用一个简单的例子来说明. 我用express和http搭了一个最简单的服务器,监听在8081端口上. 在metrics endpoint上,我会打印出这个服务器从启动至今,服务了多少次请求.这里我只是简单使用一个维护在memory中的计数器来模拟服务请求个数.每次metrics被请求,计数器加一. localhost:8081/metrics测试一下: 打开Prometheus服务器的配置文件prometheus.yml: 添加一条作业,static_configs的target配置成我自己的服

用hive来做数仓类操作,或者大数据的运算,是没有疑问的,至少在你没有更多选择之前. 当我们要hive来做类似于大批量数据的select时,也许问题就会发生了变化. 1. 通用解决方案之分页 首先,我们要基于一个事实,就是没有哪个数据库可以无限制的提供我们select任意数据量的数据.比如常用的 mysql, oracle, 一般你select 10w左右的数据量时已经非常厉害了.而我们的解决方法也比较简单,那就是分页获取,比如我一页取1w条,直到取完为止.同样,因为hive基于都支持sql92

使用情况说明: 已经使用logstash拉取MySQL数据存储到es中,es中也创建了相应的索引,也存储了数据.假若把这个索引给删除了,再次进行同步操作的话要咋做,从最开始的数据进行同步,而不是新增的数据 官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html#plugins-inputs-jdbc-tracking_column 官方原话: The plugin will persist

生物信息很多时候要爬数据.最近也看了一些这些方面的. url<-"要爬取的网址" url.html<-htmlParse(url,encoding="UTF-8") 如果要获得部分信息,则使用XPath方法. xpath<-"//*[@id='填写目标id']/span[@id='细分标签的id'] 目标id.node<-getNodeSet(url.html,xpath) //表示任意个html嵌套标签 *表示任意个标签 /表示下

在开发中,我们常常碰到需要定时拉取网站数据,如: setInterval(function(){ $.ajax({ url: 'xx', success: function( response ){ // do something with the response } }); }, 5000); 请思考下此写法有什么弊端? 能想到情况是:如果接口异常了,程序仍然会间隔5000ms抓取数据.换句话说,我们不能捕获到异常,并做一些合理的调整. 所以我们换个写法: // new hotness (f

grafana结合prometheus提供了大量的模板,虽然这些模板几乎监控到了常见的监控指标,但是有些特殊的指标还是没能提供(也可能是我没找到指标名称).受zabbix的影响,自然而然想到了自定义监控项,promethues同样也支持. 一.简介 Pushgateway是prometheus的一个重要组件,利用该组件可以实现自动以监控指标,从字面意思来看,该部件不是将数据push到prometheus,而是作为一个中间组件收集外部push来的数据指标,prometheus会定时从pushgat

数据通常是以 XML 格式提供给 Web 应用程序的.但是,XML 数据本质上是分层的,因此您可能希望能够在基于列表的控件中使用 XML 数据,如 GridView 或 DropDownList 控件.此演练演示如何将 XML 数据视为表格数据库表中的数据进行处理. 通过此演练,您将学会如何执行以下任务: ·使用数据源控件读取 XML 数据并将数据提供给列表控件. ·将 GridView 和 DataList 控件绑定到 XML 数据. ·创建显示逻辑相关的 XML 数据的主详细信息页. ·对

目录 1.KafkaConsumer poll 详解 2.Fetcher 类详解 本节重点讨论 Kafka 的消息拉起流程. @(本节目录) 1.KafkaConsumer poll 详解 消息拉起主要入口为:KafkaConsumer#poll方法,其声明如下: ~java public ConsumerRecords<K, V> poll(final Duration timeout) { // @1 return poll(time.timer(timeout), true); // @

前言 本系列着重介绍Prometheus以及如何用它和其周边的生态来搭建一套属于自己的实时监控告警平台. 本系列受众对象为初次接触Prometheus的用户,大神勿喷,偏重于操作和实战,但是重要的概念也会精炼出提及下.系列主要分为以下几块 Prometheus各个概念介绍和搭建,如何抓取数据 如何推送数据至Prometheus,推送和拉取分别用于什么样的场景(本次分享内容) Prometheus数据的结构以及查询语言PromQL的使用 Java应用如何和Prometheus集成,如何启用服务发现

在这里看到的解决方法 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-1729 请是个人理解,有问题请大家留言. 其实本身flume是不支持像KAFKA一样的发布/订阅功能的,也就是说无法让spark去flume拉取数据,所以老外就想了个取巧的办法. 在flume中其实sinks是向channel主动拿数据的,那么就让就自定义sinks进行自监听,然后使sparkstreaming先和sinks连接在一起, 让streaming来决定是否拿数据及拿数据的频

大致思路: canal去mysql拉取数据,放在canal所在的节点上,并且自身对外提供一个tcp服务,我们只要写一个连接该服务的客户端,去拉取数据并且指定往kafka写数据的格式就能达到以protobuf的格式往kafka中写数据的要求. 1. 配置canal(/bigdata/canal/conf/canal.properties),然后启动canal,这样就会开启一个tcp服务 2. 写拉取数据的客户端代码 PbOfCanalToKafka package cn._51doit.flink

