使用 PGO 在 Kubernetes 上运行 Cloud Native PostgreSQL：来自 Crunchy Data 的 Postgres Operator！
CitusDB 是基于 PostgreSQL 扩展（类似 PHP 扩展）实现的 PostgreSQL 集群。
如果你是新手，想要体验 DolphinScheduler 的功能，推荐使用 Standalone 方式体检。如果你想体验更完整的功能，或者更大的任务量，推荐使用伪集群部署。如果你是在生产中使用，推荐使用集群部署或者kubernetes
伪集群部署目的是在单台机器部署 DolphinScheduler 服务，该模式下 master、worker、api server 都在同一台机器上
对于ODOO服务器的配置要求，腾讯云 4 核 CPU，8G 内存的服务器，可以支持 30 个用户流畅使用。
如果你的服务使用了防火墙，或者一些网络配置中限制了端口的访问的话。那么你需要在你的服务器上开放下面的端口，并运行数据进行访问：
下载安装 因为kong的界面系统konga 0.14不支持v12版，只能安装v11版
有幸参加华为合作伙伴赋能会，本文是对赋能会的一些总结，知识梳理。希望能让大家对GaussDB能有一些了解，如有误之处望批评指正。
•一、一起看MariaDB的发展 •1.1 MariaDB介绍 •1.2 DB-ENGINES排名•二、了解ONgDB背后的基金会 •1.1 ONgDB介绍 •1.2 DB-ENGINES排名•三、您可能想知道这些内容
当前，新一代信息网络技术与制造业深度融合，数据是制造业开展数字化创新的核心要素，也是建立企业市场竞争优势的重要切入点。
DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。
在本文中，您将学习如何在多集群环境中使用 Devtron 在 K8S 上进行应用开发。
本章我们开始正式搭建大数据环境，目标是构建一个稳定的可以运维监控的大数据环境。我们将采用Ambari搭建底层的Hadoop环境，使用原生的方式搭建Flink，Druid，Superset等实时计算环境。使用大数据构建工具与原生安装相结合的方式，共同完成大数据环境的安装。
大家好，我是小碗汤，今天分享一篇搭建一个高可用镜像仓库的教程。详细中夹杂着简单~。篇幅较长，兄弟们不妨耐心看完~
在memcached的解决方式中。分布的不同memcached结点彼此是不能通信的，要实现memcached结点的之间的Master/Slave结构。有一个日本同学开发了一个第三方的工具Recached，能够实现Memcached的主备结构。从结点能够实时的同步主结点的数据，当主节点挂掉，从结点能够热备的提供服务。
XXL-JOB 适用范围还是比较广泛的，特别使用快速部署使用，以及简单的集群部署。本文主要记录了一次 XXL-JOB 适配 PostgreSQL 数据库的完整流程。
目前我在腾讯主要负责一个服务器端软件的相关开源项目，所以接下来几天的开源内容是最近工作上积累的一些经验和想法，下图中的内容就是我目前主要的工作内容和一些小小的成果。 服务器集群系统设计是一个需要考虑开
DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用 DataX 的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源，RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
欧洲航天局科学数据中心（the European Space Agency Science Data Center，简称ESDC）利用TimescaleDB扩展切换到用PostgreSQL来存储他们的数据。ESDC的各种数据，包括结构化的、非结构化的和时间序列指标在内接近数百TB，还有使用开源工具查询跨数据集的需求。
集群部署目的是在多台机器部署 DolphinScheduler 服务，用于运行大量任务情况。
目前云平台逐渐火热起来，国内如：阿里云、腾讯云、华为云等平台，国外如：AWS、Azure、Google GCP等平台，都有不少用户，并在持续的增加中。
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前面我们介绍了 Spring Cloud 体系下的网关 Gateway（Zuul）。事实上，还有很多开源且广泛应用的网关方案，例如 Kong 和 Nacos。本篇将先介绍这两种网关，包括架构和主要原理，并给出集中网关方案的对比。
Prometheus + Grafana 作为一套普适的监控系统广泛应用于各种应用环境中。
Sonar可以从以下七个维度检测代码质量，而作为开发人员至少需要处理前5种代码质量问题。
ChengYing 开源项目地址：github 丨 gitee 喜欢我们的项目给我们点个__ STAR！STAR！！STAR！！！（重要的事情说三遍）__
随着vivo业务迁移到K8s的增长，我们需要将K8s部署到多个数据中心。如何高效、可靠的在数据中心管理多个大规模的K8s集群是我们面临的关键挑战。kubernetes的节点需要对OS、Docker、etcd、K8s、CNI和网络插件的安装和配置，维护这些依赖关系繁琐又容易出错。
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大数据任务调度作为大数据建设中的核心基础设施。Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
