Scribe日志收集服务器只负责收集主动写入它的日志,它本身不会去主动抓取某一个日志,所以为了把日志写入到 scribe服务器,我们必须主动向scribe服务器发送日志信息。由于scribe服务器是基于thrift框架实现的,并且thrift支持多种编程语言的通信,所以对于写入scribe服务器的客户端实现也可以使用多种语言,这就为把写入日志的客户端集成到各种应用系统中提供了很好的支持。
并达到原生的体验。今天我们很高兴发布 React Native的Anroid版本 . 在Facebook我们已经应用React Native在发布的产品有超过一年的时间了。几乎是整整一年之前,我们的团队开始规划开发
调用readConfFile函数读入配置文件到一个字符串队列中,每一行数据为队列中的一个值,通过ifstream打开文件流,并getline一行一行的读入数据,并压入队列; (3) 调用parseS
以增长到多大。 (4)max_batch_size: 默认1,024,000字节(可能没有被开源),决定在内存存储队列中一次能够被处理的数据的总数,这个(加上缓冲文件旋转的大小)控制多大的一个thrift调用可行。
fcbkListSelection 是一个花俏的项目选择器,类似于在Facebook中可以看到的朋友选择器。它采用jQuery JavaScript框架,拥有非常多的选项可以设置。在线示例: Demo
Facebook近日公布了其官方底层C++函数Folly,Folly(该缩略语表示Facebook开源代码库)其实是C++11组件库,这些组件在设计时着眼于实用性和高效率。 Folly与Boost
JWSlideMenu 也是一个实现了类似 Facebook 和 Path 2.0 效果界面的 iOS 组件。 项目主页: http://www.open-open.com/lib/v
abber服务器(如 Google Talk,Skype, 等)。 在你主页底部有一个类似于Facebook-chat的应用,支持一对一个或多用户聊天。可以接受/拒绝联系人请求,状态可以设置(在线,离开
大多数Web服务开始于前端负载均衡、中间业务服务及后端数据库服务的架构。当业务发展到一定阶段,通常会引入一组缓存服务缓存数据库的数据,减少 数据库的压力以提高性能。对一个提供Web服务的站点来说,通过引入缓存技术快速 访问数据的能力从最初的
POP(来自facebook)自定义动画的一个扩展。源于 tweaner( https://code.google.com/p/tweaner ), MMTweanerAnimation 提供了10种不同的自定义动画。
P14 HDFS小文件处理解决方案总结+facebook(HayStack) + 淘宝(TFS) 一、概述 手机图片或者像淘宝这样的网站中的产品图片特点: (1)、大量手机用户同时在线,执行上传、下载、read等图片操作
PathPicker Facebook PathPicker is a simple command line tool that solves the perpetual problem of selecting
今天,Facebook 宣布开源了一个可以通过 Python 和 R 语言使用的预测工具 Prophet。以下是 Facebook 研究博客对该工具的介绍,后面还附有机器之心对该开源项目 README
本文介绍 25 个 jQuery 插件,主要用于模仿 Facebook 界面,例如模仿对话框、头像识别、消息流和菜单等等。 Hovercard 预览提示信息卡,例如鼠标移到某个链接上就会有个弹出层提示链接的相关信息。
JFBChat 是一个简单的应用,可让你无需浏览器的情况直接和你的 Facebook 好友聊天。 JFBChat是一个采用Java开发的Faceboo聊天客户端。这个程序使用Smack API来管理XMPP协议。
导读:前 Facebook 前工程师 Eric Frenkiel 和 Nikita Shamgunov 创办了 MemSQL,对外宣称比 MySQL 快 30 倍。现在 Facebook 的 MySQL
从 Facebook 的黑客马拉松中脱颖而出的 17 岁高中毕业生 Nive Jayasekar 决定接受 Facebook 的邀请,暑假期间到 Facebook 实习。 在 6 月 16 日到 17
Glassdoor 的数据显示,Facebook 实习软件工程师最高月薪可达 8700 美元,对应的年薪约为 10.44 万美元,即使平均月薪也高达 6036 美元。 根据 Glassdoor 的数据,Facebook
机会与遗憾 问:现在会不会还是很多人问你,顶着“中国 Facebook”的头衔上市,为什么最终没有实现这样的结果? 陈一舟:很简单,Facebook 做的时候还没腾讯。我们做的时候腾讯已经很大了。不仅如此,腾讯的
com/cn/news/2015/01/facebook-open-source-torch 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,它能够模仿人脑的机制来解释数据。近日,Facebook人工智能研究院(FAIR)宣布