服务); 缓存里存的应该是“热点”数据。遵循常常出现的“20-80法则”,通常程序应用中都有一定比例的数据常常被请求访问,这就是所谓的热点数据,OCS正是为这种数据设计存在的。假定我们的程序中有100个数据,每次访问这些数据的概率完全是均匀分布的1/100,那么使用缓存的效果就不会太好,因为这其中不存在热点数据。 数据逐出。我们可以决定哪些数据是热点数据被放到缓存当中,但是如果我们的缓存容量不够大,这些热点数据中某些最近较少被用到的数据还是会被“挤出去”,这种行为叫做数据逐出。如果想减少出现这种情况,我们可以购买更高容量的OCS。 -------------------------         在开始使用之前,关于阿里云OCS,我们还需要知道以下这些事: 阿里云OCS仅支持阿里云内网访问,不支持公网访问。也就是说,我们用办公室或者家里的电脑(都属于公网)是无法连上阿里云OCS的。为什么会这样呢?因为缓存服务的根本目标是要提供低延迟的高速访问,而从公网电脑来连接OCS服务器的场景下,公网的网络环境是不可控的,可能出现延迟很高甚至断连接的情况,这使得缓存服务无法保证“高速、低延迟”的基本特性,所以阿里云OCS是不支持公网直接访问的。如果觉得高延迟的情况对于我们的应用也能接受,那么我们应该去选择阿里云其他的产品(比如OSS开放存储服务),而不应该选择OCS缓存服务。 阿里云OCS需要与ECS(阿里云服务器)配合使用,而且只能与本地区节点的ECS连通。这一点与上一条相关。OCS只能从阿里云内网访问,也就是说我们只能从阿里云ECS上才能访问并使用OCS服务。所以我们在官网购买OCS的时候,会看到提示信息说需要至少有一台ECS才能买OCS。另外,阿里云ECS是分地区节点的,比如北京、杭州、青岛等,我们在购买OCS缓存的时候也要选相应的地区节点。北京的ECS只能访问北京的OCS,而不能访问杭州或青岛的OCS。 阿里云OCS是按购买量收费的,而不是按使用量收费。这点需要提醒新同学们注意,在我们购买了OCS缓存之后,计费就已经开始了,即使我们还没有真正使用缓存。也就是说,我们买了1G的OCS缓存后,即使目前使用量为0,系统也会按照1G的标准来计费。所以我们在购买OCS的时候,要选取适合我们业务数据需要的缓存档位。当然了,阿里云OCS也提供在线升降缓存容量的功能。也就是说,如果我们在使用了一段时间之后,发现购买的OCS缓存不够用了(或者缓存使用量太低),我们可以在线的对已有的OCS实例进行升档(或者降档),而OCS缓存服务不会被中断。 阿里云OCS对于存贮的对象大小是有限制的。缓存通常对其内部存储的数据尺寸是有限制的,阿里云OCS也一样。目前OCS支持存储的数据对象的上限是1,000,000Byte。如果要存的值超过这个限制,我们应该考虑把数据压缩,或从逻辑上分成不同键存储的几个值。 ------------------------- 现在我们开始在阿里云官网上购买OCS实例  http://buy.aliyun.com/ocs  首先我们需要已经有了一台阿里云ECS,否则我们无法在这个页面成功购买OCS。购买的第一步,我们先要确定选择买哪个地区的OCS;这个很重要,如上面所说,如果我们的ECS是属于北京,而我们在这里购买了杭州的OCS,那么这两者是无法配合协同工作的。所以,在购买OCS的时候一定要选择应用服务器ECS所在地区的OCS。下一步是要选择OCS缓存容量。我们要购买多大的缓存,这个取决于我们对自身业务应用中热点数据总量大小的判断。如果一时难以准确判断数据量,也不用担心:我们可以先买一个大致容量的OCS(比如1GB),随后在使用过程中,通过OCS控制台提供的监控功能,我们可以了解到目前OCS缓存的使用量等数据,然后可以自主的调整所需的缓存量,购买更大的缓存(比如升到5GB)或者减少已购的缓存量(比如降到512MB),阿里云会根据我们选择的新配置来调整对应的收费。此外在选择缓存容量的时候,要知道不同容量的缓存档位对应着不同的性能配额,具体来说包括两个指标:吞吐量带宽与每秒请求处理数(QPS)。比如以现在的配额标准,1GB的OCS缓存对应5MB/sec的吞吐量带宽和3000次/sec的请求处理峰值。当我们使用OCS的时候,如果数据量传输的带宽超过了5MB/s, 或者每秒的请求数超过了3000次,都会触发性能配额控制机制,导致某些请求无法返回正常结果。在确定了地区和缓存容量之后,我们就可以直接下单购买OCS了。 ------------------------- 在成功购买OCS之后,我们的联系邮箱和手机都会收到OCS创建成功的通知,里面会包括OCS的实例ID和初始密码(关于密码的用处后面会讲到)。我们现在登录OCS控制台, http://ocs.console.aliyun.com/ 就可以看到已经购买到的OCS实例列表。在列表页面上对应OCS实例的后面点击“管理”,就可以进入该OCS实例的详情页,看到更多的详细信息。 ------------------------- 我们现在已经有了一个OCS缓存实例,现在是时候试玩OCS了。要使用OCS就要写一点程序代码,不过不用担心,我们在这里采用“Happy-Path”的方法,从最简单的操作开始,让新上手的菜鸟们能马上就有一个能调用OCS缓存服务的程序。OCS提供缓存服务,它并不要求我们的程序是哪种语言来写的。我们这里先以Java程序为例,写一个最简单的“Hello World”。(其他编程语言的例子,我们随后附上。)第一步,登录你的阿里云ECS服务器,在上面安装Java JDK和你常用的IDE(比如Eclipse)。一定要记得我们之前说过的,只有在阿里云内网的ECS服务器上,才能访问我们的OCS实例。所以,用家里或是公司的电脑执行下面的代码示例是看不到结果的。 Java JDK和Eclipse都很容易从网上找到下载,比如 http://download.eclipse.org/ 或者 http://www.onlinedown.net/soft/32289.htm 第二步,在把Java开发环境准备好了之后,下载第一个代码示例(Sample-Code-1第三步,在Eclipse里面打开刚下载的OcsSample1.java,我们要根据自己的OCS实例信息修改几个地方。        我们每个人买到的OCS实例的ID都是不重复的,其对应的阿里云内网地址也是独一无二的,这些信息都在OCS控制台上显示出来。我们在同自己的OCS实例建立连接的时候,需要根据这些信息修改OcsSample1.java中的对应地方。         