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QCon思考之通过Quora和Spotify案例,直击数据处理背后的魅影

有的同学很困惑米国人不看知乎怎么知道那么多知识呢?米国人当然看Quora啦,Quora是一个问答社交软件,问答社交的特点就是有各种各样的计数器,比如帖子的支持、反对、评论数量,用户的关注、粉丝数量等等,随着用户量的增加、帖子的增多、以及带来的互动的增长,Quora处理的数据也是爆炸式增长。Quora从第一天开始就长在云上(AWS),生产环境使用MySQL和HBase做存储,使用RefShift和Spark用来做数据分析,在这些组件的基础上Quora做了一个数据服务叫Quanta,Quanta的设计约束是: A:数据更新之后不能丢失,要求持久化到disk B:有billion级别的counter,单机放不下,所以需要分布式集群 C:每秒写>10W次,每秒读>100W次,只能用追加写 D:读写都要很快 E:资源和负载能够线性扩展,而

大数据对网络运维意味着什么?

2016年对于SDN来说无疑是利好的一年,在金融、电信、互联网等行业SDN产品和解决方案开始规模化部署,许多传统行业对于SDN的需求也初现端倪。《2016~2017年中国SDN市场发展状况白皮书》显示,2016年中国SDN软件市场(主要指SDN控制器及相关的软件解决方案与服务)规模达到了7.2亿元,比2015年增长30.9%,预计到2021年,市场规模将达到46.7亿元。同时,白皮书也指出了企业传统网络架构面临的四大难题。 难以满足业务灵活部署的需求 难以满足业务资源整合的需求 难以满足场景化的需求 难以满足新的运维需求 在讨论运维难题的时候,分析师认为传统运维方式无法对整个网络的流量、设备以及业务实现集中管控、统一编排。造成这个问题的原因除了网络架构的变迁,不容忽视的一点是,现在网络中的数据量实在是太大了。软件技术的发展支撑了更多智能设备的接入。今天我们不断地从各种源头搜集和存储网络交易、社交媒体动态、移动设备以及各类不知道名字的自动化传感器产生的数据。 在这种情况下,爆炸式增长的数据的存储和计算需求促使存储硬件、网络基础设施以及处理海量数据的计算方法不断改进。传统运维从只对网络基础...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。