揭秘|每秒千万级的实时数据处理是怎么实现的? | 6月21号云栖夜读
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阿里专家原创好文
1.揭秘|每秒千万级的实时数据处理是怎么实现的?
闲鱼目前实际生产部署环境越来越复杂,横向依赖各种服务盘宗错节,纵向依赖的运行环境也越来越复杂。当服务出现问题的时候,能否及时在海量的数据中定位到问题根因,成为考验闲鱼服务能力的一个严峻挑战。
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2.从 Spark Streaming 到 Apache Flink : 实时数据流在爱奇艺的演进
本文将为大家介绍Apache Flink在爱奇艺的生产与实践过程。你可以借此了解到爱奇艺引入Apache Flink的背景与挑战,以及平台构建化流程。阅读更多》》
3.同学,要不要来挑战双11零点流量洪峰?
双十一的零点,整个电商系统的请求速率到达峰值。如果将这些请求流量只分配给少部分 server,这些机器接收到的请求速率会远超过处理速率,新来的任务来不及处理,就会产生请求任务堆积。今年的中间件性能挑战赛就围绕“挑战双11零点流量洪峰”展开。自2015年开始,中间件性能挑战赛已经成功举办了四届,被历年大赛选手称为“中间件技术的风向标”。接下来,跟随阿里巴巴中间件团队的郭浩,一起来围观赛题,解读赛题。阅读更多》》
4.Flink 零基础实战教程:如何计算实时热门商品
在上一篇入门教程中,我们已经能够快速构建一个基础的 Flink 程序了。本文会一步步地带领你实现一个更复杂的 Flink 应用程序:实时热门商品。在开始本文前我们建议你先实践一遍上篇文章,因为本文会沿用上文的my-flink-project项目框架。阅读更多》》
5.原理解析 | Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理
一篇干货好文,值得一读!阅读更多》》
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1.阿里云智能多端小程序产品解读(直播预告)
直播时间:6月24日 下午4:00-5:30
直播嘉宾:李朋飞/小程序运营专家
2019年将是小程序爆发的一年,我们从不同领域的行业中也明显感受到智能多端小程序整体正在进入高速的发展期,而小程序的生态发展越来越快,还有在观望的同学么?如何选择阿里云智能多端小程序呢?那就报名此次阿里云多端小程序产品解读,将与你分享经典案例,让你不再错过!
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1147
2.4.1.1 HBase在滴滴的实战
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1142
PTT下载:https://yq.aliyun.com/download/3072
3.【云吞铺子】时延敏感业务超时问题分析(一)
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1206
主讲人:《云吞铺子-故障排查案例精选》第8期重磅发布!当延时敏感业务遇到超时问题情况应该如何处理?本期我们跟随阿里云售后技术专家月宾聚焦网络类问题的经典案例。大牛出品,必属精品!
学习资料:待上传
3.基于阿里云MaxCompute构建企业云数据仓库CDW的最佳实践建议 | 大数据技术公开课第二季
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1128
阿里云MVP学院MaxCompute技术闭门会线上首播 | 2019大数据技术公开课第二季
热门话题
1.小程序的发展越来越快,你还在观望吗?一起来聊聊你眼中的小程序吧!(有奖话题)
- 你眼中的小程序
- 你对小程序有什么期待?
2.“网红”科技—数据中台,离你的企业有多远?(有奖话题)
- 您所理解的数据中台和数据仓库,有什么样的区别?
- 您所在的企业是否在做数字化转型?在数字化转型的过程中,遇到过怎样的挑战和困难?
- 您正在使用的数据构建、管理、分析工具或系统有哪些?这些工具或者系统是否满足您当前的需要?
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分布式数据库选型——数据水平拆分方案 | 6月20号云栖夜读
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ASP.NET Core微服务之基于EasyNetQ使用RabbitMQ消息队列
_Tip:_此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一、消息队列与RabbitMQ 1.1 消息队列 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单,例如只包含文本字符串;也可以更复杂,可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。 消息队列(Message Queue),是分布式系统中重要的组件,其通用的使用场景可以简单地描述为: 当不需要立即获得结果,但是并发量又需要进行控制的时候,差不多就是需要使用消息队列的时候。 消息队列主要解决了应用耦合、异步处理、流量削锋等问题。当前使用较多的消息队列有RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMq等,而部分数据库如Redis、Mysql以及phxsql也可实现消息队列的功能。更多详细内容请参考:《消息队列及其应用场景介绍》 我也在前几年写过一篇基于Redis做消息队列的文章,对消息队列的一个应用场景做了介绍,没有了解过的童鞋可以看看。 1.2 RabbitMQ RabbitMQ是一款基于AMQP(高级消息队列协议),由Erlang开...
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ASP.NET Core微服务之基于MassTransit实现数据最终一致性(1)
Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一、预备知识:数据一致性 关于数据一致性的文章,园子里已经有很多了,如果你还不了解,那么可以通过以下的几篇文章去快速地了解了解,有个感性认识即可。 (1)左正,《保证分布式系统数据一致性的6种方案》 (2)成金之路,《分布式系统的数据一致性解决方案》 (3)E_Star,《分布式环境下数据一致性的设计总结》 (4)Itegel,《分布式事务?No,最终一致性》 必须要了解的点:_ACID、CAP、BASE、强一致性、弱一致性、最终一致性_。 CAP理论由加州大学伯克利分校的计算机教授Eric Brewer在2000年提出,其核心思想是任何基于网络的数据共享系统最多只能满足数据一致性(Consistency)、可用性(Availability)和网络分区容忍(Partition Tolerance)三个特性中的两个(由此我们知道在分布式系统中,同时满足CAP三个特性是不可能的),三个特性的定义如下: C:数据一致性(Consistency):如果系统对一个写操作返回成功,那么之后的读请求都必须读到这个新数据;如果返回失败,那么...
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