crush.png 在服务器资源不足，或者测试环境下，Ceph 通常只有一个节点，就算有多个服务器组成集群，往往存储服务器也往往只有一台，Ceph 的默认配置下，只能设置单数据备份，也就是说数据只存了一份...要实现单存储上多备份，关键就在这行配置上：step chooseleaf firstn 0 type host 这句话的意思是，从选定的 bucket（也就是 host rbd-osd1）中，获取默认个...（也就是 osd_pool_default_size 个，这是在 /etc/ceph/ceph.conf 中配置的）叶子节点（也就是 rbd-osd1 中包含的那 24 个 item），叶子节点的类型为...修改 CRUSH map 了解到问题所在，接下来就动手修改吧，CRUSH map 支持两种修改方式，一种是命令行，优点是单条命令很简单，缺点是不够直观；第二种是手动修改配置文件，优点是所见即所得，缺点是麻烦一点...这个参数每个取值的意义在 Ceph 的官方文档中，有明确的说明，0 是给单节点的 ceph 集群使用的，而 1 是默认值，所以我们需要修改。
数据流的存储与实时处理。...可用选项如下表：图片在选择开启 SSL 时，会出现额外的 SSL 配置界面，可以粘贴所需配置内容或上传文件。图片图片创建数据持久化到 HStreamDB 的规则点击 规则引擎 -> 规则 -> 创建。...单击 添加操作，选择「数据持久化」以将数据保存到 HStreamDB 中。选择上一步创建的资源并输入参数。可用参数如下表：图片图片点击 确定 来确认添加行为。...图片在 HStream SQL Shell 中获取实时的数据更新从 EMQX 规则引擎持久化到 HStreamDB 的数据可以使用 HStream SQL Shell 实时读出新写入 stream 的内容...，则代表 EMQX 会将数据持久化到 HStreamDB。
本文链接：https://blog.csdn.net/luo4105/article/details/70821221 为了防止断电导致数据丢失，Redis支持数据持久化，即将内存中的数据以文件形式保存...Redis持久化有RDB(快照)和AOF(日志)两种策略。 RDB(快照) RDB(快照)是将当前数据快照写入二进制文件中，默认的文件名为dump.rdb。可以通过配置自动实现快照持久化操作。...300 个 key 被改变 save 6010000 #60 秒内至少有 10000 个 key 被改变 rdbcompressionyes # 存储至本地数据库时（持久化到 rdb 文件）是否压缩数据...每次快照持久化都是将内存数据完整写入到磁盘一次，并不是增量的只同步脏数据。如果数据量大的话，而且写操作比较多，必然会引起大量的磁盘io操作，可能会严重影响性能。.../RDB数据持久化结束后执行AOF rewrite 2、在Redis配置文件redis.conf中，用户设置了auto-aof-rewrite-percentage和auto-aof-rewrite-min-size
DolphinDB 作为分布式计算、实时流计算及分布式存储一体化的高性能时序数据库，在因子的存储、计算、建模、回测和实盘交易等场景中有着得天独厚的优势。...流计算引擎和流数据表均继承于 DolphinDB 的数据表（table），因此都可以通过 append! 函数往其注入数据。...创建完引擎之后，即可往引擎中插入几条数据，并观察计算结果。 4.1.2 大小单的流式处理 资金流分析是逐笔委托数据的一个重要应用场景。在实时处理逐笔数据时，大小单的统计是资金流分析的一个具体应用。...在按因子配置投资组合的策略类型中不是核心或重点，在这里 DolphinDB 选取了向量化的因子回测作为案例进行说明。 首先，在k线数据上，实现了一个按多日股票收益率连乘打分的因子。...DolphinDB 后端环境时，计算和事务的内存占用可在单节点的 ”dolphindb.cfg” 或集群的 cluster.cfg（以下简称“节点配置文件”）中，通过参数”maxMemSize“配置单节点最大占用内存
真枪实弹：AOF 持久化配置和数据恢复 大家好，我是悟空呀。...开启持久化配置 什么是 AOF 持久化 以独立日志的方式记录每次写命令。 重启时再执行 AOF 文件中的命令达到恢复数据的目的。 解决什么问题：解决了数据持久化的实时性。...开启持久化配置 appendonly AOF 持久化配置默认是关闭的，所以需要手动打开。...打开后就可以写入持久化文件 appendonly.aof 中，当然这个文件名字也是可以通过配置项 appendfilename 来设置的。...持久化数据恢复 开启 AOF 持久化配置 先开启 AOF 持久化配置，并设置每秒同步 aof_buf 中的数据到磁盘。
