2023年09月
gRPC仍然会按照设置的并发度来计算,不过,要考虑一下你的硬件 队列长度限制的话,gRPC 在异步调用中采用了线程池和事件驱动的方式来管理请求和响应的处理。默认情况下,每个请求都会分配一个线程去处理,线程池大小由 gRPC 根据系统配置和可用资源动态调整。对于超出线程池容量的请求,会被放入一个内部缓存队列中暂存,直到线程池有空闲线程可用时再进行处理。这个缓存队列的长度是可以通过 gRPC 相关参数进行配置的。 官网文档啦 异步API:https://grpc.io/docs/languages/java/async/
可以通过创建独立的空间/工作区来实现租户模式。每个空间/工作区都是一个独立的环境,可以包括自己的应用、数据和配置等资源,不同的空间之间相互隔离,互不影响。
看需求喽 Flink SQL API 是基于标准的 SQL 语言扩展而来,易于上手和使用,适合快速开发 Flink Table API 则是一种更加面向对象的编程方式,使用起来比较灵活,支持更多的编程语言。相较于 Flink SQL API,Flink Table API 编写的代码可读性更强,且更容易维护和调试。
如果你只需要输出insert操作可以在Upsert Kafka语句中添加Where语句,筛选出需要输出的数据,通过Where来控制。
如果需要同时输出insert和update操作的消息,那么就需要将value为空的消息也一并输出到Kafka中。
看看你给权限了没,如果不行建议你找客服,
查看源表和目标表的数据。检查源表和目标表的数据是否一致,如果存在不一致的情况,则可定位脏数据的来源。 检查同步任务的配置。检查实时同步任务的参数配置,包括源表、目标表、同步模式、字段映射关系等,确保其准确无误。 使用DataWorks数据质量控制功能。针对特定的字段,可以配置自定义SQL校验规则,检查数据是否符合预期。(好像你配置了自定义sql校验规则)
灰色可能是因为该表或数据源未启用数据质量控制。只有开启数据质量控制功能,才能进行自定义SQL校验的设置。
可以使用使用ADB中的增量数据拉取功能ChangeTracking等,来实现实时数分。用增量数据拉取方式将数据同步到流式计算框架,然后你在进行实时计算和分析
这玩意理论上没有限制,但是不推荐你都放在一个里面,因为一旦故障,好多key就访问不了,业务就故障了,你可以利用分布式特性分散到不同的slot里面
修改ODPS连接的参数即可,这个参数maxIdleTimeEx
要关的,不然有可能会造成数据同步的延迟和数据不一致等问题。所以还是关了吧,等你有holo再重新打开
可以进行测试,HiBench 是支持的,可以用于对 SparkonK8s 进行压力测试和性能测试。
打开控制台,进入那个任务页面,找到对应的作业,点击作业名称进入详情。 在作业详情页面中,找到实例标签页,可以看到该作业的所有实例列表。 点击某个实例的“查看日志”按钮,即可查看该实例的全部日志信息。
可以使用数据集成节点作为根节点,将多个物理SQL调度串联起来。
1.创建一个数据集成节点,将需要执行的多个物理SQL调度分别作为子节点添加到该数据集成节点中。 2.在各个子节点之间设置好依赖关系,保证它们按照正确的顺序执行。 3.在数据集成节点中选择“运维中心”菜单中的“周期任务”,配置好调度周期和时间,以及其他相关参数。 4.启动该数据集成节点后,会自动触发所有子节点的执行,并按照预定的顺序和周期循环执行。
缺少组件,在外层嵌套EMPLOYEE
遇到问题先去看日志
最高荣誉,乘风问答管招募
检查迁移前后MySQL的规格,配置是否一致
查看数据库的监控指标,查看数据库的慢日志