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揭秘 IFTTT 每天处理几十亿事件数据的基础结构

揭秘 IFTTT 每天处理几十亿事件数据的基础结构 数据对于IFTTT至关重要。我们的 BD 和营销团队依靠数据来做出关键的业务决策。产品团队依靠数据来测试来了解用户是如何时候我的产品的,以做产品决策。数据团队本身依靠数据建立产品,比如Recipe推荐系统和垃圾邮件检测工具。此外,我们的合作伙伴依靠数据来实时获取Channels的性能。 因为数据对于IFTTT如此关键,并且我们的服务每天处理几十亿事件,所以我们的数据基础设施必须具有高可扩展性、可用性的和弹性,以便跟上产品的快速迭代。在这篇文章中我们将带你浏览数据基础设施和架构,也会分享一些我们在构建和操作数据的收获。 数据来源 在IFTTT有三种数据来源,对于理解用户的行为和Channels的效率至关重要。 第一,在 AWS RDS 有一个 MySQL 集群,用来维护应用的基本内容的当前状态,比如用户、Channels和Recipes,包括他们的关系。IFTTT.com 和移动应用靠 Rails 应用支撑。获得数据并导出到S3,每天用AWS Data Pipline导入到Redshift。 接下来,像用户与 IFTTT 产品的交互数据...

Spark随谈——开发指南(译)

本文翻译自官方博客,略有添加:https://github.com/mesos/spark/wiki/Spark-Programming-Guide,谢谢师允tx的校正。希望能够给希望尝试Spark的朋友,带来一些帮助。目前的版本是0.5.0 Spark开发指南 从高的层面来看,其实每一个Spark的应用,都是一个Driver类,通过运行用户定义的main函数,在集群上执行各种并发操作和计算 Spark提供的最主要的抽象,是一个弹性分布式数据集(RDD),它是一种特殊集合,可以分布在集群的节点上,以函数式编程操作集合的方式,进行各种各样的并发操作。它可以由hdfs上的一个文件创建而来,或者是Driver程序中,从一个已经存在的集合转换而来。用户可以将数据集缓存在内存中,让它被有效的重用,进行并发操作。最后,分布式数据集可以自动的从结点失败中恢复,再次进行计算。 Spark的第二个抽象,是并行计算中使用的共享变量。默认来说,当Spark并发运行一个函数时,它是以多个的task,在不同的结点上运行,它传递每一个变量的一个拷贝,到每一个独立task使用到的函数中,因此这些变量并非共享的。然而...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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