通过DataWorks归档日志服务数据至MaxCompute 官方指导文档:https://help.aliyun.com/document_detail/68322.html但是会遇到大家在分区上或者DataWorks调度参数配置问题,具体拿到真实的case模拟如下: 创建数据源: 步骤1.进入数据集成,点击作业数据源,进入Tab页面. 步骤2. 点击右上角 新增数据源,选择消息队列 loghub. 步骤3.编辑LogHub数据源中的必填项,包括数据源名称.LogHubEndpoint.Pro…

业务需求,对日志表历史数据进行清理.历史表均很大,使用delete 操作删除90天前的数据. 第一部分:快速删除数据 SQL> alter table CC.F_LOG parallel ; SQL>alter session enable parallel dml; SQL> delete FROM CC.F_LOG S WHERE S.CREATE_DATE>(SYSDATE-);执行计划确定并行 ----------------------------------------…

简介 什么是DataWorks: DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,为您提供数据集成.数据开发.数据地图.数据质量和数据服务等全方位的产品服务,一站式开发管理的界面,帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索. DataWorks支持多种计算和存储引擎服务,包括离线计算MaxCompute.开源大数据引擎E-MapReduce.实时计算(基于Flink).机器学习PAI.图计算服务Graph Compute和交互…

场景目标 使用日志服务的Web-tracking.logtail(文件极简).syslog等收集上来的日志经常存在各种各样的格式,我们需要针对特定的日志(例如topic)进行一定的分发到特定的logstore中处理和索引,本文主要介绍如何使用消费组实时分发日志到不通的目标日志库中.并且利用消费组的特定,达到自动平衡.负载均衡和高可用性. 基本概念 协同消费库(Consumer Library)是对日志服务中日志进行消费的高级模式,提供了消费组(ConsumerGroup)的概念对消费端进行抽象和…

数据质量决定运营分析的质量 在上文中,我们介绍了GrowthHacking的整体架构,其中数据采集是整个数据分析的基础,只有有了数据,才能进行有价值的分析:只有高质量的数据,才能驱动高质量的运营分析.可以说,数据质量决定了运营质量. 在实际生产中,我们常常面临数据采集的痛点: 数据分散在各处,有服务器日志,有前端日志,有APP日志. 各种端的日志,采集方式迥异,要投入大量研发资源,才能覆盖所有的平台. 收集.处理.清洗.标注数据,需要投入巨大的精力,80%的精力浪费在了这些前置步骤上. 不同端的…

1. log4j(具体见log4j文档) log4j是一个java系统中用于输出日志信息的工具.log4j可以将日志定义成多种级别:ERROR  /  WARN  /  INFO  /  DEBUG log4j通过获取到一个logger对象来输出日志: val logger = Logger.getLogger("logger名称"); logger.info("日志内容") 所拿到的这些logger对象之间是有"父子"关系的,所有logger都…

导读:传统ETL方案让企业难以承受数据集成之重,基于Kafka Connect构建的新型实时数据集成平台被寄予厚望. 在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上,DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践.以下内容是基于现场录音整理的文字,供大家参考. 什么是数据集成?最简单的应用场景就是:一个数据源,一个数据目的地,数据目的地可以一个数据仓库,把关系型数据库的数据同步到数据仓库…

CDN是非常重要的互联网基础设施,用户可以通过CDN,快速的访问网络中各种图片,视频等资源.在访问过程中,CDN会产生大量的日志数据,而随着如今越来越复杂的网络环境变化,和业务的迅速增长,日志数据变得更大量.更多维度,同时其稳定性和报警监控的要求越来越高.这些数据通常都与用户的下一步业务决策息息相关. 通过对CDN访问日志的分析,可以挖掘出大量有用的信息作为监控.报警.渠道分析.运营分析的数据来源.而对于技术或者运维人员来说,CDN的线上问题其实是不好排查的,因为节点遍布全球各地,我们没办获知各…

背景信息 目标 本文主要介绍如何让阿里云日志服务与您的SIEM方案(如Splunk)对接, 以便确保阿里云上的所有法规.审计.与其他相关日志能够导入到您的安全运维中心(SOC)中. 名词解释 LOG(SLS) - 阿里云日志服务,简写SLS表示(Simple Log Service).SIEM - 安全信息与事件管理系统(Security Information and Event Management),如Splunk, QRadar等.Splunk HEC - Splunk的Http事件接收…

欢迎咨询,合作! weix:wonter 名词解释: CDC又称变更数据捕获(Change Data Capture),开启cdc的源表在插入INSERT.更新UPDATE和删除DELETE活动时会插入数据到日志表中.CDC通过捕获进程将变更数据捕获到变更表中,通过cdc提供的查询函数,我们可以捕获这部分数据. ETL数据仓库技术(Extract-Transform-Load),它是将数据从源系统加载到数据仓库的过程.用来描述将数据从来源端经过萃取(extract).转置(transform).…

