我有一个AWS的弹性Redis缓存，我试图在Cakephp中设置它不成功......我的代码:if($local){Configure::write('debug',2);Configure::write('environmentActive','local');$configRedis=array('className'=>'Cake\Cache\Engine\RedisEngine','prefix'=>'redis_local_api_tve_',);}elseif($prod){$configRedis=array('className'=>'Cake\Cache\Engine
让一切都设置好并与运行我的Node应用程序的2个AmazonEC2服务器一起正常工作。目前坐在ApplicationLoadBalancer后面。我正在使用这样的代码发出套接字消息constioredis=require('socket.io-redis');io=require('socket.io')(server);io.adapter(ioredis({host:'localhost',port:6379}));io.to('roomName').emit('message',data);但是，当使用socket.io发出消息时，消息仅从发起Node服务器广播。服务器1发出so
让一切都设置好并与运行我的Node应用程序的2个AmazonEC2服务器一起正常工作。目前坐在ApplicationLoadBalancer后面。我正在使用这样的代码发出套接字消息constioredis=require('socket.io-redis');io=require('socket.io')(server);io.adapter(ioredis({host:'localhost',port:6379}));io.to('roomName').emit('message',data);但是，当使用socket.io发出消息时，消息仅从发起Node服务器广播。服务器1发出so
我正在通过以下代码使用spark-structured-streamingforeachBatch从Redis读取批记录(尝试通过stream.read.batch.size设置batchSize)valdata=spark.readStream.format("redis").option("stream.read.batch.size").load()valquery=data.writeStream.foreachBatch{(batchDF:DataFrame,batchId:Long)=>...//wecountsizeofbatchDFhere,wewanttolimiti
我正在通过以下代码使用spark-structured-streamingforeachBatch从Redis读取批记录(尝试通过stream.read.batch.size设置batchSize)valdata=spark.readStream.format("redis").option("stream.read.batch.size").load()valquery=data.writeStream.foreachBatch{(batchDF:DataFrame,batchId:Long)=>...//wecountsizeofbatchDFhere,wewanttolimiti
我在ec2上运行nodejs并将nodejsstdout和sterr重定向到一个文件(>>)这有以下潜在问题:EBS故障可能会停止nodejs进程(我想日志记录是同步的)。众所周知，EBS不如某些其他AWS服务可靠。EC2实例可能会失败并且EBS丢失(除非附加)。EBS上的日志文件不会跨可用区复制。获取日志需要通过SSH连接到机器。理想情况下，我希望所有日志都直接写入AmazonElasticCacheforRedis，然后从那里写入S3。最好的方法是什么？ 最佳答案 一般来说，将应用程序日志存储在redis中是一个坏主意。Redi
我在ec2上运行nodejs并将nodejsstdout和sterr重定向到一个文件(>>)这有以下潜在问题:EBS故障可能会停止nodejs进程(我想日志记录是同步的)。众所周知，EBS不如某些其他AWS服务可靠。EC2实例可能会失败并且EBS丢失(除非附加)。EBS上的日志文件不会跨可用区复制。获取日志需要通过SSH连接到机器。理想情况下，我希望所有日志都直接写入AmazonElasticCacheforRedis，然后从那里写入S3。最好的方法是什么？ 最佳答案 一般来说，将应用程序日志存储在redis中是一个坏主意。Redi
我在EC2上使用Redis，我的问题是对于一个唯一目的只是pubsub和缓存的redis实例来说什么是理想的配置？显然，我可以关闭保存到磁盘，因为我不会保留任何内容，但是具有高内存的小磁盘是否理想？假设10万用户同时订阅了他们自己的pubsubchannel。EC2实例之后的EC2实例是否足够:High-MemoryExtraLargeInstance17.1GiBofmemory6.5EC2ComputeUnits(2virtualcoreswith3.25EC2ComputeUnitseach)420GBofinstancestorage64-bitplatformI/OPerfo
我在EC2上使用Redis，我的问题是对于一个唯一目的只是pubsub和缓存的redis实例来说什么是理想的配置？显然，我可以关闭保存到磁盘，因为我不会保留任何内容，但是具有高内存的小磁盘是否理想？假设10万用户同时订阅了他们自己的pubsubchannel。EC2实例之后的EC2实例是否足够:High-MemoryExtraLargeInstance17.1GiBofmemory6.5EC2ComputeUnits(2virtualcoreswith3.25EC2ComputeUnitseach)420GBofinstancestorage64-bitplatformI/OPerfo
我们正在使用SparkStreaming创建一个实时流处理系统，它使用大量(数百万)分析模型应用于许多不同类型的传入指标数据流(超过100000)中的RDD。此流是原始流或转换后的流。每个RDD都要经过一个分析模型进行处理。由于我们不知道哪个spark集群节点将处理来自不同流的哪些特定RDD，因此我们需要使所有这些模型在每个Spark计算节点上可用。这将在每个spark节点上产生巨大的开销。我们正在考虑使用内存数据网格在Spark计算节点上提供这些模型。这是正确的方法吗？或者我们是否应该避免一起使用Spark流，而只使用内存中的数据网格，如Redis(带有发布/订阅)来解决这个问题。在
