关于thanos的介绍可以参考这篇官方博客的翻译文档,本文不作部署操作介绍.下图是thanos的官方架构图,主要有5个组件: Query:可以近似看作是Prometheus的实现,用于采集其他组件的数据,如sidecar和store gateway.Query的UI与Prometheus基本相同. Store  Gateway:用于获取来自对象存储的历史数据,它使得Query可以获取历史数据,并通过Grafana展示. Compact:用于历史数据的压缩和降准采样,提高在Grafana上执行Zo

SQL Server 2012 Data Quality Services (DQS)  允许你使用自己的知识库来清洗数据. 在本文中我会展示一个简单示例. 使用DQS清理步骤如下: A. 建立DQS 知识库 B. 建立DQS项目然后根据知识库清理数据 在SQL Server database中用下面脚本创建样本数据: CREATE TABLE MyCustomers ( CustomerID INT, CustomerName ), City ), Province ), LastUpdate

清理8组nodes中表的历史数据,平均每个node中的表有1.5亿条记录,需要根据date_created字段清理8000W数据记录,这个字段没有索引. 环境介绍  线上磁盘空间不足,truncate了许多能动的表,磁盘空间还是占据了87%,我们的nagios报警阀值是80%.所以不断的还会收到email以及短信报警.需要根据时间字段date_created清理,但是在设计之初由于当初的开发人员考虑不足所以date_created字段没有建立索引.另外这些数据可以不用备份,直接删除掉. 问题来了

最近由于项目需求,需要将一个aliyun账号下的oss数据导入到两一个aliyun账号下的oss,经过一番坎坷,最终搞定. 1.查看oss数据迁移官方文档,我是在本地windows电脑上进行操作的,先下载了官方给出的数据迁移工具,但是,给出这个工具的老哥不太用心呀!下载下来按照文档操作,出现乱码导致没发使用!最终修改了编码格式,才得以搞定,最终可用的重新修改后的数据迁移工具 2.把工具下载下来后,解压,打开ossimport-v2.1-win-->ossimport-->conf-->l

在上一篇,初步了解了Audit的作用以及如何使用Audit,本篇记录如何手动清理Audit数据. (一) 概述 Audit的数据主要存储在sys.aud$表中,该表默认位于system表空间中,我们根据需求,将该表移到了sysaux表空间中.由于审计数据量较大,需要经常关注sysaux表空间的使用情况,同时根据实际情况对sys.aud$表进行数据清理. (二) 清理步骤 (1)使用sys账号登陆数据库,打开计时功能,方便查看每一个命令的执行时间 SQL> set timing on (2)在清理

前言 阿里云对象存储(OSS)用户众多.很多用户因为业务或者合规性需求,需要对OSS内的数据做备份,无论是线上备份,还是线下备份.用户可以选择使用OSS的开放API,按照业务需求,做数据的备份,也可以选择OSS已有的服务进行数据备份,比如OSS的跨域复制.但是,前一种方式,存在易用性和备份效率问题:后一种方式,只是将数据存双份或者多份,无法有效规避原始数据出问题后,被复制的那份数据也出问题的风险.本文介绍的基于云存储网关和混合云备份的OSS数据备份方案,不仅能保证OSS数据按策略的多版本备份,而

0. 前言 Data Lake Analytics是Serverless化的云上交互式查询分析服务.用户可以使用标准的SQL语句,对存储在OSS.TableStore上的数据无需移动,直接进行查询分析. 目前该产品已经正式登陆阿里云,欢迎大家申请试用,体验更便捷的数据分析服务.请参考https://help.aliyun.com/document_detail/70386.html 进行产品开通服务申请. 在上一篇教程中,我们介绍了如何分析CSV格式的TPC-H数据集.除了纯文本文件(例如,CS

(一) 概述 Audit的数据主要存储在sys.aud$表中,该表默认位于system表空间中,我们根据需求,将该表移到了sysaux表空间中.由于审计数据量较大,需要经常关注sysaux表空间的使用情况,同时根据实际情况对sys.aud$表进行数据清理. (二) 清理步骤 (1)使用sys账号登陆数据库,打开计时功能,方便查看每一个命令的执行时间 SQL> set timing on (2)在清理数据之前先查看数据量大小 SQL> select count(*) from sys.aud$;

Linux有一个非常好用的任务管理工具.crond.首先你得确认你这个服务是开启的. service crond start 并且设置为开机就启动. chkconfig --level crond on 然后你就可以指定任务开执行了. crontab -e

最近在做一个新的项目,从RDS备份到OSS,进行数据备份以及后续的还原.这边对阿里云的OSS数据上传接口进行说明,先做下笔记先简单介绍下OSS: ①Object 在OSS中,用户操作的基本数据单元是Object.单个Object最大允许存储5TB的数据.Object包含key.meta和data.其中,key是Object的名字:meta是用户对该object的描述,由一系列name-value对组成:data是Object的数据. 其中Object命名规范:使用UTF-8编码:长度必须在1-1

