能力说明:
熟练掌握Docker各类高级特性,包括容器数据卷、DockerFile构建等;熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像,并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。
能力说明:
熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等,熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术,可进行Web服务器(Nginx),以及数据库(My SQL)的搭建、配置、应用,可根据需求编写Shell脚本,通过常用工具进行linux服务器自动化运维。
能力说明:
掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧,包括索引策略、innodb和myisam存储引擎,熟悉MySQL锁机制,能熟练配置MySQL主从复制,熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置,并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。
2024年04月
作为一枚码农,我认为EDA在云时代大放异彩,主要是因为它能完美契合当下数字化转型对系统灵活性、响应速度和数据驱动决策的需求。简单来说:
松耦合:EDA让各服务通过事件交流,不直接依赖彼此,像咱程序员改代码一样自由,不用牵一发动全身。
实时响应:在云环境中,事件触发即处理,跟咱刷推特看到热点秒回一样快,这对实时业务如金融交易、IoT监控太重要了。
弹性扩展:面对流量洪峰,EDA就像乐高积木,轻松增减处理节点,扛得住双十一剁手狂潮,省心!
数据驱动:所有变动都成事件记录下来,简直是企业的“时光机”,回溯分析、AI训练,商业洞见信手拈来。
EDA在云时代火得有理有据,咱码农用着顺手,老板看着满意,客户体验飙升,想不火都难!
通义灵码如同超给力编程小秘,高效完成基础代码搭建,助程序员聚焦创新思考,大幅提升工作效率。 犹如耐心导游,通义灵码解析复杂代码逻辑,减轻理解压力,改善工作心情。 遵循最佳实践,严控代码质量,主动纠错优化,附带单元测试,通义灵码确保代码既快又好
我觉得Serverless架构在做图像处理时,简直就像是量身定制的一样好用。首先,这架构超级灵活,能根据处理任务多少自动调整资源,高峰期再多并发也不怕卡顿,低谷期又不会白花钱养着闲置服务器,省钱省力。
不用操心服务器运维那些杂七杂八的事儿,我就能一门心思扑在图像处理的核心算法和业务逻辑上,工作效率嗖嗖往上涨。而且,改个bug、升级个功能什么的,一键部署更新,那叫一个快!
Serverless天生就擅长“分而治之”,大批量图像处理任务分分钟切分成小块并发执行,处理速度杠杠的。还有啊,云服务商提供的各种现成的图片服务,比如存储、加速、智能识别啥的,跟Serverless一结合,整个处理流程就全打通了,省得我自己再去对接各种接口。
所以你看,Serverless架构既帮我省了钱、省了心,还让我的图像处理服务又稳又快,迭代还贼迅速,这样的好东西,咱做图像处理的哪能不爱呢!
作为一名程序猿,面对线程死循环问题,我首先会在设计和编码阶段就充分考虑并发场景,尽量避免竞态条件的出现。我会使用互斥锁、信号量等同步机制确保共享资源访问的原子性,同时遵循“最小权限原则”限制线程对资源的操作范围,降低死循环风险。
在调试阶段,若发现疑似死循环现象,我会利用性能分析工具,追踪线程状态和CPU占用情况,找出长时间占用CPU的线程及其对应代码段。结合日志输出、断点调试等手段,深入理解其执行逻辑,精准定位问题所在。
一旦确认死循环,修复策略包括:修正逻辑错误,确保循环有明确的退出条件;优化同步策略,减少不必要的锁竞争;采用超时或中断机制为循环设定合理的运行上限。此外,定期进行压力测试和代码审查也是预防死循环的有效手段,有助于及时发现并修复潜在问题,保障系统稳定高效运行
我认为成为优秀的关键应该是五点:
一、扎实的技术功底,深入理解项目涉及的各项技术,能准确评估技术难度与风险,为决策提供专业支持;
二、出色的沟通协调能力,既能与团队成员有效沟通技术细节,也能与非技术人员清晰阐述技术方案,确保各方对项目目标与进展达成共识;
三、严谨的项目管理能力,熟练运用敏捷、瀑布等项目管理方法论,科学制定计划,严密监控进度,灵活应对变更,确保项目按期高质量完成;
四、强烈的主人翁意识,主动承担责任,积极解决问题,时刻关注项目全局,以结果为导向驱动项目前进;