这几天，公众号发现了一个超高性能分布式时序数据库神器： DolphinDB DolphinDB为海量结构化数据的极速存储、检索、计算与分析提供了一站式解决方案，特别适合金融行业用来处理大规模数据，尤其是...摄图网_400062401_banner_光线炫彩背景（非企业商用）.jpg 根据官网介绍，DolphinDB在同一套系统内，提供数据库、数据分析与实时流计算功能，最大限度避免了数据在不同系统之间流转导致的超高延时...3.2 解析和优化 DolphinDB的脚本语言是支持向量化和函数化的多范式编程语言。通过函数的调用关系，不难得到计算步骤的DAG。...假设配置参数subExecutors=4，创建4个状态引擎，每个状态引擎根据流表的股票代码的哈希值来订阅不同股票的数据，并且指定不同的订阅线程来处理，最终将结果输出到同一个输出表中。...4、流批统一解决方案 金融高频因子的流批统一处理在DolphinDB中有两种实现方法。 第一种方法：使用函数或表达式实现金融高频因子，代入不同的计算引擎进行历史数据或流数据的计算。
我们在之前有讲过SpringBoot是已经集成了定时任务的，详见：第二十六章：SpringBoot使用@Scheduled创建定时任务，那么我们本章将会采用外置的quartz定时任务框架来完成定时任务的分布式单节点持久化...本章目标 基于SpringBoot架构整合定时任务框架quartz来完成分布式单节点定时任务持久化，将任务持久化到数据库，更好的预防任务丢失。...第二种：采用与创建项目统一个数据源，定时任务持久化相关的表与业务逻辑在同一个数据库内。...在上面配置中org.quartz.jobStore.class与org.quartz.jobStore.driverDelegateClass是定时任务持久化的关键配置，配置了数据库持久化定时任务以及采用...总结 本章主要讲解了SpringBoot整合quartz定时任务框架，完成了分布式单节点任务持久化，下一章我们会讲解任务参数传递以及分布式多节点任务自动负载。
计算节点高可用 DolphinDB支持计算和存储节点分离，支持多计算节点部署，只要有一个计算节点可用，整个集群仍然可用。...批流一体的优势在于只需要写一套投研阶段使用的代码就能在实时生产中复用，可以大幅减少开发工作量，并确保两个环境计算结果的一致性。 流批一体能够极大降低产研一体化技术架构的复杂度。...如果SQL语句涉及到分布式表，这些变量和函数会自动序列化到相应的节点；（3）SQL语句不再是一个简单的字符串，而是可以动态生成的代码；（4）SQL语句不仅可以对数据表（table）进行操作，也可对其它数据结构如...利用行情回放功能进行策略回测 将 DolphinDB 作为行情的存储和计算平台，为下游交易系统提供指标和因子信号 使用流批一体实现产研一体化。...客户使用DolphinDB后，采用流批一体实现了投研环境和生产环境代码一致性；同时因子的计算速度要比原来提高上百倍，因子开发工作量也大幅度降低。最终实现产研一体化。
对于读取随机标的（A股市场目前约5000 股票）、随机多个因子（10000个因子中随机取1000个因子）的场景，要能从海量的因子数据中尽可能高速并精准读取数据，减少无效 IO ，并以需要的方式（通常是因子面板模式...为了使广大用户更方便地实现因子计算和管理，助力更高效的投研和生产，DolphinDB 结合多年服务金融量化机构的经验，已经实现了部分国内常用因子库，并且支持研究和生产一体化。...单值模型一般有4列：时间戳、股票代码、因子编号以及因子值，如下图所示；单值模型的数据在需要面板数据的场景，需要将数据转换成面板模式。...通过一个月的数据对比，我们发现： 十分钟级一万个因子数据场景下，宽表模式的因子写入速度高于单值模型。 因子数据查询方面，单值模式优于宽表模式。...直播中，我们将进一步为大家介绍更丰富的因子库，并使用更贴近实际用户生产环境的硬件配置和数据量来进行测试，以提供可以参考的性能基准。
的引用才能够使用JPA的实体,这样可以通过配置引用或者提供一个持久化单元名称 作为变量的JPA实体将会被自动检测并进行相应的处理 使用jpaPersistenceUnitName配置: 数据库的配置 --> <property name="jdbcUrl"...: jpaPersistenceUnitName: 使用持久化单元的名称: 要确保该持久化单元在类路径下是可用的,默认的路径是 /META-INF/persistence.xml 要么使用jpaEntityManagerFactory...JPA用法 简单示例 首先,需要创建一个基于META-INF/persistence.xml的EntityManagerFactory作为持久化单元:包含持久化单元中所有的类和一些供应商特定的配置 使用一个简单的实体作为测试...其他的变量,将会被存储在流程引擎的持久化数据库中.下一次获取该变量的时候,将会根据该类和存储Id从EntityManager中加载: Map variables = new
