首先,写一个信号,用来发射标准输出作为信号 class EmittingStream(QtCore.QObject): textWritten = QtCore.pyqtSignal(str) #定义一个发送str的信号 def write(self, text): self.textWritten.emit(str(text)) class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow): def __init__(self): super(Ui_MainWindow

Kilroy Hughes Azure媒体服务数字媒体架构师 本文重点介绍 Azure 媒体服务支持的 DASH 实时传送流功能,同时阐述如何利用这些功能将实时和点播自适应流传送至 Web 浏览器和各类新设备,这些浏览器和设备都支持DASH标准了.DSAH实时传送流现在处于公众预览版阶段,预览版结束后我们会"正式发布"这项服务并提供正常的服务级别协议. DASH输出是适用于 Azure 媒体服务发出的所有实时和 VOD 流的运行时的一种选项.播放器只需在每个 URL 请求中将for

业务需要把mysql的数据实时同步到ES,实现低延迟的检索到ES中的数据或者进行其它数据分析处理.本文给出以同步mysql binlog的方式实时同步数据到ES的思路, 实践并验证该方式的可行性,以供参考. mysql binlog日志 mysql的binlog日志主要用于数据库的主从复制与数据恢复.binlog中记录了数据的增删改查操作,主从复制过程中,主库向从库同步binlog日志,从库对binlog日志中的事件进行重放,从而实现主从同步. mysql binlog日志有三种模式,分别为:

首先说下需求,IT老大提出的一个需求,实现将php-laravel的应用日志实时传送到telegram的监控群组中,不用登陆服务器就可以实时查看应用的日志. 具体思路是: 先要将日志切割,并实时更新这个日志文件, 由于Linux的crond正常配置最小的单位是每分钟切割一次, 实践后证明1分钟的日志太大,不能作为一句话向telegram传送. 最初的设想是将log切割的足够小,按照秒级别的切割日志. 初步解决方案:crond+shell 来解决 @1.切割日志的脚步. #! /bin/bash#

目录 1.RSYNC数据备份 1.1 rsync服务简介 1.2 rsync特点和优势 1.3 rysnc运行模式简介 1.4 数据同步方式 2 Rsync实验测试 2.1 实验环境说明 2.2 服务安装 2.3 Rsync命令详解 2.3 实验一使用rsync命令备份数据 2.4 实验二使用rsyncd服务进行数据备份 3.Rsync+sersync实现数据实时同步 3.1 rsync+sersync架构作用 3.2 rsync+inotify-tools与rsync+sersync架构的区别

一.Rsync服务简介 1. 什么是Rsync 它是一个远程数据同步工具,它在同步文件的同时,可通过LAN/WAN快速同步多台主机间的文件.Rsync使用所谓的“rsync算法”来使本地和远程两个主机之间的文件达到同步,这个算法只传送两个文件的不同部分,而不是每次都整份传送,因此速度相当快.可以保持原来文件的权限.时间.软硬链接等附加信息. 2. Rsync的特性 (1)可以镜像保存整个目录树和文件系统: (2)容易做到保存原有的权限,owner.group.时间(修改时间 modify tim

SQLServer数据实时同步至PostgreSQL 前言: 为迎合工作需求有时候传送的数据保存在SQLServer中但由于工作需要需要保存到PostgreSQL中进行处理,本文主要通过在SQLServer中设置触发器和存储过程的方式完成数据的同步 系统环境说明 软件 版本 说明 SQLServer 2008R2_X64 X64位 PostgreSQL 9.5_X64 odbc 9.5_X64 postgre_odbc下载安装 odbc主要是让PostgreSQL与SQLServer之间建立桥梁

上一篇提到了swoole的基本使用,现在通过几行基本的语句来实现比较复杂的逻辑操作: 先说一下业务场景.我们目前的大多数应用都是以服务端+接口+客户端的方式去协调工作的,这样的好处在于不论是处在何种终端的情况下,都可以完美的和服务端兼容.这样就轻松实现了MVC各个部分的真正解耦.但是提高程序的友好性还是有很多路要走,其中一个大家都会遇到的就是数据实时更新的问题.比如一个用户在手机上做了添加操作,这时候其他的终端也应该及时显示数据的变化情况.这个对于手机来说还算好办,因为现在的各种推送服务完全可以

Storm 实战:构建大数据实时计算(阿里巴巴集团技术丛书,大数据丛书.大型互联网公司大数据实时处理干货分享!来自淘宝一线技术团队的丰富实践,快速掌握Storm技术精髓!) 阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部 编著 ISBN 978-7-121-22649-6 2014年8月出版 定价:59.00元 184页 16开 编辑推荐 Storm以其简单.灵活.健壮而著称.随着大数据实时处理需求的强劲增长,Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失,并被越来越多的公司所采用. <Storm实战

