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RDC如何打造支撑百万用户的分布式代码托管平台

一、背景介绍 毋庸置疑，代码是DevOps流程的起点，是所有研发流程的基础；代码托管为代码“保驾护航”，确保代码的安全性、可用性，同时提供围绕代码的一些基础服务，如MR、Issues等等。 阿里巴巴集团GitLab是基于GitLab社区版8.3版本开发，目前支撑全集团数万规模的研发团队，累计创建数十万项目，日请求量千万级别，存储TB级别，早已超过了GitLab社区版承诺的单机上限能力，且增长速度迅猛。 面对这种情况，顺理成章的做法就是——扩容。然而非常不幸，GitLab的设计没有遵守Heroku推崇的“The Twelve-Factor App”的第四条：“把后端服务当作附加资源”（即对应用程序而言，不管是数据库、消息队列还是缓存等，都应该是附加资源，通过一个url或是其他存储在配置中的服务定位来获取数据；部署应可以按需加载或卸载资源）
2017-04-05
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【Spark Summit East 2017】Opaque：强安全性的数据分析平台

更多精彩内容参见 云栖社区大数据频道 https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过 Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问 https://www.aliyun.com/product/odps。 本讲义出自Marius van Niekerk在Spark Summit East 2017上的演讲，随着企业转向以云计算为基础进行数据分析，云安全漏洞的风险构成了严重的威胁。对数据进行加密是数据传输中的第一步，然而却必须在内存中进行解密，这就有可能暴露在被黑客攻击过的操作系统或者虚拟机中。Spark SQL包Opaque能够为提供数据加密、计算验证以及访问模式泄漏保护来提供强安全性。
2017-02-17
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在Mac平台上安装配置ELK时的一些总结

一、前言 大数据处理是流行的一些表现，在不断壮大的数据处理中，怎么样处理数据才是我们继续做好开发的正道。本文章来自网络，不敢原创，但是也有很大借鉴。 二、MAC安装ELK 首先是安装elasticsearch，这个很简单： brew install elasticsearch 但是这里就遇到了问题，我的java是1.6的，而elasticsearch需要1.7以下版本，所以还需要安装java 1.7而要安装java 1.7，用简单的brew又不行，还需要先安装cask，所以最后的步骤就变成了这样： brew install brew-cask brew update brew cask install caskroom/versions/java7 java -version 可以看到java版本已经是1.7了。接下来： brew install elasticsearch elasticsearch --version 证明elasticsearch已经安装好了。以后要启动或者停止elasticsearch服务就执行以下命令： brew services start elasticsearch brew services stop elasticsearch 下面安装logstash: brew install logstash logstash --version logstash已经安装好了。然后安装kibana，kibana的安装不用brew，直接下载解压之后，进到解压目录里： ./kibana 接下来是配置logstash，在这里我遇到了大麻烦。从头说起，先要建立一个logstash的conf文件，以便于后期调试： mkdir logstash cd logstash 生成一个logstash.conf文件，在这里我们准备处理apache的log input { file { path => "/private/var/log/apache2/www.myserver.com-access_log" start_position => beginning ignore_older => 0 sincedb_path => "/dev/null" } } filter { grok { match => { "message" => "%{IPORHOST:clientip} - %{USER:auth} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] \"(?:%{WORD:verb} %{NOTSPACE:request}(?: HTTP/%{NUMBER:httpversion})?|%{DATA:rawrequest})\" %{NUMBER:response} (?:%{NUMBER:bytes}|-)"} } date { match => [ "timestamp" , "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss +0800" ] } } output { elasticsearch {} stdout {} } 为了这个配置文件，费了很大精力，网上很多教程都和我的实际情况不相符合。关键点说明如下：start_position => beginning告诉logstash从我的log文件的头部开始往下找，不要从半中间开始。ignore_older => 0告诉logstash不要管我的log有多古老，一律处理，否则logstash缺省会从今天开始，就不管老日志了。sincedb_path => "/dev/null"这句话也很关键，特别是当你需要反复调试的时候，因为logstash会记住它上次处理到哪儿了，如果没有这句话的话，你再想处理同一个log文件就麻烦了，logstash会拒绝处理。现在有了这句话，就是强迫logstash忘记它上次处理的结果，从头再开始处理一遍。 filter下面的grok里面的match，网上教程一般是这么写的： match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } 但是当我这么写的时候，总是处理不了我的log，我的log其实就长这个样子： 127.0.0.1 - - [02/May/2016:22:11:28 +0800] "GET /assets/aa927304/css/font-awesome.min.css HTTP/1.1" 200 27466 查源代码，官方是这么写的： COMMONAPACHELOG %{IPORHOST:clientip} %{USER:ident} %{USER:auth} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] "(?:%{WORD:verb} %{NOTSPACE:request}(?: HTTP/%{NUMBER:httpversion})?|%{DATA:rawrequest})" %{NUMBER:response} (?:%{NUMBER:bytes}|-) COMBINEDAPACHELOG %{COMMONAPACHELOG} %{QS:referrer} %{QS:agent} 后面的combined引用前面的common，而问题就出在这个USER:ident上。 我在https://grokdebug.herokuapp.com/反复验证，最后发现只要把这个USER:ident改成-就行了，所以就有了我上面的写法。 接下来用了一个date filter，这是因为如果不用这个date filter的话，它会把处理log的时间认为是用户访问网页的时间来产生表格，这样在kibana里看上去怪怪的，所以加这么一个filter，但就是加这么一个简单的filter，也出现了问题，处理失败，因为网上的教程里一般都是这么写的： date { match => [ "timestamp" , "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z" ] } 区别就在最后一个Z上，我的时区字符串是+0800，怎么也匹配不上这个Z，索性一怒之下直接用+0800代替，也就过关了。 过程中不停地访问如下网址验证elasticsearch的结果：http://localhost:9200/logstas... 注意URL中那个时间，一开始的时候我们就用处理日志的时间访问就可以，但当加上date filter后就不一样了，如果你还用当前日期的话，会一无所得，改成log里的时间才会看到结果，因为index日期变了。 然后就是你需要一遍一遍地清空elasticsearch里的数据，进行调试： curl -XDELETE 'http://localhost:9200/_all' 清空完了以后你再执行logstash，就把新数据又灌进去了： logstash agent -f ~/logstash/logstash.conf 最后，通过kibana窗口观察你的结果：http://localhost:5601 一开始是在setting页面，要你指定访问的index，这里就用缺省的logstash-*就行了，然后就是页面右上角有个时间限制，把它改成Year to date，否则有可能什么数据也看不到。
2017-01-20

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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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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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