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2024年05月
01.29
11:21:52
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2024-01-29 11:21:52
深入理解前端性能优化
在当今互联网发展的时代,前端性能优化已经成为了开发者关注的焦点。本文将深入探讨前端性能优化的重要性、常见的性能优化策略以及实践中的注意事项,帮助读者全面提升网站的加载速度和用户体验。
01.29
11:19:41
发表了文章
2024-01-29 11:19:41
大数据技术在电商平台中的应用
电商平台是当今社会最为普及的购物方式之一,而大数据技术则成为了众多企业的强有力竞争力。本文将介绍大数据技术在电商平台中的应用,包括数据采集、预测分析、用户画像等方面,并探讨其对电商平台的价值和意义。
2024年01月
01.28
20:15:17
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2024-01-28 20:15:17
DataWorks有些节点我已经冻结了,如果修改完集成资源组,提交任务后,会不会导致任务取消冻结?
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01.28
20:12:23
回答了问题
2024-01-28 20:12:23
DataWorks新建的离线同步DI节点什么时候会生效开始跑?
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01.28
20:10:24
回答了问题
2024-01-28 20:10:24
DataWorks分支节点是有下游数量限制么?
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01.27
21:47:37
回答了问题
2024-01-27 21:47:37
flink中Mesos在大数据领域用的更多?
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01.27
21:46:27
回答了问题
2024-01-27 21:46:27
Flink有2023 Flink Forward Asia 资料下载地址吗?
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01.27
21:46:07
回答了问题
2024-01-27 21:46:07
实时FLINK是否支持云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL到DORIS同步
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01.27
21:45:52
回答了问题
2024-01-27 21:45:52
新版本flink1.17-1.19写入ES,官方例子报错 什么原因?
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01.27
21:44:30
回答了问题
2024-01-27 21:44:30
新版本flink1.17-1.19写入ES,官方例子报错 ,怎么解决?
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01.27
21:44:27
回答了问题
2024-01-27 21:44:27
本地测试可以正常运行,在flink集群上跑就报这个错误?
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01.27
21:44:23
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2024-01-27 21:44:23
Flink找不到javassist动态创建的类一般是啥原因?
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01.27
21:43:05
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2024-01-27 21:43:05
Flink怎么诊断问题出现在哪里呢?或者有没有降低延迟的办法呢?
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01.27
21:42:32
回答了问题
2024-01-27 21:42:32
flink任务一直报错,怎么解决?
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01.27
21:42:00
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2024-01-27 21:42:00
在Flink为什么报了连接错误 ,还能读取数据呢?
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01.27
15:32:32
回答了问题
2024-01-27 15:32:32
polardb变为读写状态,但是ddl操作时候显示报错,是什么原因?
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01.27
15:30:20
回答了问题
2024-01-27 15:30:20
PolarDB有时显示列存索引计划,有时显示行存的,这是为什么?
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01.27
15:28:34
回答了问题
2024-01-27 15:28:34
PolarDB这个索引是每个节点独立的么?行存索引是否也是每节点独立的?
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01.26
14:53:21
回答了问题
2024-01-26 14:53:21
使用flink native k8s的nodeport模式,能指定暴露的port吗?
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01.26
14:50:50
回答了问题
2024-01-26 14:50:50
阿里云ASK能在不影响现存pv的情况下删除 storage class吗?
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01.26
14:49:24
回答了问题
2024-01-26 14:49:24
PolarDB中GDN的cluster可以位于不同国家的不同region吗?
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01.25
22:07:58
回答了问题
2024-01-25 22:07:58
向量数据库是AI时代浪花还是未来航标?
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01.25
15:29:42
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2024-01-25 15:29:42
PolarDB-X不支持单机部署吗?
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01.25
15:29:04
回答了问题
2024-01-25 15:29:04
阿里云DNS怎么去避免这种情况,让境外ip只访问境外线路?
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01.25
15:27:57
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2024-01-25 15:27:57
宜搭自定义页面如何一键下载,或者截图
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01.24
17:58:17
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2024-01-24 17:58:17
预见2024,你对技术革新有哪些猜想?
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01.24
14:28:46
回答了问题
2024-01-24 14:28:46
在视觉智能平台中应用场景中我需要在海量人脸搜索,但是我看文档最多就是100万张,超过了怎么办呢?
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01.24
14:27:21
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2024-01-24 14:27:21
在视觉智能平台中摄像头多帧识别左右挥动能检测吗?
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01.24
14:26:22
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2024-01-24 14:26:22
函数计算FC本地上传模型太慢了,有解决方案吗?
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01.23
16:41:52
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2024-01-23 16:41:52
函数计算中,函数计算地域按量实例数上限如何调整 ?
