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SequoiaDB 巨杉数据库 v3.4 使用手册
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2019-11-21
SequoiaDB 巨杉数据库是一款金融级分布式关系型数据库。自研的原生分布式存储引擎支持完整 ACID,具备弹性扩展、高并发和高可用特性,支持 MySQL、PostgreSQL 和 SparkSQL 等多种 SQL 访问形式。SequoiaDB 适用于核心交易、数据中台、内容管理等应用场景。
Istio v1.13 中文文档
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2022-03-20
Istio 是一个由谷歌、IBM 与 Lyft 共同开发的开源项目,旨在提供一种统一化的微服务连接、安全保障、管理与监控方式。Istio 项目能够为微服务架构提供流量管理机制,同时亦为其它增值功能(包括安全性、监控、路由、连接管理与策略等)创造了基础。这款软件利用久经考验的 Lyft Envoy 代理进行构建,可在无需对应用程序代码作出任何发动的前提下实现可...
Istio v1.17 中文文档
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2023-02-16
Istio 是一个由谷歌、IBM 与 Lyft 共同开发的开源项目,旨在提供一种统一化的微服务连接、安全保障、管理与监控方式。Istio 项目能够为微服务架构提供流量管理机制,同时亦为其它增值功能(包括安全性、监控、路由、连接管理与策略等)创造了基础。这款软件利用久经考验的 Lyft Envoy 代理进行构建,可在无需对应用程序代码作出任何发动的前提下实现可...
Istio Prelim 1.6 官方中文文档
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2020-05-08
Istio 是一个由谷歌、IBM 与 Lyft 共同开发的开源项目,旨在提供一种统一化的微服务连接、安全保障、管理与监控方式。Istio 项目能够为微服务架构提供流量管理机制,同时亦为其它增值功能(包括安全性、监控、路由、连接管理与策略等)创造了基础。这款软件利用久经考验的 Lyft Envoy 代理进行构建,可在无需对应用程序代码作出任何发动的前提下实现可...
Istio v1.9 官方文档中文版
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2021-03-15
Istio 是一个由谷歌、IBM 与 Lyft 共同开发的开源项目,旨在提供一种统一化的微服务连接、安全保障、管理与监控方式。Istio 项目能够为微服务架构提供流量管理机制,同时亦为其它增值功能(包括安全性、监控、路由、连接管理与策略等)创造了基础。这款软件利用久经考验的 Lyft Envoy 代理进行构建,可在无需对应用程序代码作出任何发动的前提下实现可...
Apache DolphinScheduler v1.3.9 使用手册
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2021-11-29
Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系,不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来,可实时监控任务的运行状态,同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作
Apache DolphinScheduler v2.0.6 使用手册
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2022-08-17
Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系,不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来,可实时监控任务的运行状态,同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作
Apache DolphinScheduler v3.0.0 使用手册
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2022-08-17
Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系,不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来,可实时监控任务的运行状态,同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作
Apache DolphinScheduler v3.0.1 使用手册
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2022-10-10
Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系,不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来,可实时监控任务的运行状态,同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作
Apache DolphinScheduler v3.1.0 Documentation
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2022-10-10
Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系,不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来,可实时监控任务的运行状态,同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作
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