2003 年至今淘宝网从零开始飞速发展，走过了 13 个年头，支撑淘宝业务野蛮式生长背后是一套不断完善的技术平台，淘宝大数据平台，就是其中非常重要的一个组成部分，承担了数据采集、加工处理、数据应用的职责，淘宝大数据平台一路到今天，总共经历了三个大的阶段（如图 1），不同阶段面临了不一样的挑战，随着我的理解回顾下这些年大数据所经历过的故事： 图 1 数据仓库平台发展三个阶段 第一个阶段：RAC 时代 &n

ELK（Elastic Stack）是软件集合 Elasticsearch、Logstash、Kibana 的简称，由这三个软件及其相关的组件可以打造大规模日志实时处理系统

1、卷皮技术架构的演进之路 2、卷皮的数据产品之路

前言 本文为腾讯移动分析MTA团队运维工程师方锦亮的分享 作者在腾讯一直从事数据相关领域的系统运营和运营平台的建设工作。目前主要负责 TDW 的系统运营，TDW 是腾讯内部最大的离线处理平台，也是国内最大的 HADOOP 集群之一。 在运营这么大集群的时候，运营面临各种各样的难题…

TDW 是腾讯内部最大的离线处理平台，也是国内最大的 HADOOP 集群之一。在运营这么大集群的时候，运营面临各种各样的难题，在解决这些难题的过程中，团队提炼出来的一个运营理念，用两句话去描述。

理解应用程序的输入 / 输出（I/O）模型，意味着其在计划处理负载与残酷的实际使用场景之间的差异。若应用程序比较小，也没有服务于很高的负载，也许它影响甚微。但随着应用程序的负载逐渐上涨，采用错误的 I/O 模型有可能会让你到处踩坑，伤痕累累。

近几年， Apache Kafka 的应用有了显著的增长。Kafka 最新的客户包括 Uber, Twitter, Netflix, LinkedIn, Yahoo, Cisco, Goldman Sachs 等。Kafka 是个高可扩展的生产消费者系统。利用 Kafka 系统，用户可以发布大量的消息， 同时也能实时订阅消费消息。本文旨在说明 Kafka 如何在大数据生态系统中扮演越来越重要的角色。

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