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01.23
16:39:51
回答了问题
2024-01-23 16:39:51
函数计算中,弹性管理的闲置模式为什么无法开启?
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01.23
16:38:25
回答了问题
2024-01-23 16:38:25
函数计算中,函数规格指什么?
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01.22
23:55:30
回答了问题
2024-01-22 23:55:30
大数据计算MaxCompute怎么设置用户权限?
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01.22
23:55:11
回答了问题
2024-01-22 23:55:11
数据集成a表之后在大数据计算MaxCompute选择关联表,有生产环境a和开发环境a。有什么区别?
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01.22
23:54:51
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2024-01-22 23:54:51
在云效中负责人根据不通环节都在变化,如何统计每个人的缺陷数呢?
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01.20
21:33:55
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2024-01-20 21:33:55
如何实现横向的自动滚动的交互效果,类似于自动轮播展示
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01.20
21:32:16
回答了问题
2024-01-20 21:32:16
云效流水线,通过codeup的webhook的“推送事件”触发,如何配置成顺序执行?难道只能并发么?
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01.20
21:30:16
回答了问题
2024-01-20 21:30:16
钉钉宜搭,如何通过js触发子表单数据联动
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01.19
17:11:24
回答了问题
2024-01-19 17:11:24
ECS和轻量级服务器有什么区别
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01.19
17:06:00
回答了问题
2024-01-19 17:06:00
服务器要访问的某些域名被屏蔽/被墙了怎么办?
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01.19
17:04:15
回答了问题
2024-01-19 17:04:15
轮播图的图片如何展示圆角孤度?
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01.18
17:56:42
回答了问题
2024-01-18 17:56:42
钉钉是不是不支持async await啊?
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01.18
17:55:21
回答了问题
2024-01-18 17:55:21
钉钉中,宜搭视频教程地址有知道的么?
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01.18
17:54:12
回答了问题
2024-01-18 17:54:12
钉钉开放平台的卡片消息支持哪两种样式?
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01.18
17:53:17
回答了问题
2024-01-18 17:53:17
问一下 各位大佬 钉钉发送卡片消息 markdown 语法支持调整图片大小的嘛?
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01.18
17:49:40
回答了问题
2024-01-18 17:49:40
钉钉中Ai卡片支持dtmd协议吗?
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01.18
17:35:26
回答了问题
2024-01-18 17:35:26
钉钉中,如何获取应用列表接口?
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01.15
18:33:09
回答了问题
2024-01-15 18:33:09
钉钉里如何获取指定用户可见的审批表单列表?
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01.15
18:30:16
回答了问题
2024-01-15 18:30:16
钉钉里有没有通过姓名获取user_id 的api?
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01.15
18:28:35
回答了问题
2024-01-15 18:28:35
钉钉中,如何获取审批单中的附件?
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PHP中的设计模式:策略模式的应用与实践
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2024-09-17
深入探索微服务架构的核心要素与实践策略在当今软件开发领域,微服务架构以其独特的优势和灵活性,已成为众多企业和开发者的首选。本文将深入探讨微服务架构的核心要素,包括服务拆分、通信机制、数据管理等,并结合实际案例分析其在不同场景下的应用策略,旨在为读者提供一套全面、深入的微服务架构实践指南。**
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2024-03-19
程序员为什么不能一次性写好,需要一直改Bug?
程序员在编写程序时难以一次性将所有代码完美无瑕地完成,并需要经历反复修改Bug的过程,这是由多种因素共同导致的。以下是一些主要的原因: 问题的复杂性:软件开发经常涉及处理复杂的问题和逻辑。即使在设计阶段进行了深入的思考,也可能难以预见所有的情况和边缘条件。这可能导致代码中存在未被发现的缺陷或错误。 需求变更:在软件开发过程中,客户需求或业务逻辑可能会发生变化。这要求程序员对代码进行相应的修改和调整,以适应新的需求。这种变更往往会导致新的错误或问题出现。 技术限制:编程语言和开发工具都有其自身的局限性和特点。有时候,即使程序员尽力避免,也可能因为技术限制而引入错误。此外,不同的编程语言和框架有不同的最佳实践和设计模式,如果不熟悉或理解不深入,也可能导致代码质量下降。 团队协作:在大型项目中,代码通常由多个程序员共同编写。不同的编程风格、习惯和思维方式可能导致代码之间存在不一致性或冲突。这需要在后期进行大量的调试和整合工作。 测试的限制:尽管测试是确保代码质量的重要手段,但测试并不能覆盖所有的情况和场景。有些错误可能只在特定的条件下才会触发,而这些条件可能在测试阶段没有被覆盖到。此外,测试本身也可能存在错误或遗漏。 经验和认知:程序员的经验和认知水平对代码质量有重要影响。即使是经验丰富的程序员,也可能因为疏忽或认知偏差而引入错误。而对于新手程序员来说,由于缺乏经验,更容易犯一些常见的错误。 因此,尽管程序员在设计之初尽力思考全面,力求精确,但在实际的编程过程中,仍然难以避免错误和缺陷的出现。这需要程序员在后期投入大量的时间和精力进行调试和维护,以确保软件的稳定性和可靠性。同时,通过不断学习和积累经验,程序员可以逐渐提高自己的编程水平,减少错误的发生,提高代码的质量。
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2024-03-19
如何优雅的进行入参数据校验?
