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一直播、小咖秀大数据自动化运维实践

前言 一下科技从成立至今一直专注于短视频领域,我们希望分发给用户更多的优质视频,让用户看到这个世界上的美好。 我们公司对于大数据的要求和阿里、搜狗不太一样。当我加入一下科技后发现,在高速成长发展型企业,我们需要大数据做得更多的不是平台,不是让平台做得多么好,让各个部门使用,而是让平台提升用户增长、扩大营收。 我带领团队尝试多次转型,最终我们想到一点,我们需要大数据基础平台,更多的不是走到平台化或智能化,而是简单够用就好。 在此之上我们有很多想法,希望可以跟大家分享,有些处于高速发展期和成长期的公司可能跟我们面临同样的问题,大家可以共同探讨。 一直播、小咖秀大数据架构 我们先看一下一直播和小咖秀大数据的现状。当我们去考虑一直播和小咖秀整体大数据架构时,我把公司所有需要大数据业务的需求整理好,我尽量把它压缩到只需要到ES、HDFS、Kafka、H

分布式系统事务一致性

一 分布式系统特点 现今互联网界,分布式系统和微服务架构盛行。业界著名的CAP理论也告诉我们,在设计和实现一个分布式系统时,需要将数据一致性、系统可用性和分区容忍性放在一起考虑。 1、CAP理论 在分布式系统中,一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容忍性(Partition Tolerance)3 个要素最多只能同时满足两个,不可兼得。其中,分区容忍性又是不可或缺的。 一致性:分布式环境下多个节点的数据是否强一致。 可用性:分布式服务能一直保证可用状态。当用户发出一个请求后,服务能在有限时间内返回结果。 分区容忍性:特指对网络分区的容忍性。 举例:Cassandra、Dynamo 等,默认优先选择AP,弱化C;HBase、MongoDB 等,默认优先选择CP,弱化A。 2、BASE 理论 核心思想: 基本可用(Basically Available):指分布式系统在出现故障时,允许损失部分的可用性来保证核心可用。 软状态(Soft State):指允许分布式系统存在中间状态,该中间状态不会影响到系统的整体可用性。 最终一致性(Eventual Co...

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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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