ActiveMQ的集群部署方式主要有三种： Master-Slave部署方式（又分为基于共享文件和数据库的方式） Broker-Cluster部署方式 Master-Slave与Broker-Clus
电网网站架构案例系列的第二篇文章。主要讲解网站架构分析，网站架构优化，业务拆分，应用集群架构，多级缓存，分布式Session。
下载地址：https://www.kingbase.com.cn/rjcxxz/index.htm
kubernetes 已经成为容器时代的分布式操作系统内核，目前也是所有公有云提供商的标配，在国内，阿里云、腾讯云、华为云这样的公有云大厂商都支持一键部署 kubernetes 集群，而 kubernetes 集群自动化管理则是迫切需要解决的问题。对于大部分不熟悉 kubernetes 而要上云的小白用户就强烈需要一个被托管及能自动化运维的集群，他们平时只是进行业务的部署与变更，只需要对 kubernetes 中部分概念了解即可。同样在私有云场景下，笔者所待过的几个大小公司一般都会维护多套集群，集群的运维工作就是一个很大的挑战，反观各大厂同样要有效可靠的管理大规模集群，kube-on-kube-operator 是一个很好的解决方案。
一.前言 IdentityServer4实战这个系列主要介绍一些在IdentityServer4（后文称：ids4），在实际使用过程中容易出现的问题，以及使用技巧，不定期更新，谢谢大家关注。这些问题、技巧都是博主在将IdentityServer4用于实际生产环境的经验总结。 目录 #1 基于角色的权限控制及Claim详解 #2 AccessToken 生命周期分析 (有坑必看) 3 必须使用HTTPS问题解析 5 Token加密和签名所用证书解析 (集群部署必看) 6 Token颁发者Issuer解析 (集
KubeSphere是在 Kubernetes 之上构建的开源的企业级容器平台，提供简单易用的操作界面以及向导式操作方式，在降低用户使用容器调度平台学习成本的同时，极大减轻开发、测试、运维的日常工作的复杂度，旨在解决 Kubernetes 本身存在的存储、网络、安全和易用性等痛点。除此之外，平台已经整合并优化了多个适用于容器场景的功能模块，以完整的解决方案帮助企业轻松应对敏捷开发与自动化运维、微服务治理、多租户管理、工作负载和集群管理、服务与网络管理、应用编排与管理、镜像仓库管理和存储管理等业务场景。
在单机应用时期，任务调度一般都是基于spring schedule和集成quartz来实现的，当系统发展成分布式服务，应用多实例的时候，任务就会出现多次调用的问题，很多时候我们任务并不需要跑多次。解决方案有很多，最最简单粗暴的就是可以设置应用开关。其次就是集中式话任务管理调度。当然，quartz也有集群模式，但是基于api控制并不直观。下面介绍一个集中式的分布式任务调度框架，可以很方便的解决分布式任务调度的问题
做多活比较难搞的是中间件的多活和有状态服务的数据同步。zk作为一般公司的服务发现的方案，其多机房集群的搞法也是一个问题。
Apache DolphinScheduler（以下简称：DS）是一个分布式去中心化，易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。本篇文档主要介绍如何搭建DolphinScheduler集群并与安全的CDH集群集成。
magic-api 是一个基于 Java 的接口快速开发框架，编写接口将通过 magic-api 提供的 UI 界面完成，自动映射为 HTTP 接口，无需定义 Controller、Service、Dao、Mapper、XML、VO 等 Java 对象即可完成常见的 HTTP API 接口开发
上世纪 60 年代，首款企业级数据库产品诞生。经过六十余年的发展，企业级数据库市场已从原先寡头垄断的格局发展成百家争鸣的繁荣局面。多元数据库的格局，极大的促进了社会经济的发展，但同时也带来了数据库运维管理上的难题，如何更好的管理多云数据库，成为行业亟待解决的难题。 数据库多元化带来的管理难点 安装部署过程复杂：传统数据库环境准备，需要用户自行准备存储、网络、计算资源，协调系统、网络、数据库等各方专家，才能完成一套可用的数据库集群部署。 数据库管理难度大：传统数据库管理依赖于数据库厂商自带的管理工具，而今数据
magic-api 是一个基于Java的接口快速开发框架，编写接口将通过magic-api提供的UI界面完成，自动映射为HTTP接口，无需定义Controller、Service、Dao、Mapper、XML、VO等Java对象即可完成常见的HTTP API接口开发
大家好，我是磊哥！今天给小伙伴们介绍一个Java接口快速开发框架-magic-api
[1] TOC: 图数据平台解决方案：集群部署 [2] 图数据平台解决方案：单节点部署: https://blog.csdn.net/superman_xxx/article/details/125398578
绿色的 X 是 Exchange，红色是 Queue ，这两者都在 Server 端（称作 Broker），这部分由 RabbitMQ 实现
学习目标 1. 学习Spark配置，掌握Spark集群部署； 2. 学习RDD和Scala，掌握Spark调优和应用开发； 3. 掌握Spark Streaming、Spark Sql使用技巧； 4. 学习MLib、SparkR和其他Spark生态组件； 学习对象 计算机专业背景的学生； 大数据工程师； 讲师介绍 罗老师，12年开始从事hadoop领域技术研究，14年专职从事spark技术研究与开发，目前在企业里从事spark相关工作，同时负责企业的内训，主讲spark部分。在14年夏做为Hadoop培训讲
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