Page 1 of 15 curve文件系统元数据proto（代码接口定义，已实现）© XXX Page 2 of 15 1、代码结构和代码目录 curve文件系统是相对于curve块设备比较独立的一块，在当前curve项目的目录下，增加一个一级目录curvefs，curvefs下有自己独立的proto\src\test。 2、文件系统proto定义 2.1 mds.proto mds.proto

15.服务数据的定义与使用 主 讲 人 ： 古 月 服务模型 自定义服务数据 ➢ ➢ message_generation message_runtime ➢ • find_package( …… message_generation) • add_service_files(FILES

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Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 1 / 7 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境 前⾔ 随着业务的快速发展，技术部⻔的组织架构在横向及纵向不断扩⼤和调整，与此同时，企业的⽣产资料：应 ⽤系统，也变得越来越庞⼤。为了让应⽤系统适配企业组织架构的调整，梳理组织架构对于应⽤权责的边 界，⼤部分组织会选择使⽤“微服务”架构来对应⽤系统进⾏横向拆分，使得应⽤系统的维护边界适配组织架 ，不得不将所 有依赖的服务都启动起来。随着微服务数量的增加，开发应⽤所需要的本地资源越来越多，最终导致本地⽆ 法满⾜开发的配置需求。 云原⽣解放了部署和运维，开发呢？ Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 2 / 7 云原⽣和 Kubernetes 的普及，进⼀步屏蔽了“微服务”应⽤的复杂度，这主要体现在部署和运维阶段。 为了解决微服务应⽤在开发、测试和⽣产阶 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境 Nocalhost 是⼀个云原⽣开发环境，希望让开发云原⽣应⽤像开发单体应⽤原始⼜简单。 Nocalhost 重新梳理了开发过程所涉及到的⻆⾊和资源： 团队管理⼈员 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 3 / 7 开发者 应⽤ 集群 开发空间 通过对这些⻆⾊和资源的重新整合，Nocalhost 重新定义了云原⽣开发环境，并带来了全新的云原⽣开发体

SQLite 数据转 Mysql InsMsgServer 3.7.6 当前 InsMsgServer 环境 以下过程在 win7 sp1 x64 系统下完成，如果您的系统不能运行以下相关程序，请将服务器的 db/ 目录下的 IMBase.dat 文件复制到 win7 sp1 x64 系统下完成 利用 InsMsgServer 生成 Mysql 数据库 确保 确保 mysql 数据库中没有 IM 相关库 调整使用 Mysql 作为数据库，并点击启动 确认启动后数据库正确建立 退出 InsMsgServer，确保导入过程中不影响 InsMsgServer 运行 下载 SQLite Data Wizard 地址： http://www.sqlite.org/cvstrac/wiki?p=ConverterTools

Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据 阿里巴巴 李/松/胡争 23选择 Flink Ic+b+1g #2 常DCCDC 分析方案 #1 如3实时写 4F取 ## 未来规划 #4 #见的CDC分析方案 #1 离线 HBase 集u分析 CDC 数a 、CDC记录实时写入HBase。高吞P + 低延迟。 2、小vSg询延迟低。 3、集u可拓展 ci评C 4、数a格式q定HF23e，不cF拓展到 +arquet、Avro、Orcn。 t点 A3a/21 Kudu 维护 CDC 数据p 、支持L时更新数据，时效性佳。 2、CK加速，适合OLAP分析。 方案评估 优点 、cedKudup群，a较小众。维护 O本q。 2、H HDFS / S3 / OSS 等D裂。数据c e，且KAO本不如S3 / OSS。 3、Kudud批量P描不如3ar4u1t。 4、不支持增量SF。 4、不支持增量SF。 h点 直接D入CDC到Hi2+分析 、流程能E作 2、Hi2+存量数据不受增量数据H响。 方案评估 优点 、数据不是CR写入； 2、每次数据D致都要 MERGE 存量数据 。T+ 方GT新3R效性差。 3、不M持CR1ps+rt。 缺点 SCaDk + )=AFa IL()(数据 MER,E .NTO GE=DE US.N, chan>=E ON GE=DE.GE=D

12.话题消息的定义与使用 主 讲 人 ： 古 月 话题模型 自定义话题消息 ➢ ➢ message_generation message_runtime ➢ • find_package( …… message_generation) • add_message_files(FILES

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年 9 月 大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践 2 大数据集成与 Hadoop 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进 大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减成本、增加 收益，而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目， 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集， 并可根据 MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解 决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些 问题，才能安享各项优势，最大限度提高投资回报率 (ROI)。 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和 分析大数据方面实现了范式转变。无论是要更深入的分析，还是 希望获得更出色的洞察、新产品、新服务以及更高的服务水平，都 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种 不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项 目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成 解决方案，该解决方案不仅可实现大规模扩展，还能提供支持 Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上，80%的大数据项目开发 精力用于数据集成，只有20%的精力投入 到数据分析中。” —Intel Corporation，“使用