1:首先查找redo,如果redo有可供恢复的信息,就那redo中的信息进行恢复,此时一般在恢复时,类似如下:SQL> recover database;Media recovery complete.2:如果在redo中没有找到可供恢复的信息,oracle会去找archive log进行恢复,此时会有下面的提示:SQL> recover database;ORA-00279: change 25317158 generated at 08/27/2006 18:36:58 needed fo…

目前,中国企业在大数据流通.交换.利用等方面仍处于起步阶段,但是企业应用数据集成市场却是庞大的.根据 Forrester 数据看来,2017 年全球数据应用集成市场纯软件规模是 320 亿美元,如果包括人工在内,将达到 3940 亿美元. 在数据应用集成领域中,既有 Oracle.SAP.微软.Informatica 等传统的 IT 大佬,更有众多的创新型企业,其中 DataPipeline 就是一家通过提供批流一体的数据融合.数据清洗.数据同步等服务,帮助企业连接内外部数据孤岛,实现数据交换与…

Kafka Connect是一种用于在Kafka和其他系统之间可扩展的.可靠的流式传输数据的工具,可以更快捷和简单地将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器.Kafka Connect为DataPipeline提供了一个相对成熟稳定的基础框架,还提供了一些开箱即用的工具,大大地降低研发的投入和提升应用的质量. 下面,我们看一看Kafka Connect的具体优势. 首先,Kafka Connect提供的是以数据管道为中心的业务抽象.在Kafka Connect里有两个核心概念:Source和S…

归档日志(Archive Log)是非活动的重做日志备份.通过使用归档日志,可以保留所有重做历史记录,当数据库处于ARCHIVELOG模式并进行日志切换式,后台进程ARCH会将重做日志的内容保存到归档日志中.当数据库出现介质失败时,使用数据文件备份,归档日志和重做日志可以完全恢复数据库.日志操作模式:ARCHIVELOG NOARCHIVELOG1,改变日志操作模式:检查当前日志操作模式SELECT log_mode from v$database; 关闭数据库,然后装载数据库SHUTDOWN…

归档日志(Archive Log)是非活动的重做日志备份.通过使用归档日志,可以保留所有重做历史记录,当数据库处于ARCHIVELOG模式并进行日志切换式,后台进程ARCH会将重做日志的内容保存到归档日志中.当数据库出现介质失败时,使用数据文件备份,归档日志和重做日志可以完全恢复数据库. 日志操作模式:ARCHIVELOG NOARCHIVELOG 1,改变日志操作模式: 检查当前日志操作模式 SELECT log_mode from v$database; 关闭数据库,然后装载数据库 SHUT…

在Oracle中,数据一般是存放在数据文件中,不过数据库与Oracle最大的区别之一就是数据库可以在数据出错的时候进行恢复.这个也就是我们常见的Oracle中的重做日志(REDO FILE)的功能了.在重做日志分成2部分,一个是在线重做日志文件,另外一个就是归档日志文件. 这里不详细说明在线重做日志,而是说一下归档日志(Archive Log).在线重做日志大小毕竟是有限的,当都写满了的时候,就面临着2个选择,第一个就是把以前在线重做日志从头擦除开始继续写,第二种就是把以前的在线重做日志先进行备…

归档日志(Archive Log)是非活动的重做日志备份.通过使用归档日志,可以保留所有重做历史记录,当数据库处于ARCHIVELOG模式并进行日志切换式,后台进程ARCH会将重做日志的内容保存到归档日志中.当数据库出现介质失败时,使用数据文件备份,归档日志和重做日志可以完全恢复数据库. 1.查看当前数据库是否处于归档模式:select name,log_mode from v$database;archive log list; 2.改变非归档模式到归档模式: conn / as sysdba…

Oracle数据库重做日志及归档日志的工作原理: lgwr进程将redo log buffer中的重做数据写入到redo log中,此时的redo log分组,每当一个redo log group写满时,或者发出switch logfile指令时都会触发日志组的切换,当发生日志组切换时,arc进程会将当前的重做日志数据写入归档日志: lgwr进程是将内存中的数据写入到重做日志文件,这是内存读磁盘写.然而arc进程是将重做日志文件写入到归档文件,是磁盘读磁盘写. 显然lgwr进程的读写效率或者读写…

1.ORACLE归档日志介绍 归档日志暴增是oracle比较常见的问题,遇到归档日志暴增,我们该如何排查: 归档日志暴增一般都是应用或者人为引起的 理解归档日志存储的是什么 如何排查归档日志暴增原因 如何优化归档日志暴增 1.1 归档日志是什么 归档日志(Archive Log)是非活动的重做日志(redo)备份. 通过使用归档日志,可以保留所有重做历史记录,当数据库处于ARCHIVELOG模式并进行日志切换式,后台进程ARCH会将重做日志的内容保存到归档日志中. 当数据库出现介质失败时,使用数…

- 清空全部数据,不写日志,不可恢复,速度极快 truncate table_name;   -- 清空全部数据,写日志,数据可恢复,速度慢 delete from 表名     详情请查看区别…