五、持续学习与创新精神,紧跟技术发展趋势,引入新的管理理念与工具,不断提升项目管理效能。
身为一个码农,我认为优雅并行编程需深度理解问题,合理拆解任务以确保独立并行,避免数据依赖。设计精巧通信与同步机制,使用高效并发原语如锁、条件变量,遵循最小化临界区原则降竞争。根据任务特性和硬件架构动态调整资源分配,防闲置或过度争抢。采用事务、版本控制等保数据一致性,结合备份、冗余执行等容错策略。通过压力测试、竞态检测等严谨测试与性能分析,持续优化并行代码,保持正确性并发挥并行优势。
变更不会影响到现有的业务流程,可以直接变更并提交到生产环境。
PolarDB集群版采用双活(Active-Active)的高可用集群架构。当存在系统故障或节点宿主机异常时,可读写的主节点和只读节点之间会自动进行故障切换(Failover),系统自动选举新的主节点。切换过程中,可能会出现20~30秒左右的闪断
在数据管理服务DMS控制台,单击顶部菜单栏中的集成与开发(DTS),然后在左侧导航栏中,选择数据开发 > 任务编排
DataWorks目前不支持一键关闭,您可将对应区域下的工作空间删除。具体如下:
前往DataWorks管理控制台>工作空间列表查看每个地域下是否存在工作空间,如果存在且代码已备份好后可直接删除DataWorks工作空间。
链接如下:https://help.aliyun.com/zh/dataworks/deactivate-dataworks?spm=5176.smartservice_service_robot_chat_new.help.dexternal.77a4709ats2x1T
在离线同步任务运行前,先对目标表进行备份,以防止数据丢失
可以在数据开发页面指定的业务流程名处,进入资源组编排,您可以在此页面批量修改该业务流程内的节点指定的调度资源组,给你个链接研究一下:https://help.aliyun.com/zh/dataworks/configure-or-change-resource-groups-for-data-integration-or-resource-groups-for-scheduling-for-multiple-nodes-at-a-time?spm=5176.smartservice_service_robot_chat_new.help.dexternal.77a4709ats2x1T
需要修改公共资源组,可以在原来使用公共资源组的节点中直接切换资源组,不需要新建节点。同时,公共资源组在4.1版本之后仍然会支持到9.1版本,而且修改资源组后可以直接保存
需要修改公共资源组,可以在原来使用公共资源组的节点中直接切换资源组,不需要新建节点。同时,公共资源组在4.1版本之后仍然会支持到9.1版本,而且修改资源组后可以直接保存
上边已经告诉你了网络不通,可以尝试ping或telnet命令检验资源组与同步机器间的网络连通性,你网没问题还不行找一下阿里云工服,反馈一下
可以通过MaxCompute输出的配置项(分区方式可以根据字段内容动态分区)实现根据源端字段内容实现动态分区
有没有完整日志,这个显示连接超时,可以使用ping或telnet命令检验资源组与同步机器间的网络连通性,核对数据源的基本信息设置,确认该账号在数据库中具备必要的访问权限,也可能是网络不好导致的
这个之前官方已经给答案了,我这里就不多啰嗦了,主要还是当前资源组里的任务并发数达到上限的问题,解决办法给你甩个链接研究一下,不明白你再喊我:https://help.aliyun.com/zh/dataworks/support/nodes-that-are-waiting-for-resources#title-144-5bk-b81
一台机器最多只能绑定2个专有网络,而不是一共只能绑定2个,看一下链接:https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/create-and-use-an-exclusive-resource-group-for-data-integration#title-y2t-d8r-10z
图片如下:
是的,4c8g类型的独享调度资源组和独享数据集成资源组,最多支持绑定2个专有网络,其他规格的独享调度资源组和独享数据集成资源组,最多支持绑定3个专有网络,绑定网络的链接发给你,可以查一下:https://help.aliyun.com/zh/dataworks/plan-and-configure-resources-1#title-y2t-d8r-10z