最近遇到一例,HBase 指定大量列集合的场景下,并发拉取数据,应用卡住不响应的情形.记录一下. 问题背景 退款导出中,为了获取商品规格编码,需要从 HBase 表 T 里拉取对应的数据. T 对商品数据的存储采用了 表名:字段名:id 的列存储方式.由于这个表很大,且为详情公用,因此不方便使用 scanByPrefixFilter 的方式,担心引起这个表访问的不稳定,进而影响详情和导出的整体稳定性. 要用 multiGet 的方式来获取多个订单的指定列字段的数据,需要动态生成相应的列名集合,然

我们都知道,各种主流的社交应用或者阅读应用,基本都有列表类视图,并且都有滑到底部加载更多这一功能, 对应后端就是分页拉取数据.好处不言而喻,一般来说,这些数据项都是按时间倒序排列的,用户只关心最新的动态,而不关心几个月甚至几年前消息,所以后端返回给客户端的数据是不会一次性传递全部内容的(不仅耗费流量,而且还给服务器带来巨大压力). 举个例就说MySQL,它已经给我们提供了相应的语句来支持这一功能,那就是limit关键字.比如我要拉取一个消息表中用户id为1的前10条最新数据,SQL语句如下: s

1>GIt需要提前安装在本地,本机,自己的电脑,开发环境电脑,IDEA所在的电脑 2>代码仓库:gitlab 3>开发工具:IDEA 4>内网搭建gitlab,访问url: http://192.168.92.130:8090/ 注意端口是自定义的8090,而不是默认的80端口!!! 5>操作与GitHub大同小异! ===================================第一部分,从Gitlab上拉取项目============================

如何在open xml excel 中存储自定义xml数据? 而且不能放在隐藏的cell单元格内,也不能放在隐藏的sheet内,要类似web网站的Application变量,但还不能是VBA和宏之类的,要对用户不可见,但是对开发者可见. 曾经试过两个方法: 1.在styles.xml或sheet1.xml中的Extension (extLst/ext)节点下添加自定义节点,用来存储自己的数据. 具体xml节点如下: <extLst> <ext uri="{EB79DEF2-80

package download; import org.json.JSONArray; import java.io.*; import java.net.URL; import java.net.URLConnection; import java.nio.Buffer; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.*; import org.json.JSONObject; public class Downloader { pu

高并发大流量的互联网架构,一般通过服务层来访问数据库,随着数据量的增大,数据库需要进行水平切分,分库后将数据分布到不同的数据库实例(甚至物理机器)上,以达到降低数据量,增加实例数的扩容目的. 一旦涉及分库,逃不开“分库依据”patition key的概念,使用哪一个字段来水平切分数据库呢:大部分的业务场景,会使用业务主键id. 确定了分库依据patition key后,接下来要确定的是分库算法:大部分的业务场景,会使用业务主键id取模的算法来分库,这样即能够保证每个库的数据分布是均匀的,又能够保

Flume安装成功,环境变量配置成功后,开始进行agent配置文件设置. 1.agent配置文件(mysql+flume+Kafka) #利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到Kafka a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources = s1 #sources(mysql) a1.sources.s1.type = org.keedio.flume.source.SQLSource a1.sources.s1.channels = c1 a1.sour

Kafka消费程序间歇性报同一个错: 上网没查到相关资料,只好自己分析.通过进一步分析日志发现,只有在拉取某一个特定的topic的数据时报错,如果拉取其他topic的数据则不会报错.而从这个异常信息来看是拉取数据时进行类似CRC校验时,校验结果不正确.所以,感觉可能是数据损坏.于是联系了OP(我们单位开发人员不去现场操作),把疑似出错的那个topic.partition和offset信息发给他,他检查了一下Kafka,果然是数据损坏了(处于保护机密考虑,把分区名字那里模糊处理一下): 由于Kaf

Portainer介绍 Portainer是Docker的图形化管理工具,提供状态显示面板.应用模板快速部署.容器镜像网络数据卷的基本操作(包括上传下载镜像,创建容器等操作).事件日志显示.容器控制台操作.Swarm集群和服务等集中管理和操作.登录用户管理和控制等功能.功能十分全面,基本能满足中小型单位对容器管理的全部需求. 一句话总结:Portainer是一个可视化的Docker操作界面. 使用Docker安装Portainer Portainer由两个元素组成,即Portainer服务器和P

在开发中,经常会遇到本地工程错乱或者误操作导致本地本地项目被删除,此时利用SFDX: Retrieve Source from Org只会拉取新建并且名称相同的组件,若通过创建一个个文件,然后再拉取的方式,不免显得过于笨拙. 本人便踩过这个坑,这里分享一下个人的解决方案. 在我看来,从Org中一次拉取多个组件文件或者全部组件文件,有三种解决方案,下面一一叙述: 1. 利用manifest新建工程 1)打开Vs Code,进入命令行模式(shift+cmmand+p/F1), SFDX: Crea