一.环境描述 测试环境 需求:服务器A与服务器B为主备服务模式,需要保持文件一致性,现采用sersync基于rsync+inotify实现数据实时同步 环境描述: 主服务器172.26.7.50 ,从服务器172.26.7.51 实时同步/home/ 及/download 目录到从服务器 二.实施方法 1.从服务器172.26.7.51 rsync服务搭建 1.1下载软件包至从服务器 下载地址:http://rsync.samba.org/ftp/rsync/src 可根据环境需求下载相应的软件

inotify 的同步备份机制有着缺点,于是看了sersync同步,弥补了rsync的缺点.以下转自:http://www.osyunwei.com/archives/7447.html 前言: 一.为什么要用Rsync+sersync架构? 1.sersync是基于Inotify开发的,类似于Inotify-tools的工具 2.sersync可以记录下被监听目录中发生变化的(包括增加.删除.修改)具体某一个文件或某一个目录的名字,然后使用rsync同步的时候,只同步发生变化的这个文件或者这个

上一篇提到了swoole的基本使用,现在通过几行基本的语句来实现比较复杂的逻辑操作: 先说一下业务场景.我们目前的大多数应用都是以服务端+接口+客户端的方式去协调工作的,这样的好处在于不论是处在何种终端的情况下,都可以完美的和服务端兼容.这样就轻松实现了MVC各个部分的真正解耦.但是提高程序的友好性还是有很多路要走,其中一个大家都会遇到的就是数据实时更新的问题.比如一个用户在手机上做了添加操作,这时候其他的终端也应该及时显示数据的变化情况.这个对于手机来说还算好办,因为现在的各种推送服务完全可以

一. 需求背景      最近新接触一个需求,需要将kafka中的数据实时推送到前端展示.最开始想到的是前端轮询接口数据,但是无法保证轮询的频率和消费的频率完全一致,或造成数据缺失等问题.最终确定用利用WebSocket实现数据的实时推送.   二. websocket简介      网上已经有好多介绍WebSocket的文章了,就不详细介绍了,这里只做简单介绍. WebSocket协议是基于TCP的一种新的网络协议.它实现了浏览器与服务器全双工(full-duplex)通信--允许服务器主动发

1.1 第一个里程碑:安装sersync软件 1.1.1 将软件上传到服务器当中并解压 1.上传软件到服务器上 rz -E 为了便于管理上传位置统一设置为 /server/tools 中 2.解压软件包 [root@backup sersync_installdir_64bit]# tree . └── sersync ├── bin │   └── sersync ├── conf │   └── confxml.xml └── logs 1.1.2 二进制包安装方法 二进制包安装软件方法(绿

基于netcore实现mongodb和ElasticSearch之间的数据实时同步的工具 支持一对一,一对多,多对一和多对多的数据传输方式. 一对一 - 一个mongodb的collection对应一个elasticsearch的index之间的数据同步 一对多 - 一个mongodb的collection对应多个elasticsearch的index之间的数据同步 多对一 - 多个mongodb的collection对应一个elasticsearch的index之间的数据同步 多对多 - 多个

企业运维的数据库最常见的是 mysql;但是 mysql 有个缺陷:当数据量达到千万条的时候,mysql 的相关操作会变的非常迟缓; 如果这个时候有需求需要实时展示数据;对于 mysql 来说是一种灾难;而且对于 mysql 来说,同一时间还要给多个开发人员和用户操作; 所以经过调研,将 mysql 数据实时同步到 hbase 中; 最开始使用的架构方案: Mysql---logstash—kafka---sparkStreaming---hbase---web Mysql—sqoop---hb

Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志.文件.网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据.面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就

转载自:https://www.cnblogs.com/yucy/p/7845105.html MySQL数据实时增量同步到Kafka - Flume   写在前面的话 需求,将MySQL里的数据实时增量同步到Kafka.接到活儿的时候,第一个想法就是通过读取MySQL的binlog日志,将数据写到Kafka.不过对比了一些工具,例如:Canel,Databus,Puma等,这些都是需要部署server和client的.其中server端是由这些工具实现,配置了就可以读binlog,而clien

CentOS 6.5 rsync+inotify实现数据实时同步备份 rsync    remote sync 远程同步,同步是把数据从缓冲区同步到磁盘上去的.数据在内存缓存区完成之后还没有写入到磁盘中去.所以有时候要同步到磁盘中去的,而rsync跟复制差不多能将一个文件从一个地方复制到另外一个地方,但是他也可以实现跨主机复制,兼具了cp和scp的功能,但是在跨主机时不具备scp的加密功能.    rsync有个特点,就是当你用rsync复制或跨主机复制时如果另一端也有一个同名的文件,他会先比较

MySQL 实现将一个库表里面的数据实时更新到另一个库表里面 需求描述:MySQL 里面有很多的数据库,这些数据库里面都有同一种表结构的表 (tb_warn_log),这张表的数据是实时更新的,现在需要将这些表的数据全部实时更新到另一个库的另一张表 (tb_alarm_management) 里面. 数据库结构如下: tb_warn_log 表结构如下: tb_alarm_management 表结构如下: MySQL 存储过程定时任务: -- 存储过程创建 use mdm_common_db;

一.环境描述 需求:服务器A与服务器B为主备服务模式,需要保持文件一致性,现采用sersync基于rsync+inotify实现数据实时同步 主服务器A:192.168.1.23 从服务器B:192.168.1.243 实时同步/var/atlassian目录到从服务器. 二.实施 1.从服务器192.168.1.243 rsync服务搭建 1.1安装软件包 wget http://rsync.samba.org/ftp/rsync/src/rsync-3.1.1.tar.gz .tar.gz