在哪些场景下,你会进行入参数据校验的呢? 作为程序员,入参数据校验是确保程序健壮性和正确性的重要环节。以下是进行入参数据校验的一些常见场景: 外部接口或API调用:当外部系统或用户通过API接口与你的系统交互时,你无法确保传入的数据总是符合预期的格式和范围。因此,在接口层对入参进行校验是必要的。 内部函数或方法调用:在大型项目中,不同的模块或组件之间经常会有数据交互。为了确保数据在传递过程中不被篡改或破坏,每个接收数据的函数或方法都应该进行入参校验。 敏感操作或核心逻辑:对于涉及金钱交易、用户权限修改等敏感操作,或者对系统稳定性有重要影响的核心逻辑,对入参进行严格的校验是必不可少的。 如何优雅的进行入参数据校验?你有哪些处理方式?欢迎分享~ 关于如何优雅地进行入参数据校验,以下是一些处理方式: 使用DTO(Data Transfer Object):定义与接口或方法对应的DTO类,将入参封装到DTO中。在DTO类中,可以使用注解(如Java的Hibernate Validator)进行字段级别的校验。这样,当外部数据传入时,可以首先将其转换为DTO,并自动触发校验逻辑。 自定义校验注解:如果标准的校验注解无法满足需求,可以自定义校验注解,并编写相应的校验逻辑。这样,可以灵活地扩展校验规则。 使用校验框架:除了Hibernate Validator外,还有很多其他的校验框架可供选择,如Apache Commons Validator等。这些框架提供了丰富的校验功能和灵活的配置选项。 业务逻辑校验:除了字段级别的校验外,还需要根据业务逻辑进行校验。例如,检查用户是否有权限执行某个操作,或者检查某个字段的值是否符合业务规则等。这部分校验通常需要在服务层或应用层进行。 异常处理与日志记录:当入参校验失败时,应该抛出明确的异常,并记录相关的日志信息。这样可以帮助开发人员快速定位问题并修复。 统一校验入口:对于大型项目,可以考虑设计一个统一的校验入口,如使用AOP(面向切面编程)或拦截器对入参进行拦截和校验。这样可以减少重复代码,提高代码的可维护性。
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2024-02-29
2023年你读了哪些社区电子书?
1、2023年度社区电子书你最喜欢哪一本?《CloudOps云上自动化运维白皮书2.0》这本书最受到我的喜爱,主要基于以下几个原因: 全面性与权威性:这本书由阿里云弹性计算团队联合多位专家共同编撰,内容全面且权威。它涵盖了云上自动化运维的各个方面,从概念到实践,从理论到技术细节,都进行了深入的剖析和解读。这使得读者能够全面了解CloudOps的理念、技术和实践,为在实际工作中应用CloudOps提供了有力的支持。 实用性与前瞻性:这本书从CARES五个维度(成本管理、自动化能力、可靠性、弹性和安全与合规)评估企业的CloudOps成熟度,为读者提供了实用的指导和建议。同时,它也关注到了未来云上自动化运维的发展趋势和挑战,为读者提供了前瞻性的思考和解决方案。 清晰易懂的表述:这本书采用清晰简洁的语言和图表,将复杂的CloudOps理念和技术以易于理解的方式呈现给读者。这使得读者能够轻松掌握CloudOps的核心要点,快速应用到实际工作中。 丰富的案例与实践:这本书不仅提供了CloudOps的理论知识,还结合了大量的实际案例和实践经验。这些案例和实践经验为读者提供了宝贵的参考和借鉴,有助于读者更好地理解和应用CloudOps。 促进交流与合作:这本书的发布也促进了CloudOps领域的交流与合作。通过阅读这本书,读者可以了解到业内最新的CloudOps实践和技术动态,与同行进行深入的交流和探讨,共同推动CloudOps的发展。 2、你希望在2024年可以在社区看到哪类电子书籍?随着技术的不断发展,新的编程语言和框架不断涌现。我希望在社区中看到对这些新技术趋势的深入解析和实践指南,帮助我更好地理解和应用这些新技术。优秀的软件架构和设计模式对于项目的成功至关重要。我希望在社区中看到关于软件架构、设计模式、重构等方面的电子书籍,帮助我设计出更加健壮、可扩展和可维护的代码结构。
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2024-02-29
开动脑洞,你最想用Sora生成什么样的视频?