public static void main(String[] args) {                                        final String host = "b2fd2f89f49f11e3.m.cnqdalicm9pub001.ocs.aliyuncs.com"; //控制台上的“内网地址”                   final String port ="11211";       //默认端口 11211,不用改                   final String username = "b2fd2f89f49f11e3"; //控制台上的“访问账号”                   final String password = "my_password"; //邮件或短信中提供的“密码”                   …… …… ……       信息修改完毕,我们可以运行自己的程序了。运行main函数,我们会在Eclipse下面的console窗口看到下面这样的结果(请忽略可能出现的红色INFO调试信息): OCS Sample CodeSet操作完成!Get操作: Open Cache Service,  from www.Aliyun.com     OK,搞定!我们已经成功的连接上了阿里云的OCS并且调用缓存服务成功,就这么简单。-------------------------我们已经成功运行了第一个调用阿里云OCS缓存服务的Sample程序OcsSample1.java,现在我们看看这个程序里都做了什么。                                  …… …… ……                            System.out.println("OCS Sample Code");                                                        //向OCS中存一个key为"ocs"的数据,便于后面验证读取数据,                             //这个数据对应的value是字符串 Open Cache Service,  from www.Aliyun.com                            OperationFuture future = cache.set("ocs", 1000," Open Cache Service,  from www.Aliyun.com");                            //向OCS中存若干个数据,随后可以在OCS控制台监控上看到统计信息                            for(int i=0;i<100;i++){                                String key="key-"+i;                                String value="value-"+i;                                 //执行set操作,向缓存中存数据                                cache.set(key, 1000, value);                            }                             System.out.println("Set操作完成!");                             future.get();  //  确保之前(cache.set())操作已经结束                         //执行get操作,从缓存中读数据,读取key为"ocs"的数据                            System.out.println("Get操作:"+cache.get("ocs"));                            …… …… …… 从这些代码中可以看出: 1. 我们在建立与OCS缓存服务器的连接后,先是向缓存中存(set)了一个“key-value”(键值对)形式的数据,这个数据的key是字符串“ocs”,其对应的value也是字符串;2. 接着我们继续向缓存中存(set)了100个其他简单的“key-value”数据。3. 最后我们进行功能验证。根据之前给定的key,从缓存中获取(get)其对应的value:也就是输入字符串“ocs”,缓存给我们返回value对应的字符串。 以上的步骤中,1与3是相对应的,我们只有先向缓存中set了某个数据,后面才能从缓存中get到这个数据。步骤2中程序向缓存set了100个数据,是为了从另一个方面进行验证。我们回到阿里云OCS控制台,打开“实例详情”页,在“实例监控”的部分点击刷新,会看到其中一些监控项的值已经发生了变化(注:监控信息的刷新可能存在数秒的延迟), 其中的“Key的个数”已经变成了101,也就是说我们程序已经成功地向OCS缓存中存放了101个数据。-------------------------在写下一篇技术贴之前,列一些OCS用户在入门时问到的问题,方便其他刚认识OCS的同学:Question:买了1G的OCS,那就相当于这个1G是专门缓存用的,与ECS服务器的内存没关系是吧~Answer:是的,OCS的缓存容量与您ECS的内存容量是没关系的。Question:OCS 外网测试,怎么连接?有没有外网连接地址哦?Answer:OCS是不能从外网访问的。参照上面的文章。Question:我之前那个OCS可以正常使用,但现在换了一个OCS就不行了,怎么回事?Answer:经核实您的主机是属于杭州节点的,而现在这个OCS是青岛节点的,不同地域之间的产品内网不互通。Question:在设置一个value时,如果指定过期时间为0,会永久保留吗?Answer:指定过期时间为0,OCS就认为此数据不根据过期时间发生淘汰;但是,此数据仍有可能基于LRU被其他数据淘汰,或者由内存清理造成丢失 ,因此不能认为这个value会永久保留。 Question:对OCS的访问是否需要负载均衡? Answer:不需要。对访问请求的负载均衡都是在OCS服务器端来进行的,用户直接使用缓存服务即可,不用考虑负载均衡的事情。 Question:OCS是否会主动关闭闲置的连接? 如果会,请问连接闲置多久会被关闭?Answer:OCS不会主动关闭闲置的用户连接。但是用户的环境如果使用了SLB,则需要参考SLB连接关闭时间。