深度 | 带领国产数据库走向世界,POLARDB底层逻辑是什么? | 10月28号栖夜读
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阿里专家原创好文
1.深度 | 带领国产数据库走向世界,POLARDB底层逻辑是什么?
在刚刚结束的乌镇世界互联网大会上,阿里云自主研发的POLARDB云原生数据库当选世界互联网领先科技成果,凭实力站上C位。这个”包管“了北京市每天800万人次的公交出行的下一代分布式数据库到底有多强大?我们请阿里云智能数据库事业部总经理鸣嵩跟大家一起聊聊。阅读更多》》
2.十年磨一剑:从2009启动“去IOE”工程到2019年OceanBase拿下TPC-C世界第一
由此,启动了后面几年备受争议的“去IOE”工程。2010年5月,邀请正祥加盟淘宝,由此拉开了 OceanBase的自主研发之路。中间历尽磨难,各种反对、讽刺挖苦……回想起来当时都是折磨、痛苦和眼泪,今天说起来可以算是传奇和笑话了。2019年10月,OceanBase TPC-C 世界第一!热烈祝贺正祥和OB团队。今天我们可以自豪地说,阿里巴巴数字经济体的小二们,十年磨一剑,终于解决了困扰国家已久的信息技术三大软肋(“CPU芯片、操作系统、数据库”)之一的数据库难题,OceanBase 100% 完全自主研发、安全可控阅读更多》》
3.QCon演讲|闲鱼从零到千万DAU的应用架构演进
业务架构要随着业务发展做相应的演进,继而支撑业务的快速发展。本文主要通过介绍闲鱼从零发展到千万级DAU应用的不同阶段的业务特点、核心问题以及针对性的架构演进,来阐述业务架构的演进思路与心得。阅读更多》》
4.Knative 健康检查机制分析
从头开发一个 Serverless 引擎并不是一件容易的事情,今天咱们就从 Knative 的健康检查说起。通过健康检查这一个点来看看 Serverless 模式和传统的模式都有哪些不同以及 Knative 针对 Serverless 场景都做了什么思考。阅读更多》》
5.Dubbo 在 K8s 下的思考
Dubbo在2011开源之后,一直是国内最受欢迎的RPC框架,之后spring boot和Spring Cloud的面世,助推了微服务的火热程度。计算机的世界变化很快,自从容器和K8s登上舞台之后,给原有的RPC领域带来了很大的挑战。这个文章主要讲述RPC领域遇到的问题,以及RPC怎么去拥抱K8s怀抱的一些思考。阅读更多》》
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1.3.2.1 HTAP DB —System : ApsaraDB HBase Phoenix and Spark
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2.3.2.2 阿里云分析引擎Spark On多数据源介绍
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3.3.2.3 基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台
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4.3.3 Kylin:Apache Kylin on HBase
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1.阿里云老司机带你5分钟创建极具性价比的AI训练任务(有奖话题)
- 聊聊你所在的公司业务是如何应用AI技术
- 谈谈目前你所感知的AI技术应用的痛点
2.双十一怎么应对大流量?阿里云架构师秘笈分享(有奖话题)
- 一年一度的双十一即将来临,大部分消费者可能已开始畅想今年双十一期间应该如何买!买!买!但对于网站的建设者以及大促营销活动的运营者来说,此时正是十分紧张的筹备阶段。
- 如何有效应对大促期间的流量,不让系统成为业务发展的瓶颈?
- 如何有效防止羊毛党,让营销资金能面向真实用户发挥真正的业务价值?
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Arthas 开源一周年,GitHub Star 16 K ,我们一直在坚持什么? | 10月25号栖夜读
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EFK教程 - 基于多节点ES的EFK安装部署配置
通过部署elasticsearch(三节点)+filebeat+kibana快速入门EFK,并搭建起可用的demo环境测试效果 作者:“发颠的小狼”,欢迎转载与投稿 目录 ▪ 用途▪ 实验架构▪ EFK软件安装▪ elasticsearch配置▪ filebeat配置▪ kibana配置▪ 启动服务▪ kibana界面配置▪ 测试▪ 后续文章 用途 ▷ 通过filebeat实时收集nginx访问日志、传输至elasticsearch集群▷ filebeat将收集的日志传输至elasticsearch集群▷ 通过kibana展示日志 实验架构 ▷ 服务器配置 ▷ 架构图 EFK软件安装 版本说明 ▷ elasticsearch 7.3.2▷ filebeat 7.3.2▷ kibana 7.3.2 注意事项 ▷ 三个组件版本必须一致▷ elasticsearch必须3台以上且总数量为单数 安装路径 ▷ /opt/elasticsearch▷ /opt/filebeat▷ /opt/kibana elasticsearch安装:3台es均执行相同的安装步骤 mkdir -p /opt/so...
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如何在Spark中实现Count Distinct重聚合
背景 Count Distinct是SQL查询中经常使用的聚合统计方式,用于计算非重复结果的数目。由于需要去除重复结果,Count Distinct的计算通常非常耗时。 以如下查询为例,Count Distinct的实现方式主要有两种: SELECT region, COUNT(DISTINCT userId) FROM orders GROUP BY region 对订单表的数据按照region进行shuffle分区,在每个分区中使用一个类似HashTable的数据结构,存储所有的非重复userId的值,最后统计所有key的数量。 对表t的数据按照(region, userId)进行shuffle分区,第一步的结果即为非重复的(region, userId)对,对于第一步的结果再按照region分区,统计每个分区中的Row数量。 第一种方式
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