Sora这类AI视频生成技术是一种具有革新性的技术,它有望对多个行业产生显著影响。以下是一些可能受到显著影响的行业: 影视制作行业:影视制作通常需要大量的时间和资源,包括剧本编写、选角、拍摄、后期制作等。而Sora这类AI视频生成技术可以快速地生成高质量的视频内容,从而大大提高影视制作的效率,降低成本。这可能会使影视制作变得更加民主化,让更多的人有机会参与到影视制作中来。广告行业:广告行业对视频内容的需求非常大,而Sora这类AI视频生成技术可以快速生成各种个性化的、定制化的广告视频。这不仅可以提高广告制作的效率,还可以使广告更加符合目标受众的需求,提高广告效果。社交媒体行业:社交媒体平台上,视频内容越来越受到用户的欢迎。Sora这类AI视频生成技术可以帮助用户快速生成有趣的、个性化的视频内容,从而吸引更多的用户关注和互动。新闻和媒体行业:新闻和媒体行业需要快速生成和发布大量的视频内容。Sora这类AI视频生成技术可以帮助他们快速生成高质量的新闻视频,从而提高新闻发布的效率和质量。教育行业:在教育领域,视频内容是一种非常有效的学习方式。Sora这类AI视频生成技术可以帮助教育机构快速生成各种教学视频,从而提供更加个性化和高效的学习方式。 需要注意的是,虽然Sora这类AI视频生成技术具有很多潜力,但它并不能完全替代人类创作。人类创作具有独特的创造性和情感表达,这是AI技术目前还无法完全模仿的。因此,未来的发展趋势可能是AI技术与人类创作相结合,共同推动视频内容的发展。
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2024-02-24
DataWorks数据集成怎样实现自动分区?
在DataWorks数据集成中,要实现自动分区并且通过界面操作(不写代码)来接MySQL数据库,你需要利用DataWorks的数据集成任务(Data Integration Job)来完成。以下是一个简单的步骤指南,帮助你通过界面操作实现自动分区: 创建数据源: 在DataWorks中,首先你需要为MySQL数据库创建一个数据源。这可以通过“数据集成”模块中的“数据源”管理功能来完成。在创建数据源时,你需要提供MySQL数据库的连接信息,如主机名、端口、数据库名、用户名和密码等。 创建数据集成任务: 在“数据集成”模块中,选择“创建数据集成任务”。选择“同步数据”作为任务类型。 配置数据源: 在任务配置中,选择之前创建的MySQL数据源作为源数据库。如果你的目标是Hologres或其他支持分区的数据库,也需要配置相应的目标数据源。 配置数据同步: 在数据同步配置中,选择你要同步的表。在“高级配置”中,找到“分区配置”或类似的选项。 设置自动分区: 如果你的目标数据库支持自动分区,DataWorks通常会提供自动分区的配置选项。选择“自动分区”选项,并根据提示配置分区键。分区键通常是表中的某个列,用于确定数据应该存储在哪个分区中。如果DataWorks界面上没有直接的自动分区选项,你可能需要手动编写分区策略表达式。这通常涉及到SQL表达式,但可以通过界面上的向导来完成,而无需直接编写代码。 设置其他同步参数: 根据需要配置其他同步参数,如数据清洗规则、增量同步策略等。 保存并启动任务: 保存你的配置,并启动数据集成任务。 验证自动分区: 在任务运行后,检查目标数据库中的数据是否已按照指定的分区键进行了分区。 请注意,自动分区的具体实现和配置选项可能会因DataWorks版本和目标数据库类型的不同而有所差异。因此,建议参考DataWorks的官方文档或联系阿里云技术支持,以获取最准确和最新的配置指南。
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2024-02-24
dataworks创建oss外部表时,文件格式是parquet,此时的分区是怎么设置的?
