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2023年12月
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2023-11-29 23:27:11
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2023-12-04
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2023-08-29
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2023-12-04
数据传输服务DTS（Data Transmission Service）支持将MySQL数据同步至PolarDB MySQL数据传输服务DTS（Data Transmission Service）支持将MySQL数据同步至PolarDB MySQL版集群，这是因为PolarDB是阿里巴巴自主研发的下一代关系型分布式云原生数据库，它完全兼容MySQL，具备简单易用、高性能、高可靠和高可用等特点。无论是RDS MySQL实例，还是ECS上的自建数据库，通过专线、VPN网关或智能网关接入的自建数据库，或者通过数据库网关接入的自建数据库等，只要满足条件，都可以实现与PolarDB MySQL版的双向数据同步。
在同步过程中，DTS会自动在PolarDB MySQL版中创建数据库，但是如果待迁移的数据库名称不符合PolarDB MySQL版的定义规范，需要在配置迁移任务之前在PolarDB MySQL版中手动创建数据库。此外，双向数据同步可适用于异地多活、异地容灾等多种应用场景。
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2023-12-04
在设置RDS白名单时，通常需要包含gateway IP地址。这是因为gateway IP地址是客户端（例如您的电脑或服务器）连接到RDS实例所需的IP地址。只有将这个IP地址添加到白名单中，您的设备才能成功连接到RDS实例并进行数据访问和操作。
需要注意的是，RDS默认已经设置了系统白名单，用于允许系统账号对数据库进行维护操作，但这个白名单并不会显示出来。此外，为了避免安全风险，不建议将白名单设置为0.0.0.0/0，因为这会开放RDS实例对公网的全部访问权限，可能导致安全隐患。
总之，通过正确配置白名单，您可以确保只有授权的设备能够连接到RDS实例，从而增强了数据的安全性和访问的可控性。
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2023-12-04
如果发现DTS数据迁移过程中存在问题，可以进行修正。首先，需要登录数据传输控制台，在左侧导航栏中选择"数据迁移"选项。接着，在"迁移任务列表"页面中，找到对应的数据迁移任务并点击进入详情。在此页面中，用户可以查看到数据迁移的详细信息，包括源数据库、目标数据库、迁移类型等。
如果发现数据不一致的情况，用户可以选择暂停任务并进行修正。待数据问题解决后，可以再次启动任务进行数据迁移。此外，DTS还提供了回滚功能，当发现数据迁移失败或者迁移结果不符合预期时，可以使用此功能将数据恢复至迁移前的状态。
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2023-12-04
DTS自动迁移的弊端主要表现在数据一致性方面。在库表结构迁移过程中，DTS会将源数据库中的外键迁移到目标数据库。然而，在全量迁移和增量迁移过程中，DTS会以Session级别暂时禁用约束检查以及外键级联操作。若任务运行时源库存在级联更新、删除操作，可能会导致数据不一致。因此，使用DTS进行数据迁移时，用户需要谨慎处理业务操作，避免在此期间对源数据做出可能引发数据不一致的修改。
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2023-12-01
要将钉钉工作台中的云效绑定的组织更改为云效另外一个组织，你需要首先在钉钉的管理端对组织结构进行增删，因为这些改动会自动同步到云效中。具体操作步骤如下：
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2023-12-01
在云效中，通过流水线构建的Java代码可以通过以下步骤获取：
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2023-12-01
Hologres是阿里云自研的兼容PostgreSQL协议的一站式实时数仓引擎，它支持海量数据的实时写入、更新和分析。为了实现高并发性能，Hologres在存储时将物理表分成多个Shard，这些Shard会按照一定的分布方式存储在所有的物理节点上。每个Shard可以并发进行查询，因此Shard数量越多，整个查询的并发度也就越高。
然而，Shard的数量并不是越多越好，因为更多的Shard会带来额外的开销。因此，在确定每个表的Shard数量时，需要综合考虑查表的数据量和查询的复杂度。此外，为了进一步优化性能，可以考虑使用分布式查询引擎，如MaxCompute，这种技术可以显著加速查询并实现亚秒级的响应时间。
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2023-12-01
Hologres的TEXT字段类型和VARCHAR类型在存储上有所不同。在MySQL中，varchar必须满足最大行宽度限制，也就是65535 (64k) 字节，而varchar本身是按字符串个数来定义的。使用utf-8字符集时，一个字符占用三个字节，因此单表varchar实际占用的最大长度为(65535-2)/3 = 21844个字符。当字符数超过255个时，会有2字节的额外占用空间开销，所以总长度会减2。如果是255以下，则总长度减1。而在Hologres中，TEXT字段类型会根据实际存储的文本内容进行动态扩展，这意味着它可能会占用更多的存储空间。
但需要注意的是，当考虑使用TEXT或VARCHAR时，应根据实际业务需求来选择。例如，如果需要存储大量的文本数据，TEXT可能是更好的选择，因为它的适用范围更广泛。但如果存储的数据量较小，或者主要是数字和字母组合，那么VARCHAR可能更为合适。此外，为了确保数据的完整性和性能，建议在进行多表关联时，不同列尽量使用相同的数据类型。
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2023-12-01
在Flink SQL CDC实时数据统计中，如果发现每到第二天会把之前的数据也统计进来，这可能是因为时间过滤条件设置的问题。具体来说，你可以尝试使用TUMBLE滚动窗口来统计每天的数据。TUMBLE窗口会根据指定的字段（比如时间字段）来划分数据，并且每个窗口的范围是固定的，这样可以避免把前一天的数据也统计进来。
首先，你需要定义一个TUMBLE窗口，如下所示：
TUMBLE_START('timestamp', INTERVAL '24' HOURS)
OVER (PARTITION BY 'partition_field' ORDER BY 'timestamp')
AS windowed_table
然后，你可以在这个窗口上进行你的统计分析。
另外，请确保你的时间字段已经被正确设置为事件时间。你可以通过以下方式来设置：
INSERT INTO table_name SELECT *, ROWTIME AS my_timestamp, ...