解决问题 使用日志服务进行数据处理与传递的过程中,你是否遇到如下监测场景不能很好的解决: 特定数据上传到日志服务中需要检查数据内的异常情况,而没有现成监控工具? 需要检索数据里面的关键字,但数据没有建立索引,无法使用日志服务的告警功能? 数据监测要求实时性(<5秒,例如Web访问500错误),而特定功能都有一定延迟(1分钟以上)? 存在多个域的多个日志库(例如每个Region的错误文件对应的日志库),数据量不大,但监控逻辑类似,每个目标都要监控与配置,比较繁琐? 如果是的,您可以考虑使用日志服务…

1. 连接 RMAN 管理 rman target / 2. 查看归档日志列表 RMAN> crosscheck archivelog all; 3. 删除所有归档日志 RMAN> DELETE ARCHIVELOG ALL COMPLETED BEFORE 'SYSDATE'; 4. 清空V$ARCHIVED_LOG SQL> execute sys.dbms_backup_restore.resetCfileSection(11); 5. 查看 V$ARCHIVED_LOG SQL&…

就针对市场与企业的发展的需求,Oracle公司提供了一个相对统一的关于企业级的实时数据解决方案,即Oracle数据集成的解决方案.以下的文章主要是对其解决方案的具体描述,望你会有所收获. Oracle 数据集成解决方案 Oracle数据集成解决方案用于在SOA.BI和数据仓库环境中构建.部署和管理以实时数据为中心的架构,包含了Oracle数据集成的所有要素--实时数据移动.转换.同步.数据质量.数据管理和数据服务--能确保各个复杂系统的信息及时.准确.一致. 通过使用Oracle数据集成,企业将…

在不断满足当前企业客户数据集成需求的同时,DataPipeline也基于Kafka Connect 框架做了很多非常重要的提升. 1. 系统架构层面. DataPipeline引入DataPipeline Manager的概念,主要用于优化Source和Sink的全局化生命周期管理.当任务出现异常时,可以实现对目的端和全局生命周期的管理.例如,处理源端到目的端读取速率不匹配以及暂停等状态的协同. 为了加强系统的健壮性,我们把Connector任务的参数保存在ZooKeeper中,方便任务重启后读…

引言:2018年7月25日,DataPipeline CTO陈肃在第一期公开课上作了题为<从ETL到ELT,AI时代数据集成的问题与解决方案>的分享,本文根据陈肃分享内容整理而成. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下.我叫陈肃,博士毕业于中国科学院大学,数据挖掘研究方向.现在北京数见科技(DataPipeline)任 CTO.之前在中国移动研究院任职算法工程师和用户行为实验室技术经理,之后作为合伙人加入过一家互联网教育公司,从事智能学习方面的研发…

服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch + 数据展示使用 Kibana https://www.cnblogs.com/xishuai/p/elk-elasticsearch-kibana.html 阅读目录: ELK Stack 简介 环境准备 安装 Elasticsearch 安装 Kibana Kibana 使用 Elasticsearch 命令 最近在开发分布式服务追踪,使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + S…

文 | 陈肃 DataPipeline  CTO 随着企业应用复杂性的上升和微服务架构的流行,数据正变得越来越以应用为中心. 服务之间仅在必要时以接口或者消息队列方式进行数据交互,从而避免了构建单一数据库集群来支撑不断增长的业务需要.以应用为中心的数据持久化架构,在带来可伸缩性好处的同时,也给数据的融合计算带来了障碍. 由于数据散落在不同的数据库.消息队列.文件系统中,计算平台如果直接访问这些数据,会遇到可访问性和数据传输延迟等问题.在一些场景下,计算平台直接访问应用系统数据库会对系统吞吐造成显…

英特尔 至强 平台集成 AI 加速构建数据中心智慧网络 SNA 通过 AI 方法来实时感知网络状态,基于网络数据分析来实现自动化部署和风险预测,从而让企业网络能更智能.更高效地为最终用户业务提供支撑.通过引入第二代英特尔 至强 可扩展处理器以及面向英特尔 架构优化的 TensorFlow,SNA的 AI 训练能力获得了大幅提升,让企业网络在应对复杂业务场景时更加游刃有余. 概述 软件定义网络 (Software Defined Network,SDN)得益于以自动化方式对网络资源实施灵活调配的能…

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M…

上一个十年,以 Hadoop 为代表的大数据技术发展如火如荼,各种数据平台.数据湖.数据中台等产品和解决方案层出不穷,这些方案最常用的场景包括统一汇聚企业数据,并对这些离线数据进行分析洞察,来达到辅助决策或者辅助营销的目的,像传统的 BI 报表.数据大屏.标签画像等等. 但企业中除了这样的分析型业务(OLAP),还同时存在对数据实时性要求更高的交互型业务场景(OLTP 或 Operational Applications),例如电商行业常见的统一商品或订单查询.金融行业的实时风控.服务行业的客户…