在DataWorks中创建OSS外部表时,如果文件格式是Parquet,你可以通过指定分区键来设置分区。分区是一种将数据按照某个或多个列的值进行分组的方法,它可以提高数据查询和管理的效率。 以下是在创建OSS外部表时设置Parquet分区的一般步骤: 在DataWorks的数据开发页面,选择创建表,并选择外部表类型。 在创建外部表的向导中,填写表的基本信息,包括表名、数据库等。 在表结构配置部分,定义表的列和数据类型。 在存储配置部分,选择OSS作为存储类型,并填写OSS相关的配置信息,如Endpoint、Bucket名称、路径等。 在文件格式部分,选择Parquet作为文件格式。 在分区配置部分,点击'添加分区'按钮,选择需要作为分区键的列。你可以选择一个或多个列作为分区键,根据实际需求来确定。 根据需要,可以进一步配置分区的存储路径模板和分区键的映射关系。 完成其他相关配置后,点击'完成'按钮创建外部表。 创建完成后,DataWorks会根据你指定的分区键在OSS中创建相应的分区目录,并将数据按照分区键的值存储在不同的目录中。这样,在查询数据时,DataWorks可以根据分区键的值快速定位到相应的分区目录,从而提高查询效率。 请注意,以上步骤是基于DataWorks的一般操作流程,具体步骤可能会因版本或界面更新而有所变化。
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2024-02-24
DataWorks中OSS数据源,独立资源组测试连通性无法连通,报以下异常消息,请问如何处理?
当在DataWorks中使用OSS数据源并遇到“503 Service Temporarily Unavailable”错误时,这通常意味着OSS服务暂时不可用。这个错误可能由多种原因引起,以下是一些建议的排查步骤: 检查OSS服务的状态:首先,确保OSS服务是正常运行的。你可以登录到阿里云控制台,查看OSS服务的状态。如果服务有异常或维护通知,等待服务恢复后再进行测试。检查网络连接:确保你的DataWorks实例与OSS服务之间的网络连接是正常的。你可以尝试从DataWorks所在的机器ping OSS的Endpoint,看是否能够正常通信。检查权限配置:确保你为DataWorks配置的OSS数据源有正确的权限。检查AccessKey ID和AccessKey Secret是否正确,以及是否有足够的权限来访问指定的OSS资源。检查OSS的Bucket配置:确保你指定的OSS Bucket存在,并且没有被设置为私有(private)。如果Bucket是私有的,你需要为DataWorks配置正确的权限来访问它。查看OSS的日志:登录到OSS控制台,查看相关的日志或错误消息,这可能会提供更多关于为什么服务暂时不可用的线索。联系阿里云技术支持:如果以上步骤都无法解决问题,建议联系阿里云的技术支持,提供详细的错误信息和日志,以便他们帮助你解决问题。 最后,请注意,“503 Service Temporarily Unavailable”错误也可能是由于OSS服务本身的问题或网络问题引起的,而不是你的DataWorks配置问题。在这种情况下,等待服务恢复可能是最好的解决方案。
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2024-02-23
dataworks的简单模式能控制ram账户的提交权限吗?
DataWorks 的简单模式(或称为标准模式)允许您管理资源和权限,包括 RAM(Resource Access Management)账户的提交权限。在 DataWorks 中,您可以通过 RAM 角色和策略来控制不同用户对数据和任务的访问和操作权限。 要控制 RAM 账户的提交权限,您可以执行以下步骤: 创建 RAM 角色:首先,在 RAM 控制台中创建一个 RAM 角色,并将其与 DataWorks 相关联。配置策略:接下来,为该 RAM 角色配置策略,以定义其可以执行的操作。例如,您可以为 RAM 角色配置一个策略,允许其提交数据开发任务,但不允许其访问其他敏感数据或执行其他操作。分配 RAM 用户到角色:将需要控制权限的 RAM 用户分配到您创建的 RAM 角色中。这样,这些 RAM 用户就会继承该角色的权限。在 DataWorks 中使用 RAM 角色:在 DataWorks 中,当您创建或编辑任务时,可以选择使用哪个 RAM 角色来执行该任务。 请注意,以上步骤可能因 DataWorks 的版本和配置而有所不同。建议参考 DataWorks 的官方文档或联系阿里云的技术支持以获取更详细和准确的指导。 此外,DataWorks 还提供了更高级别的权限管理功能,如工作空间级别的权限控制、数据权限控制等,您可以根据实际需求进行配置。
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2024-02-23
flink ml支持 tensorflow吗?
Flink ML支持TensorFlow。TensorFlow的一大优势是其静态运算图能够导出成GraphDef或者SavedModel格式,然后用别的语言(如C++或Java)加载,这常用于一些工业场景,也可以配合其他部署工具使用,比如tensorflow serving。Flink对TensorFlow提供了支持,使得流式计算框架能够与TensorFlow结合使用。
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2024-02-23
flink实时计算可以和dataworks相互使用吗?