1 超高性能分布式时序数据库神器 前段时间，公众号曾推荐过一个超高性能分布式时序数据库神器：DolphinDB。 复杂而又变化多端的中高频量价因子的研究和开发已经成为众多量化私募最重要的工作之一。...具体文章详见： DolphinDB：金融高频因子流批统一计算神器！ 2 直播内容 本周四（6月17日），DolphinDB将为我们在线上分享他们在这块内容的详细介绍与实际应用。...本次直播的主要内容包括： DolphinDB低延时流数据处理架构 5种流计算引擎的应用和流水线处理 研发和交易环境的因子一体化实现 3 嘉宾介绍 周小华 | 智臾科技CEO。...曾在美国 Barclays Capital 与 Morgan Stanley 从事程序化交易策略和高频交易系统的研发，是金融大数据存储，检索、分析和建模方面的资深专家。...4 关于DolphinDB DolphinDB是一款高性能分布式时序数据库，在同一套系统内，提供了数据库、数据分析与实时流计算功能，最大限度避免了数据在不同系统之间流转带来的性能问题。
此时我们在之前学习了关于JDBC的编程，我们能够了解到JDBC编程的复杂的特点，除了配置环境以外还有很多的操作，使得我们的操纵数据库比较麻烦； 具体的代码如下所示： public static void...所以就有了一种更高效的方法，工具mybatis； ️2.Mybatis使用 2.1什么是Mybatis • MyBatis是⼀款优秀的 持久层 框架，⽤于简化JDBC的开发。...2013年11⽉迁移到Github • 持久层：指的就是持久化操作的层, 通常指数据访问层(dao), 是⽤来操作数据库的 如下图所示： 简单来说MyBatis 是更简单完成程序和数据库交互的框架，也就是更简单的操作和读取数据库...，但是这里小编就不再进行操作了； 最终的表的结果如下所示： 2.创建实体类 这里的初始化的属性，要和数据库中的代码是一一对应的，具体的代码如下所示： @Data public class UserInfo...此时我们应该在配置文件中进行数据库的配置： spring: datasource: url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mybatis_test?
01 基本概念 FileSink 是 Flink 中的 Sink 函数，用于将处理后的数据输出到文件系统。它能够处理实时数据流，并提供灵活的配置选项，允许用户定义输出文件的格式、路径和写入策略。...故障恢复：FileSink 具备故障恢复机制，能够在节点故障或者任务失败后重新启动并继续写入数据。...总的来说，FileSink 的原理包括了对数据流的缓冲和批处理、数据分桶、写入策略配置、事务支持、故障恢复和文件系统操作等多个方面，通过这些机制的组合，可以实现高效可靠地将数据写入到文件系统中。...08 故障恢复机制 在分布式环境下，节点故障是常见的情况。FileSink 具备故障恢复机制，能够在节点故障后重新启动并继续写入数据，保证数据的完整性和可靠性。...在这些场景中，FileSink的配置选项（如文件路径、格式化选项、分区策略等）可以根据具体的需求进行调整，以满足不同应用的要求。请注意，实际的应用场景可能需要根据具体的业务需求和数据特性进行定制。
Alertmanager对接Loki 我们知道Alertmanager是可以查询Loki的 修改Loki配置文件，在loki-local-config.yml 添加以下内容： # rules规则存储...为什么要创建名为fake的文件夹，这个因为Loki中定义单租户的Loki系统中，fake为其默认租户名，如果是多租户系统，则/monitor/loki/rules 下多个其他名字的文件夹也可以。...labels.host }}的日志: {{ $labels.filename }}" annotations: summary: Too many election logs in dolphindb...logs description: 10分钟之内DolphinDB日志内election日志出现10次以上 重启Loki，重启脚本在上一篇推文中有写到。...相关文档在这里：https://grafana.com/docs/loki/latest/api 总结 好了，运维的工作目的无非就是解放双手，不要等问题出现再来手忙脚乱，应该节约出更多时间投入到系统优化和运维智能化上面去
微服务平台 TSF：JVM 监控数据持久化；容器部署组新增关联文件配置；提供细粒度的权限管控；支持发布计划功能。 微服务平台 TEM：增强应用部署体验、支持资源级权限管理、支持环境防删保护。...整理 by 中间件小Q妹 产品最新动态 01 微服务平台 TSF ■产品介绍 稳定、高性能的微服务技术中台 # JVM 监控数据持久化 节点离线24小时内展示多种监控曲线，包含CPU使用率、请求错误率...# 支持参数流控插件 参数流控可以针对客户端请求参数以及在插件中设置的条件执行进行流控，参数流控配置支持如下特性： 1.支持秒、分钟、小时、天的流控维度。...TDMQ RabbitMQ版 # 功能增强 优化了底层元数据存储和一致性机制；支持了queue autoDelete能力，避免无效队列长期占用资源；支持了message ttl和queue ttl能力，...# 优化用户订阅关系 用户订阅关系的元信息持久化至zookeeper节点，避免节点重启带来控制台数据不准确。