FROM another_source;
如果你的问题还没有得到解决，可能需要检查你的Flink任务配置和CDC连接器的设置。确保Flink任务的运行环境和依赖项都是正确的。
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2023-12-01
在阿里云效中，查看登录日志可以通过以下步骤进行：
首先，你需要登录到阿里云效控制台。每个云效用户都需要使用阿里云账号进行登录。
登录后进入项目页面，点击左侧导航栏中的“日志管理”菜单。
在"日志管理"页面中，可以看到“操作日志”和“部署日志”两个标签页。
如果你想查看关于RAM用户的登录信息，可以在企业管理后台的"安全管理-操作日志"中进行查看。这里可以统一查看企业内各项操作的操作记录，并可以筛选日期、成员和操作类型。
注意的是，管理后台本身的操作，仅记录主要操作，日志更新时间为1小时。
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2023-12-01
云效的部署方式并不是完全的黑盒，它提供了一系列的部署流程和工具，使得开发人员可以更好地掌控整个部署过程。云效支持多种部署方式，包括基于容器的应用部署、基于虚拟机的应用部署、基于代码库的应用部署等 。
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2023-11-30
检查一下您的MongoDB版本与DataWorks版本是否兼容。
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2023-11-30
在DataWorks中，当您需要通过表达式定义方式添加、删除或修改调度参数时，系统会对当前的表达式语法进行校验。如果校验未通过，则无法配置相应的调度参数。特别是对于等号，DataWorks不支持在等号的两端加入空格，也不支持在赋值语句中使用空格。例如，"yyyy-mm-dd"这种格式的日期字符串应该被拆分为两个参数来使用，即key1="yyyy-mm-dd"，key2="yyyy"，key3="mm"，key4="dd"。
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2023-11-30
DataWorks补数据是一种周期任务，支持补当前节点及其下游节点。您可以在DataWorks工作流中创建一个手动补数据的作业，通过手动输入数据补充到目标表中。执行SQL语句进行数据补录。使用ODPS SQL，可以直接执行INSERT INTO语句来补充数据到目标表中。
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2023-11-30
在DataWorks中，MaxCompute数据的定期备份可以通过任务工作流的配置、周期性调度执行及元数据管理来实现，以保障数据生产及管理的高效稳定。同时，如果需要将MaxCompute中的数据导出至其他数据源执行后续数据处理操作时，还可以使用DataWorks的数据集成功能将MaxCompute中的数据以离线方式导出。
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2023-11-30
确实，为了在DataWorks上进行实时计算，您需要使用阿里云的实时计算引擎Flink。DataWorks支持通过两种方式使用Flink：一种是创建流式计算任务，另一种是使用Stream Studio这个基于Flink构建的一站式流计算开发平台。然而，需要注意的是，Flink实时计算引擎并非基础版DataWorks的功能，而是高级版或专业版的功能之一。因此，如果您计划使用Flink进行实时计算，您需要将您的DataWorks版本升级到高级版或专业版。另外，使用Flink实时计算引擎之前，您需要在DataWorks中先创建Flink计算引擎资源。
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2023-11-30
首先不清楚您需要问什么问题，我只能根据这个字面意思去回答了！
阿里云DataWorks的实时计算是一项功能，它支持您创建实时计算阿里云DataWorks的实时计算是一项功能，它支持您创建实时计算任务并选择实时计算引擎（Realtime Compute for Apache Flink），然后编写相应的SQL代码。此外，DataWorks的实时计算任务页面会为您展示任务实例的基本信息和运行详情，使您能够方便地查看目标任务的运行状况。同时，该服务还允许您为目标任务设置监控报警，这样在任务运行出错时就能及时发现并处理异常。
为了进一步提升开发效率，DataWorks推出了Stream Studio，这是一个基于阿里巴巴实时计算引擎Flink构建的一站式流计算开发平台。Stream Studio提供了可视化拖拽DAG和SQL两种开发模式，支持DAG与SQL互相转换，通过可视化拖拽就能轻松实现流计算作业开发。
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2023-11-30
是的，EMAS移动推送服务端sdk是存在的。您可以通过以下步骤集成SDK：
此外，您还可以通过控制台或API来推送消息或通知。
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2023-11-30
在使用DataWorks数据集成同步PostgreSQL数据库中的geometry空间类型字段到MaxCompute或另一个PostgreSQL时，可以按照以下步骤进行处理：
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2023-11-30
MSE微服务引擎的限流降级功能在1.1.0及以上版本的网关中提供了原生的支持，包括对Sentinel的流量控制组件的支持。因此，即使AHAS下架了，您仍然可以使用Sentinel作为替代方案来实现流量控制。
具体来说，MSE Sentinel（原 AHAS Sentinel）是Sentinel的阿里云上版本，提供企业级的流量治理与自愈服务，包括可靠的实时监控和历史秒级监控数据查询，这些指标包括QPS、RT、load、CPU使用率等，并且支持按照调用类型分类，以及同比/环比展示。