Question:如何设置数据在OCS缓存中的过期时间 ?Answer:关于设置缓存数据的过期时间,可以参考Memcached官方说明: https://code.google.com/p/memcached/wiki/NewCommands An expiration time, in seconds. Can be up to 30 days. After 30 days, is treated as a unix timestamp of an exact date. 翻译过来就是:0~2592000表示从当前时刻算起的时间长度(以秒计算,最长2592000即30天);大于2592000表示UNIX时间戳。 此值设置为0表明此数据不会主动过期。------------------------- 回 12楼(村里一把手) 的帖子 谢谢,要让大家用得好才算数。 -------------------------缓存与数据库相结合使用,是常见的一种应用搭配场景。现在我们再看一个例子,是用OCS搭配MySQL数据库使用。Java示例代码在此(这个示例代码中,大部分与前几个例子类似。因为要与数据库结合,所以程序需要依赖一个JDBC的jar包才能运行。支持MySQL的JDBC jar包在此(在程序中添加MySQL数据库的连接信息:     …… …… ……            // JDBC driver name and database URL    static final String JDBC_DRIVER = "com.mysql.jdbc.Driver";    static final String DB_URL = "jdbc:mysql://xxxxxxx.mysql.rds.aliyuncs.com/testdb"; //MySQL数据库URL        //  Database用户名及密码    static final String DB_USER = "xxxxxx";    static final String DB_PASS = "xxxxxx";            我们设想这样一个场景:我们需要从数据库的tableone表中查找区域不属于北京的记录总数,用SQL表示就是:SELECT count(*)  FROM testdb.tableone where region != 'beijing'假定这个表中的数据如下,则这条SQL查询返回的结果就是7:如果这个查询被调用到的频率很高,多个用户反复不断的在数据库中查这个数据,我们就可以把这个查询结果放到OCS缓存中去。看下面的代码片段,我们用for循环模拟用户连续20次在数据库中查询上述SQL语句:              for (int i = 1; i <= 20; i++) {                String sql = "SELECT count(*)  FROM testdb.tableone where region != 'beijing'";                String key ="non-beijing"; //给SQL语句自定义一个key                //在OCS缓存里按key查找               String value =  (String) cache.get(key);                                if (value == null) {                    // 在OCS缓存里没有命中                    // step 1:从My SQL数据库中查询                    //Load MySQL Driver                      Class.forName(JDBC_DRIVER);                     con = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASS);                    ps = con.prepareStatement(sql);                    ResultSet result = ps.executeQuery(sql);                    result.next();                                        value=result.getString(1);                    System.out.println("从MySQL中查询数据.  Key= "+key+" Value="+value);                                       // step 2: 把数据库返回的数据作为value存放到OCS缓存中去                    cache.set(key, EXPIRE_TIME, value);                                    } else {                    // 在OCS缓存里命中                    System.out.println("从OCS中读取数据.     Key= "+key+" Value="+value);                }                            }// end of for在这段代码中我们可以看到,我们给这条SQL语句标记了一个key,当有用户要执行这条SQL的时候,我们首先按照key在OCS缓存中查找:如果没有对应的缓存数据,则连接MySQL数据库执行SQL查询,把结果返回给用户,并把这个查询结果存到OCS缓存中去;如果OCS中已经有了对应的缓存数据,则直接把缓存数据返回给用户。运行结果如下: 从MySQL中查询数据.  Key= non-beijing, Value=7从OCS中读取数据.     Key= non-beijing, Value=7从OCS中读取数据.     Key= non-beijing, Value=7从OCS中读取数据.     Key= non-beijing, Value=7…… …… 从结果可以看出,程序第1次是从MySQL数据库当中查询数据,后面的19次都是从OCS缓存中获取key对应的value直接返回。也就是说,OCS降低了程序去连接MySQL数据库执行SQL查询的次数,减轻了对数据库的负载压力。用户对热点数据访问的频率越高,OCS的这种优势就越明显。
唐翰 2019-12-01 23:41:23 0 浏览量 回答数 0

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