是的,Flink实时计算可以与DataWorks相互使用。通过DataWorks的实时计算服务,可以将Flink实时计算与其他DataWorks的功能和组件结合使用,例如数据源连接、数据集成、任务调度、监控报警等。这样可以实现完整的数据处理流程,从数据采集到实时计算和结果输出。
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2024-02-22
这边polardb有一个问题 数据库cpu突然飙高 然后慢日志是空的这个需要怎么排查呢?
针对您提到的PolarDB数据库CPU突然升高而慢查询日志为空的问题,以下是一些建议的排查步骤: 确认CPU飙升的时间点:首先,您需要确定CPU飙升的具体时间点。这有助于您缩小排查范围,并查看该时间点的其他相关指标。检查其他监控指标:除了CPU,您还可以查看其他与数据库性能相关的监控指标,如IOPS、网络带宽、磁盘利用率等。这些指标可能为您提供关于性能问题的更多线索。查看错误日志:除了慢查询日志,您还应该检查PolarDB的错误日志。这些日志可能包含有关性能问题的错误信息或警告。分析当前负载:查看当前数据库的负载情况,包括查询频率、数据大小等。如果负载过高,可能会导致CPU飙升。考虑外部因素:检查是否有外部因素影响了数据库性能,如网络延迟、存储性能等。检查SQL查询:虽然慢查询日志为空,但您可以查看其他正在运行的SQL查询,看看是否有异常或资源密集型的查询。考虑硬件和配置:检查数据库的硬件和配置设置,确保它们满足当前的负载需求。例如,CPU核心数、内存大小、磁盘类型等都可能影响性能。联系阿里云技术支持:如果以上方法都无法解决问题,建议您联系阿里云的技术支持团队,他们可能能提供更专业的帮助。 最后,为了预防类似问题的再次发生,建议您定期监控和评估数据库的性能,并及时调整和优化配置。同时,保持对数据库软件和硬件的更新,以确保安全性和性能。
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2024-02-22
RDS的参数和mysql一样吗?
RDS(Relational Database Service)是阿里云提供的一种关系型数据库服务,它支持多种数据库引擎,包括MySQL、PostgreSQL、SQL Server等。因此,RDS的参数会根据你所使用的数据库引擎而有所不同。 如果你使用的是RDS的MySQL版本,那么大部分参数应该和原生的MySQL是一致的。但是,由于RDS是托管服务,阿里云可能会对某些参数进行限制或默认值调整,以满足其服务的稳定性和安全性要求。此外,RDS还提供了一些额外的参数和功能,用于管理和优化数据库的性能、安全性等方面。 因此,如果你在使用RDS的MySQL版本,建议查阅阿里云的RDS文档和MySQL官方文档,以了解RDS特有的参数和限制,以及MySQL的通用参数。在修改参数之前,最好先在测试环境中进行验证,以确保修改不会对数据库的稳定性和性能产生负面影响。
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2024-02-22
阿里云幻兽帕鲁服务器把旧服务器换成个高配的背刺服务器,替换存档前可以正常进服务器?
从您提供的描述来看,您计划将阿里云上的旧服务器(幻兽帕鲁服务器)替换为一个高配置的服务器,并且您关心在替换存档之前是否能够正常进入旧服务器。 首先,替换服务器通常涉及以下步骤: 备份旧服务器数据:在进行任何替换或升级之前,确保您已经完整备份了旧服务器上的所有数据,包括游戏存档、配置文件、数据库等。准备新服务器:配置新服务器,安装必要的软件和依赖,确保新服务器可以正常运行。迁移数据:将备份的数据从旧服务器迁移到新服务器。这通常包括恢复游戏存档、配置文件和数据库。测试:在新服务器上启动游戏或应用,确保一切正常。此时,您应该能够正常进入新服务器并加载存档。 关于您的问题,替换存档前能否正常进入旧服务器,只要旧服务器没有被关闭或删除,并且存档数据没有被修改或损坏,您应该能够正常进入旧服务器**。 但是,为了确保替换过程顺利进行,并减少停机时间,建议您在替换之前进行充分的测试,确保新服务器可以正常运行并加载存档。在确认新服务器一切正常后,再进行替换操作。
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2024-02-21
视觉智能平台通用分割按量付费的QPS是否可以提高?客户需要20个
视觉智能平台的通用分割按量付费的QPS(每秒查询率)是可以提高的,以满足客户更高的需求。有几种方法可以实现这一目标: 硬件升级:增加更高性能的硬件设备,如更强大的服务器和网络设备,以提升处理能力和网络带宽。并发处理优化:通过优化系统并发处理能力,如使用多线程、进程池、异步编程等技术,可以提高资源利用率和系统吞吐量。缓存优化:利用缓存机制,将计算结果、数据和中间状态缓存起来,减少重复计算,提高响应速度和系统性能。算法优化:对系统中的算法进行优化,减少计算复杂度和响应时间,从而提高QPS。负载均衡:使用负载均衡技术,将请求分发到多台服务器上进行处理,提高系统的并发处理能力。垂直扩展:增加单个服务器的处理能力,比如通过增加CPU、内存、存储等资源来提高单台服务器的QPS。水平扩展:通过增加服务器的数量,将请求分布到多台服务器上进行处理,以提高整体系统的QPS。 针对客户需要20个QPS的需求,可以根据实际情况选择上述一种或多种方法进行优化。同时,考虑到视觉智能平台的特性,需要平衡算法的效率与质量,确保在提高QPS的同时,不影响系统的准确性和稳定性。
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2024-02-21
阿里云ASK 中a ack访问 b ack的service 可以吗?
