MSE云原生网关解析body内容进行路由转发
MSE云原生网关解析body内容进行路由转发
MSE云原生网关中通过自定义插件transformer解析body内容,并用以路由转发规则判断
文档版本:20240426 10 MSE云原生网关解析 body内容进行路由转发 方案验证 步骤3 单击 transformer自定义插件打开插件的配置界面,在插件配置的右上角点击【编辑】链接 更新插件 YAML 在 YAML编辑窗口中输入以下内容(注意缩进):reqRules:operate:map headers:fromKey:userId toKey:version mapSource:body 该脚本的含义...
来自: 最佳实践 相关产品:负载均衡 SLB,Serverless 应用引擎,微服务引擎,云速搭
SLS多云日志采集、处理及分析
SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务,通过日志服务 进行数据分析,帮助提升运维、运营效率, 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户,推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输;针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况,可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
步骤6 开始读取 RDD 数据集,并通过 map 函数把读取的 JavaRDD>中的 Payload(即 kafka中的消息)提取转化为 JavaRDD,并通过 collect函数把 RDD数据转化为 List。步骤7 创建 producer,使用多线程对 List中的数据进行处理,写入日志服务(这里数据写入 文档版本:20211203 61 SLS多云日志采集、处理及分析 编写 Spark作业...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,日志服务(SLS),NAT网关,E-MapReduce,全站加速 DCDN,云速搭CADT
CDH迁移升级CDP最佳实践
CDH迁移升级CDP最佳实践
当前 CDH 免费版停止下载,终止服务,针对需要企业版服务能力并且CDH 升级过程对业务影响较小的客户,通过安装新的 CDP 集群,将现有数据拷贝至新集群,然后将新集群切换为生产集群,升级过程没有数据丢失风险,停机时间较短,适合大部分互联网客户升级使用。
ptionTimeout 器以从其他队列 这可以通过结合使用以下配置来实现:资源之前低于其 公平共享阈值的秒•yarn.resourcemanager.monitor.数。capacity.preemption.natural_t ermination_factor•yarn.resourcemanager.monitor.capacity.preemption.max_wait_before_kill 由队列管理器 UI 支持。fairSharePreem 队列的公平...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,云速搭
自建Hadoop迁移到阿里云EMR
自建Hadoop迁移到阿里云EMR
场景描述 场景1:自建Hadoop集群数据(HDFS)迁移到 阿里云EMR集群的HDFS文件系统; 场景2:自建Hadoop集群数据(HDFS)迁移到 计算存储分离架构的阿里云EMR集群,以OSS 和JindoFS作为EMR集群的后端存储。 解决的问题 客户自建Hadoop迁移到阿里云EMR集群的 技术方案; 基于IPSecVPN隧道构建安全和低成本数据 传输链路 产品列表 E-MapReduce,VPC,ECS,OSS,VPN网关。
yum install-y java java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64 ssh slave1"yum install-y java java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64"ssh slave2"yum install-y java java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64"ssh slave3"yum install-y java java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64"步骤5 下载并解压缩 Hadoop 2.10.1文件包。1.下载软件包,下面两...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,VPN网关,E-MapReduce,云速搭
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象,Hive元数据存储在DLF,外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通,实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo,演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测 步骤2 在菜单栏单击新建>官方解决方案中心,搜索关键字:基于湖仓一体架构,获取到 官方模板。步骤3 选择目标模板库,单击基于方案新建。右上角单击保存,输入应用名称(如:MaxCompute-OSS-199),最后单击确认。说明:此模板会按照基础资源环境规划,完成云资源的创建...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,E-MapReduce,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,API网关,数据湖构建,云速搭
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