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基于Spark的公安大数据实时运维技术实践

公安行业存在数以万计的前后端设备,前端设备包括相机、检测器及感应器,后端设备包括各级中心机房中的服务器、应用服务器、网络设备及机房动力系统,数量巨大、种类繁多的设备给公安内部运维管理带来了巨大挑战。传统通过ICMP/SNMP、Trap/Syslog等工具对设备进行诊断分析的方式已不能满足实际要求,由于公安内部运维管理的特殊性,现行通过ELK等架构的方式同样也满足不了需要。为寻求合理的方案,我们将目光转向开源架构,构建了一套适用于公安行业的实时运维管理平台。 实时运维平台整体架构 数据采集层:Logstash+Flume,负责在不同场景下收集、过滤各类前后端硬件设备输出的Snmp Trap、Syslog日志信息以及应用服务器自身产生的系统和业务日志; 数据传输层:采用高吞吐的分布式消息队列Kafka集群,保证汇聚的日志、消息的可靠传输; 数据处理层:由Spark实时Pull Kafka数据,通过Spark Streaming以及RDD操作进行数据流的处理以及逻辑分析; 数据存储层:实时数据存入MySQL中便于实时的业务应用和展示;全量数据存入ES以及HBase中便于后续的检索分析; 业务...

我们是怎么做Code Review的

前几天看了《Code Review 程序员的寄望与哀伤》,想到我们团队开展Code Review也有2年了,结果还算比较满意,有些经验应该可以和大家一起分享、探讨。 我们为什么要推行Code Review呢?我们当时面临着代码混乱、Bug频出的状况。 当时我觉得要有所改变,希望能提高产品的代码质量,改善开发团队面临的困境。并且我个人在开发上有很多经验,也希望这些知识能够在团队内传播。 各种考虑后,我们最后认为推行Code Review能改善或解决我们面临的很多问题。 这篇文章的目的不是告诉大家怎么在一个团队内推行Code Review,首先因为我个人仅在一家公司内推行过,并没有很多经验。 其次每家公司、每个团队的情况都不太一样,应该根据公司或团队的实际情况选择恰当的方案,并根据成员的反馈来及时调整,推动Code Review的实施。 所以,本文是介绍我们公司是如何实施Code Review的,我们是如何解决我们遇到的问题的,希望我们的经验能给大家带来些帮助。 行文仓促,如有遗漏或错误,欢迎指正。 一、流程和规则 经过简单的对比、试用,我们最后采用了Git Flow+Pull Reque...

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