在阿里云ASK(Alibaba Cloud Ask,即基于Kubernetes的容器服务)中,A ACK(Alibaba Cloud Kubernetes,即阿里云的Kubernetes服务)访问B ACK的Service是可行的,但这通常涉及到跨集群通信。要实现这一点,你可以使用以下几种方法: 使用VPN(虚拟专用网络)或专线连接:如果两个ACK集群位于同一个阿里云VPC(虚拟私有云)中,你可以通过配置网络策略来实现集群间的通信。如果它们位于不同的VPC中,你可以使用阿里云提供的VPN或专线连接服务来建立两个VPC之间的网络连接。 使用Kubernetes Federation:Kubernetes Federation允许你跨多个Kubernetes集群进行资源管理和部署。通过Federation,你可以在一个中心位置管理和调度分布在多个集群中的应用和服务。 使用Ingress:Ingress是Kubernetes中的一个资源对象,用于暴露服务给外部客户端。你可以在A ACK集群中部署一个Ingress控制器,并配置相应的规则来将流量路由到B ACK集群中的Service。这通常用于将外部流量引入集群,但也可以用于集群间的通信。 使用服务网格(Service Mesh):服务网格是一种专门用于处理服务间通信的基础设施层。通过使用服务网格,如Istio,你可以更容易地管理跨集群的通信,包括流量路由、服务发现、安全性等。 选择哪种方法取决于你的具体需求、网络架构和性能要求。在某些情况下,使用Ingress可能是最简单的解决方案,特别是当你需要暴露服务给外部用户时。然而,对于集群间的内部通信,使用VPN、专线连接或Kubernetes Federation可能更为合适。 请注意,实施跨集群通信时,安全性和网络策略是非常重要的考虑因素。确保你的网络配置符合最佳实践,并遵循阿里云的安全指南。
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2024-02-21
阿里云ASK 多个 ack之间的 service可以互通吗?
是的,阿里云ASK(Alibaba Cloud Ask)中的多个ACK(Alibaba Cloud Kubernetes)集群之间的服务可以互通。为了实现这一目标,你需要在不同的ACK集群之间建立网络连接。这通常可以通过以下几种方式实现: VPN(虚拟专用网络):你可以使用阿里云提供的VPN服务,将不同的ACK集群连接到一个虚拟专用网络中。这样,这些集群就可以像在同一物理网络中一样进行通信。专线连接:如果你的需求更高,你也可以选择使用阿里云提供的专线连接服务。这种连接方式通常用于需要更高带宽和低延迟的场景。Kubernetes Federation:Kubernetes Federation允许你跨多个Kubernetes集群进行资源管理和部署。虽然它本身不直接提供网络互通,但它可以帮助你更好地管理和协调分布在多个集群中的应用和服务。 请注意,实现跨集群通信时,你需要考虑网络安全性、性能和可靠性等因素。同时,确保你的网络配置符合阿里云的最佳实践和安全标准。
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2024-02-20
DataWorks中find_in_set 这个函数支持么?
find_in_set 是 MySQL 的一个字符串函数,用于查找一个字符串在逗号分隔的字符串列表中的位置。这个函数在某些数据库和环境中可能不被支持,但在DataWorks中通常是支持的。 至于您提供的错误路径 /home/admin/alisatasknode/taskinfo/20240218/datastudio/17/27/46/v61n2rylrtk957of5u1j6h1y 和“错误解析下,是否是关键字”的问题,这看起来像是某个应用程序或服务的日志文件路径。路径中的文件可能是记录错误信息的日志文件。
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2024-02-20
DataWorks中replace 分号 无法替换怎么办?