4 Redis的持久化 Redis是内存数据库，当Redis服务器重启或者电脑重启了，数据会丢失，可以将Redis内存中的数据持久化保存在内存的文件中，当重启后，Redis会恢复数据，保证不丢失。...Redis持久化的机制： 1）RDB：默认方式，不用配置，在一定的间隔时间内，检测key的变化情况来持久化数据，这种方式对性能的影响比较低，推荐使用； --编辑redis.windows.conf文件：...：redis-server.exe redis.windows.conf，现修改为save 10 5，即10s后至少有5个key发生变化，则持久化数据，可以看到生成后缀为rdb的文件，测试效果如下： ?...2）AOF：日志记录方式，可以记录每一条命令操作，每一次命令操作后来持久化数据，这种方式对性能影响较大； --编辑redis.windows.conf文件： appendonly no：默认为no，表示关闭...no：不持久化； 修改完配置文件后需要使用命令行启动服务器：redis-server.exe redis.windows.conf，现修改为appendonly yes，即每隔1s持久化一次，可以看到生成后缀为
在那篇文章中，我提到Jaeger使用外部服务来摄入和持久化span数据，比如Elasticsearch、Cassandra和Kafka。...我将介绍： 使用Elasticsearch和Cassandra的Jaeger标准持久化存储 使用gRPC插件的替代持久化存储 使用Kafka处理高负载追踪数据流 在开发期间使用jaegertracing...All-in-one是一个单节点安装，你不必为非功能性需求（如弹性或可伸缩性）而烦恼。在一体化部署中，Jaeger默认使用内存持久化。...另外，你可以选择使用Badger[8]，它提供基于文件系统的单节点存储（类似于Prometheus模型）。你可以在这里[9]找到更多关于使用Badger的细节。...首先，你应该为span数据部署和配置外部持久化存储。在生产环境中，Jaeger推荐的持久化存储是Elasticsearch。
-- 故障切换时，是否自动重置主从复制关系 -->参数作用：此参数用于保障存储节点发生故障切换后的数据正确性。...（集群模式下，此项无效）默认值masterReload是否生效否PropertyValue参数值haNodeHost是否可见是参数说明计算节点高可用模式下需配置当前主计算节点管理端口连接信息；集群模式下...-- 计算节点高可用模式下的主备角色配置，主计算节点配置为：master，备计算节点配置为：backup（集群模式下，此项无效） -->节点高可用模式下的主备角色配置，主计算节点配置为：master，备计算节点配置为：backup（集群模式下，此项无效） -->节点高可用模式下的主备角色配置，主计算节点配置为：master，备计算节点配置为：backup（集群模式下，此项无效） -->192.168.200.51
不再需要master节点和对zookeeper的依赖，配置文件简单化。...单agent由Source、Sink和Channel三大组件构成，如下图: image.png 图一: Flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。...组合方式基于用户设置的配置文件，非常灵活。比如：Channel可以把事件暂存在内存里，也可以持久化到本地硬盘上。Sink可以把日志写入HDFS, HBase，甚至是另外一个Source等等。...4 常用架构,功能配置示例 4.1 单节点Flume配置 # example.conf: A single-node Flume configuration # Name the components...比如按大小、按间隔时间、按消息条数等等，针对你的文件过小迟迟没法写入 HDFS 持久化的问题， 那是因为你此时还没有满足持久化的条件，比如你的行数还没有达到配置的阈值或者大小还没达到等等， 可以针对上面
不再区分逻辑和物理node，所有物理节点统称为 “agents”,每个agents 都能运行0个或多个sources 和sinks 不再需要master节点和对zookeeper的依赖，配置文件简单化...1.1 数据流模型 Flume以agent为最小的独立运行单位。一个agent就是一个JVM。单agent由Source、Sink和Channel三大组件构成，如下图： ? ...组合方式基于用户设置的配置文件，非常灵活。比如：Channel可以把事件暂存在内存里，也可以持久化到本地硬盘上。Sink可以把日志写入HDFS, HBase，甚至是另外一个Source等等。...3、常用架构、功能配置示例 3.1 先来个简单的：单节点 Flume 配置 # example.conf: A single-node Flume configuration # Name the...HDFS 持久化的问题， 那是因为你此时还没有满足持久化的条件，比如你的行数还没有达到配置的阈值或者大小还没达到等等， 可以针对上面 3.2 小节的配置微调下，例如： agent1.sinks.log-sink1
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