GaiaDB的存算分离架构采用Quorum分布式协议、动态实时MVCC技术以及用户态高性能网络等技术,这些技术手段的应用对降低访问延迟和提高读写性能有很好的优化效果。此外,该架构不依赖于任何定制化硬件和基础设施,具有较强的通用性和经济性。下面分别介绍一下GaiaDB的技术应用实践。
您必须先在智能设备上安装一个 MFA 应用程序,才可继续进行操作,建议安装 百度智能云APP 或 Google Authenticator 。 注意: ios版直接在苹果应用市场 (App Store) 搜索“百度智能云”或“Google Authenticator”进行安装。 安卓版 Google Authenticator 还依赖外部二维码扫描组件,您还需要在应用市场中搜索安装“条码扫描器”。
安装SDK工具包 运行环境 Java SDK工具包可在jdk1.6、jdk1.7、jdk1.8环境下运行。
作业帮面对海量中小学生的点击浏览,每天产生的应用数据和行为数据在TB级别。海量数据稳定存储,数据统计分析,方便快捷的查询以及高昂运维成本成了作业帮最为头疼的问题。 解决方案 面对每天由用户产生的海量应用数据和行为数据,作业帮首先使用百度日志服务BLS从服务器收集数据。
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在数据采集的这部分,通过 Kafka、日志传输服务、实时同步或者增量同步的方案,把数据从关系型的数据库如 Oracle、MySQL、SQL Server,或者半结构或者非结化的存储平台以及第三方的业务、互联网数据等等,传输到存储系统。 存储系统包括对象存储 BOS 和分布式的存储 HDFS 等,然后再通过 BMR 或者 Doris 的计算和分析,最后提供给数据应用使用。
数据清洗是对业务数据中不符合标准规范或者无效的数据进行相关操作。在进行数据整合之前先定义数据的清洗规则,并对符合清洗规则的数据设置数据的错误级别。当进行数据整合过程中遇到符合清洗规则的数据时,系统将把这些业务数据置为问题数据,并根据错误的严重程度进行归类。对出现的问题数据进行标记后存入问题数据库中,经确认后再决定是通过清洗转换后入库,还是直接放弃,抑或其他方式处理。
数据清洗是对业务数据中不符合标准规范或者无效的数据进行相关操作。在进行数据整合之前先定义数据的清洗规则,并对符合清洗规则的数据设置数据的错误级别。当进行数据整合过程中遇到符合清洗规则的数据时,系统将把这些业务数据置为问题数据,并根据错误的严重程度进行归类。对出现的问题数据进行标记后存入问题数据库中,经确认后再决定是通过清洗转换后入库,还是直接放弃,抑或其他方式处理。
SQL开发规范一览表 DBSC 提供 SQL 开发规范,方便在企业多人协作开发的场景下提供安全管控,确保企业数据库的安全。本文提供当前支持的 SQL 开发规范一览表,以及规范支持的数据源类型。
物理备份恢复到自建数据库 概述 从备份管理产生的数据备份为物理备份,物理备份数据文件不能直接在本地建立的MySQL数据库上使用,下载后需要通过 Xbstream工具 解包解压和 XtraBackup工具 进行恢复。 注意 MySQL 所有版本都需要下载 xbstream 8.0.5及以上版本。