在 DataWorks 或其他编程环境中,如果你发现无法替换字符串中的分号(;),可能是因为你在替换操作中使用的语法或方法不正确。下面是一些可能帮助你解决问题的步骤: 确保使用正确的替换方法:在多数编程语言中,替换字符串中的特定字符或子串通常使用类似 replace() 的函数或方法。确保你正确地调用了这个方法,并且传入了正确的参数。 转义字符:在某些编程语言中,分号可能被用作特殊字符,尤其是在 SQL 语句中。如果你正在尝试在 SQL 语句中替换分号,你可能需要使用转义字符来告诉解释器这是一个普通字符,而不是一个命令的结束。例如,在 SQL 中,你可能需要使用两个分号(;;)来替换一个分号(;)。 正则表达式:如果你使用的是支持正则表达式的编程语言或工具,你可能需要使用正则表达式来进行替换。在正则表达式中,分号通常不需要转义,但你可能需要确保你的正则表达式模式是正确的。 编码问题:确保你的字符串编码是正确的。有时,字符串编码不匹配(如 UTF-8 与 GBK)可能导致替换操作失败。 检查上下文:确认你的替换操作是在正确的上下文或作用域中执行的。如果你在一个函数或方法中进行了替换,但后来又对同一个字符串进行了其他操作,可能会覆盖之前的替换结果。 查看文档或求助社区:如果上述步骤都无法解决问题,查看你所使用的编程环境或工具的官方文档,或者向相关的开发者社区求助,可能会找到更具体的解决方案。
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2024-02-20
flink计算过程中需要执行aviator表达式,导致性能非常不好,有什么优化方案?
在处理包含数据库连接操作的 Aviator 表达式时,性能问题通常是由于频繁的数据库连接和查询造成的。为了优化这种情况,你可以考虑以下方案: 1.缓存数据: 查询结果缓存:对于不经常变动但查询频繁的数据,可以将其查询结果缓存起来,避免重复查询。对象缓存:如果 Aviator 表达式中涉及的对象可以序列化,可以考虑使用 Redis 或其他缓存系统来缓存这些对象。 2.批量查询: 如果可能,尝试将多个小查询合并成一个大查询,以减少数据库连接和查询的次数。 3.优化查询: 确保你的数据库查询是高效的,使用了合适的索引,并且只查询必要的字段。避免在 Aviator 表达式中使用复杂的 SQL 查询,尤其是那些涉及多表连接和子查询的查询。 4.延迟加载或预加载: 对于某些不是立即需要的数据,可以考虑使用延迟加载策略。对于已知将来会需要的数据,可以考虑预加载。 5.数据库连接池: 使用数据库连接池可以重用现有的数据库连接,而不是每次都创建新的连接。这可以显著减少创建和关闭连接的开销。 6.优化 Aviator 表达式: 尽量减少 Aviator 表达式中的数据库操作,尝试将复杂的逻辑移到应用程序层面处理。避免在 Aviator 表达式中进行大量的循环和条件判断,这些操作可能会增加数据库查询的次数。 7.异步处理: 如果可能,可以考虑将数据库查询操作异步处理,这样不会阻塞主线程的执行。 8.监控和调优: 使用数据库监控工具来识别性能瓶颈,并根据监控数据进行调优。定期检查查询计划和执行计划,确保数据库能够高效执行查询。 通过这些优化策略,你可以显著提高包含数据库连接操作的 Aviator 表达式的性能。
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2024-02-19
机器学习PAI中FeatureStore支持特征transform吗?
FeatureStore作为PAI产品中心化的数据管理和共享平台,主要用于组织、存储和管理机器学习和AI训练中使用的特征数据。对于您提到的特征transform(特征转换或特征变换)的需求,FeatureStore确实支持这一功能。 特征转换是机器学习流程中的一个重要环节,它涉及到对原始特征数据进行处理、映射或转换,以得到更适合模型训练的特征。在FeatureStore中,您可以对特征进行各种转换操作,包括但不限于频次特征的映射处理逻辑。 具体来说,您可以使用FeatureStore提供的Transform功能来对特征进行转换。例如,对于频次特征,您可以使用FeatureStore提供的API或工具来定义映射处理逻辑,并将其应用于该特征。这样,FeatureStore将按照您定义的逻辑对频次特征进行转换,并生成新的特征数据供您使用。 需要注意的是,FeatureStore提供的特征转换功能可能因版本或具体实现而有所不同。因此,建议您查阅PAI的官方文档或相关资源,以获取更详细和准确的信息,并了解如何在您的具体环境中使用FeatureStore进行特征转换。 总的来说,机器学习PAI中的FeatureStore支持特征transform,并允许您对特征进行自定义的转换操作,以满足您的机器学习需求。
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