Flume+Kafka收集Docker容器内分布式日志应用实践 经验
1）利用Spark streaming在一个时间窗口内计算日志，做流量控制和访问限制。 2）使用awk脚本、scala语言的高级函数做单机的访问统计分析，或者Hadoop、Spark做大数据的统计分析。
NadineOzc
京东如何由“调用链”实现多维度的分布式跟踪？ 经验
aceId就可以从Hbase里查询到某一次调用的所有中间环节的信息。离线数据部分包括HDFS和Spark，用于海量历史数据分析，并且还会把一些结果存放到Mysql中。 5、CallGraph-UI
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Redshift。我们越来越转向 ETL 的 Apache Spark ，这是因为它的灵活性与规模增长的能力。随着时间的推移，Spark 可能会成为我们数据管道的首选工具。 我们使用 协议缓冲（Protocol
Apache Mesos和数据中心操作系统的崛起 资讯
框架在Mesos 主节点上注册并接受资源供给。有 许多不同的框架 目 前可用，包括大数据处理（Spark，Kafka），分布式存储和数据库（HDFS，Cassandra），批调度（Chronos，Aurora），以
Better Java - 教你如何编写现代化的Java程式 经验
setVar(5); Play framework Good alternatives: Jersey or Spark There are two main camps for doing RESTful web
深度分析Twitter Heron 经验
http://incubator.apache.org/s4/ 2. Spark Streaming. https://spark.apache.org/streaming/ ? 3. Apache Samza
Mesos在去哪儿网的实践之路 经验
s):4;" MESOS_resources="${MESOS_resources}cpus(spark):16;" MESOS_resources="${MESOS_resources}cpus(storm):16;"
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为了支持多元化需求，我们引入越来越多样的数据存储和分析方案，比如Hive、MapReduce、Spark和HBase等，随之带来的管理和监控的挑战越来越严峻，数据安全问题亦是其中最重要的之一。 大
中国移动Kubernetes多集群统一管理实践 经验
ework运行在Mesos之上。下一步准备迁移Hadoop/Spark到Mesos，并且实现Kubernetes和Hadoop/Spark应用的资源共享。 与DevOps工具集的集成。目前我们正在实现
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如何为微服务选择数据库 经验
eo4j运行时的模式自由的特性，但却可以访问Cassandra的基础表，以及针对分析工作负载和Spark的整合，还有强大的TinkerPop/Gremlin查询语言可以使用，这的确是一个值得考虑的选择。
唯品会11.11：峰值系统应对实践 资讯
查询trace调用链信息和异常日志。另一条路径，日志信息通过kafka直接 送到spark stream，通过spark分析后计算后，产生data points性能指标数据，再通过flume写入Ope
说说Kubernetes是怎么来的，又是怎么没的 经验
是在Cloud Dataproc中运行的，Cloud Dataproc是一个运行Apache Spark的服务。在Google Cloud上训练好一个模型之后，这个模型会被部署到AWS侧，然后处理用户流量。在Google
我的后端开发书架2015 资讯
但不直接指导我的项目的开发。 --在所有Storm书里，上面两本暂时是最推荐买的。 《Spark大数据处理技术》 左挑右挑选了这本，结果是典型的多人合著的书 6. 程序员的自我修养
有一台以上服务器 就有理由尝试云操作系统 资讯
益，使得Mattermark公司更为轻松地引入各类必要的新型数据处理技术，包括Kafka以及 Spark等，并在运行大规模处理任务时快速添加对应容量。总而言之，该公司在基础设施与任务之间的契合度方面投入的精力越少，那么其专注于在正确时间对
IT小小鸟生存指南－学习起步篇 资讯
些人则搞起了各种新潮的技术，什么Angular、 ReactJS、Go、Node、Swift、Spark，他们都以为自己已经拿到了通往成功的钥匙，不过看了一阵发现，该听不懂的还是听不懂，书看的进展缓慢