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流式计算新贵Kafka Stream设计详解
本文介绍了 Kafka Stream 的背景,如 Kafka Stream 是什么,什么是流式计算,以及为什么要有 Kafka Stream。接着介绍了 Kafka Stream 的整体架构、并行模型、状态存储以及主要的两种数据集 KStream 和 KTable。
如何基于 Spark Streaming 构建实时计算平台
如何构建一个稳定易用并提供齐备的监控与预警功能的实时计算平台,成了很多公司一个很大的挑战。
流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比
Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的可靠性保证测试),有管理平台、常用 API 和相应的文档…
基于Kafka Streams构建广告消耗预测系统
Pinterest 广告工程团队的宗旨是为我们的广告合作商提供最优质的服务体验,而广告超投,是我们极力要解决的问题之一。在Pinterest,我们使用了 Kafka Streams ,可以实现把广告消耗的预测数据在数秒钟的时间内发送给数千个广告投放服务。
一次模拟简单秒杀场景的实践 Docker + Nodejs + Kafka + Redis + MySQL
秒杀活动可以说在互联网上随处可见,从 12306 抢票,到聚划算抢购,我们生活的方方面面都可以看到秒杀的身影。秒杀的架构设计也是对于一个架构师架构设计能力的一次考验。本文的目的并不在于提供一个可以直接落地的设计方案,而是意在提供一个简单的方法,一个思路,使大家能够对于秒杀背后的一些设计有更感性的认识, 并且可以自己亲自动手实践一下。所有的配置及源码都在本文最后的 GitHub repository 中可以找到。
hadoop 学习之路
在大数据时代,要想个性化实现业务的需求,还是得操纵各类的大数据软件,如:hadoop、hive、spark 等。笔者(阿里封神)混迹 Hadoop 圈子多年,经历了云梯 1、ODPS 等项目,目前 base 在 E-Mapreduce。在这,笔者尽可能梳理下 hadoop 的学习之路。
在生产环境使用Kafka构建和部署大规模机器学习
智能实时应用为所有行业带来了革命性变化。机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展,因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。这种能力正是多种领域所需要的,如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策,这完全不同于传统的编程方式(如Java、.NET或Python)…
全球首个微信应用号开发教程!通宵吐血赶稿!
微信应用号(小程序,「应用号」的新称呼)终于来了!
EasyWeChat - 可能是目前最优雅的微信公众平台 SDK 了
EasyWeChat 是一个开源的微信非官方 SDK,让微信开发更简单,标准的 Composer 包,安装简单,方法使用更优雅,命名不那么乱七八糟,隐藏开发者不需要关注的细节,自定义缓存方式, 详细的 bug 日志,高度抽象的消息类,免去各种拼 json 与 xml 的痛苦,微信支付、硬件接入、应有尽有。可能是目前最优雅的微信公众平台 SDK 了
JVM
看过最通俗易懂的 JVM 解析
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2016-08-24