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 本期内容: 一.Spark Streaming 数据清理总览 二.Spark Streaming 数据清理过程详解 三.Spark Streaming 数据清理的触发机制 Spark Streaming不像普通Spark 的应用程序,普通Spark程序运行完成后,中间数据会随着SparkContext的关闭而被销毁,而Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都

本讲从二个方面阐述: 数据清理原因和现象 数据清理代码解析 Spark Core从技术研究的角度讲 对Spark Streaming研究的彻底,没有你搞不定的Spark应用程序. Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都会产生大量的累加器.广播变量,所以需要对对象及 元数据需要定期清理.每个batch duration运行时不断触发job后需要清理rdd和元数据.Clinet模式 可以看到打印的日志,从文件日志也可以看到清理日志内容. 现在要看其背后的事情: Sp

0. 前言 MaxCompute作为使用最广泛的大数据平台,内部存储的数据以EB量级计算.巨大的数据存储量以及大规模计算下高性能数据读写的需求,对于MaxCompute提出了各种高要求及挑战.处在大数据时代,数据的来源多种多样,开源社区经过十几年的发展,百花齐放,各种各样的数据格式不断的出现. 我们的用户也在各个场景上,通过各种计算框架,积累了各种不同格式的数据.怎样将MaxCompute强大的计算能力开放给这些使用开源格式存储沉淀下来的数据,在MaxCompute上挖掘这些数据中的信息,是Ma

前提 必须是同一阿里云region的Data Lake Analytics(DLA)到AnalyticDB的才能进行清洗操作: 开通并初始化了该region的DLA服务: 开通并购买了AnalyticDB的实例,实例规模和数据清洗速度强相关,与AnalyticDB的实例资源规模基本成线性比例关系. 整体执行流程示意图: 步骤 1:在AnalyticDB中为DLA开通一个VPC访问点 DLA在上海region的VPC参数信息: 可用区:cn-shanghai-d VPC id: vpc-uf6wx

Ubuntu下Sentry部署 Sentry作为一款常见以及使用人数较多的监控服务,在接口监控.错误捕捉.错误报警等方面是非常不错的,在此之前我也用过Prometheus监控,各有各的好处,有兴趣的同学可以对这些都了解一下. 安装docker apt install curl -y sh -c "$(curl -fsSL https://get.docker.com)" systemctl start docker systemctl enable docker 安装docker-co

0. Data Lake Analytics(简称DLA)介绍 数据湖(Data Lake)是时下大数据行业热门的概念:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake.基于数据湖做分析,可以不用做任何ETL.数据搬迁等前置过程,实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析,从而极大的节省成本和提升用户体验.关于Data Lake的概念. 终于,阿里云现在也有了自己的数据湖分析产品:https://www.aliyun.com/product/datalakeanalyt

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 解决方案(Solution) 搬迁步骤(Procedure) 搬迁脚本(SQL Codes) 注意事项(Attention) 疑问(Questions) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有一个数据库大概在700G左右,需要从服务器A搬迁到服务器B,两台服务器网络传输速度可以达到8MB/s,怎么做才能更快的搬迁并且宕机时间最短呢? 数据库业务逻辑概述:这个数据库

每个微信小程序都可以有自己的本地缓存,可以通过 wx.setStorage(wx.setStorageSync).wx.getStorage(wx.getStorageSync).wx.clearStorage(wx.clearStorageSync)可以对本地缓存进行设置.获取和清理.本地缓存最大为10MB. 注意: localStorage 是永久存储的,但是我们不建议将关键信息全部存在 localStorage,以防用户换设备的情况. wx.setStorage(OBJECT) 将数据存储

原文地址:http://blog.csdn.net/wuyazhe/article/details/5627253 我们的串口程序,除了通用的,进行串口监听收发的简单工具,大多都和下位机有关,这就需要关心我们的通讯协议如何缓存,分析,以及通知界面. 我们先说一下通讯协议.通讯协议就是通讯双方共同遵循的一套规则,定义协议的原则是尽可能的简单以提高传输率,尽可能的具有安全性保证数据传输完整正确.基于这2点规则,我们一个通讯协议应该是这样的:头+数据长度+数据正文+校验 例如:AA 44 05 01

  问题:原系统查询接口不支持分页也不可能加入分页支持,导致Ajax查询数据过多,返回数据达到2W多条记录时响应已经极慢,查询功能不要求数据实时性,页面反应速度极慢.体验不好:经排查是由于数据量过大导致写回页面的时候慢,实现是直接Servlet输出流写到页面上(output.write(buffer, 0, b)):   需求变更:加快页面相应速度,页面要有分页功能,可以改变原接口 在这种情况下有两种解决方案:                       1.前端js分页            

需求: 项目中有一张表大概有7000多万条数据,造成表空间已满,需要清理部分数据,打算清理3000万. 2B 做法: delete from table_name where ID > '40000000'; 备注:select count(1) from table_name where ID > 'his_batch_4000000';  的结果大概有3000万条数据. 影响: 删了N个小时也没执行完,最终强制停止,造成表被锁.(没有管理员权限,需要联系DBA 才能解锁) 改进: decl