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2023年12月

2023年11月

2023年10月

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  • 回答了问题 2023-12-04

    数据传输DTS rds mysql同步至polardb for mysql,什么原因?

    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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  • 回答了问题 2023-12-04

    RDS设置白名单,为什么一般要包含gateway IP地址呢?

    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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  • 回答了问题 2023-12-04

    数据传输DTS如何修正?

    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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  • 回答了问题 2023-12-04

    数据传输DTS这个自动迁移有什么弊端吗?

    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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  • 回答了问题 2023-12-01

    云效中,如何将钉钉工作台中的云效绑定的组织更为为云效另外一个组织?

    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:

    1. 使用手机打开钉钉应用并登录你的账号。
    2. 进入钉钉的管理端,找到并点击「组织架构」。
    3. 在这里,你可以新增、删除或修改部门和成员信息。完成这些更改后,保存退出。
    4. 接下来,你需要返回到钉钉的工作台,找到并点击「云效」。
    5. 在云效页面上,你将看到「前往绑定」的选项。点击这个选项,然后选择你希望绑定的新的钉钉组织。
    6. 最后,根据你使用的账号类型,前往对应的绑定页面进行操作。
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  • 回答了问题 2023-12-01

    在云效中,通过流水线构建的java代码,在docker文件里怎么拿到?

    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:

    1. 登录到云效控制台。
    2. 进入项目页面,找到需要获取代码的项目。
    3. 点击项目名称,进入项目详情页面。
    4. 在左侧导航栏中,选择“流水线”。
    5. 在流水线列表中,找到需要获取代码的流水线,点击进入流水线详情页面。
    6. 在流水线详情页面中,找到“构建日志”选项卡。
    7. 点击“构建日志”,查看构建过程中生成的Dockerfile内容。
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  • 回答了问题 2023-12-01

    Hologres之前用的ttl来管理生命周期的,应该怎么同时保证读写高并发性能?

    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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  • 回答了问题 2023-12-01

    Hologres text字段类型比varchar占用的空间更多吗?

    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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  • 回答了问题 2023-12-01

    flink sql cdc数据统计

    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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  • 回答了问题 2023-12-01

    请问,在云效中,怎样查看阿里云效的登录日志?

    在阿里云效中,查看登录日志可以通过以下步骤进行:

    1. 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。

    2. 登录后进入项目页面,点击左侧导航栏中的“日志管理”菜单。

    3. 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。

    4. 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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  • 回答了问题 2023-12-01

    云效中,云效的部署难道都是黑盒么?

    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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  • 回答了问题 2023-11-30

    DataWorks dw离线同步的一键生成目标表结构, 为什么不能识别mongdb?

    检查一下您的MongoDB版本与DataWorks版本是否兼容。

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  • 回答了问题 2023-11-30

    DataWorks调度参数不支持等号怎么办?

    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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  • 回答了问题 2023-11-30

    DataWorks什么是补数据?

    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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  • 回答了问题 2023-11-30

    DataWorks中maxcompute如何定期备份?

    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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  • 回答了问题 2023-11-30

    dataworks 上要搭配实时计算的组件,是要单独购买实时flink吗?

    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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  • 回答了问题 2023-11-30

    dataworks 实时计算?

    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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  • 回答了问题 2023-11-30

    在应用研发平台EMAS中,移动推送服务端sdk有吗

    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:

    1. 登录EMAS管理控制台,找到您的项目并点击进入。
    2. 在顶部导航栏选择"用户增长",然后在左侧导航栏选择"移动推送 > 概览"。
    3. 查看推送统计数据和设备统计数据。
    4. 完成SDK集成,包括移动推送Android SDK集成和移动推送iOS SDK集成。

    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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  • 回答了问题 2023-11-30

    在使用dataworks数据集成去同步postgresql数据库中的 geometry怎么处理呢?

    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:

    1. 在DataWorks中创建一个新的数据集成任务。
    2. 配置源数据库为PostgreSQL,输入源数据库的连接信息,如主机名、端口、用户名、密码等。
    3. 配置目标数据库为MaxCompute或另一个PostgreSQL,输入目标数据库的连接信息,如主机名、端口、用户名、密码等。
    4. 在数据映射页面,选择需要同步的表和字段。对于geometry类型的字段,需要进行特殊处理。
    5. 在源数据库的geometry字段对应的列映射设置中,选择“自定义映射”选项。
    6. 在自定义映射设置中,将源数据库的geometry字段映射为目标数据库的对应字段。例如,如果源数据库中的geometry字段名为“geom”,目标数据库中的对应字段名为“target_geom”,则可以将源数据库的“geom”字段映射为目标数据库的“target_geom”字段。
    7. 在目标数据库的geometry字段对应的列映射设置中,选择“使用源列类型”。这样,DataWorks会自动将源数据库的geometry类型转换为目标数据库的geometry类型。
    8. 完成数据映射后,保存并执行数据集成任务。DataWorks会根据配置的信息,将源数据库中的geometry字段同步到目标数据库中。
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  • 回答了问题 2023-11-30

    MSE微服务引擎如果AHAS下架了,那就没有平替Sentinel的商用产品了?

    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。

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