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Albert陈凯

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25 个 Linux 下最炫酷又强大的命令行神器,你用过其中哪几个呢?
「运维之美」是一个有情怀、有态度,专注于 Linux 运维相关技术文章分享的公众号。公众号致力于为广大运维工作者分享各类技术文章和发布最前沿的科技信息。公众号的核心理念是:分享,我们认为只有分享才能使我们的团体更强大。如果你想第一时间获取最新技术文章,欢迎关注我们!
Albert陈凯
2019-11-28
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2019-06-03 GitHub 上的顶级项目都是做什么的?
前一阵看到同事在用一个名叫 AirFlow 的工具,而我竟然素未耳闻,一番搜索之后发现这个 工具是 Apache 的顶级项目,而且在 GitHub 上有 1w+ 的 Star。震惊之余,感觉有必要 把 GitHub 上常用工具捋一遍,以避免以后发生重复造轮子的情况。计划是把 GitHub 上 5k+ Star 的项目都知道是做什么用的,每周看 50 个,数据来源是这里:https://gitstar-ranking.com/repositories 。
Albert陈凯
2019-06-11
1.4K0
2019-05-30 如何优雅的设计RESTful API?这是我看过讲的最清晰的文章!
RESTful 是目前最流行的 API 设计规范,用于 Web 数据接口的设计。它的大原则容易把握,但是细节不容易做对。
Albert陈凯
2019-05-31
9810
2019-02-06 如何从文本中抽取结构化信息
原文地址:https://github.com/fighting41love/funNLP
Albert陈凯
2019-03-04
3.4K0
2018-12-19 base58 与 base64 的区别
base58和base64一样是一种二进制转可视字符串的算法,主要用来转换大整数值。区别是,转换出来的字符串,去除了几个看起来会产生歧义的字符,如 0 (零), O (大写字母O), I (大写的字母i) and l (小写的字母L) ,和几个影响双击选择的字符,如/, +。结果字符集正好58个字符(包括9个数字,24个大写字母,25个小写字母)。不同的应用实现中,base58 最后查询的字母表可能不同,所以没有具体的标准。下面是几个应用中的字母表
Albert陈凯
2018-12-27
1.3K0
2018-09-12 小白必须懂的`MongoDB`的十大总结
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品,是最接近于关系型数据库的 NoSQL 数据库。它在轻量级JSON 交换基础之上进行了扩展,即称为 BSON 的方式来描述其无结构化的数据类型。尽管如此它同样可以存储较为复杂的数据类型。它和上一篇文章讲到的Redis有异曲同工之妙。虽然两者均为 NoSQL ,但是 MongoDB 相对于 Redis 而言,MongoDB 更像是传统的数据库。早些年我们是先有了 Relation Database (关系型数据库),然后出现了很多很复杂的query ,里面用到了很多嵌套,很多 join 操作。所以在设计数据库的时候,我们也考虑到了如何应用他们的关系,使得写 query 可以使 database 效率达到最高。后来人们发现,不是每个系统,都需要如此复杂的关系型数据库。有些简单的网站,比如博客,比如社交网站,完全可以斩断数据库之间的一切关系。这样做带来的好处是,设计数据库变得更加简单,写 query 也变得更加简单。然后,query 消耗的时间可能也会变少。因为 query 简单了,少了许多消耗资源的 join 操作,速度自然会上去。正如所说的, query 简单了,很有以前 MySQL 可以找到的东西,现在关系没了,通过 Mongo 找不到了。我们只能将几组数据都抓到本地,然后在本地做 join ,所以在这点上可能会消耗很多资源。这里我们可以发现。如何选择数据库,完全取决于你所需要处理的数据的模型,即 Data Model 。如果它们之间,关系错综复杂,千丝万缕,这个时候 MySQL 一定是首选。如果他们的关系并不是那么密切,那么, NoSQL 将会是利器。
Albert陈凯
2018-09-20
1.4K0
2018-07-20 ELK资料汇总
ELK是Elasticsearch,Logstash,Kibana的缩写,是我们在处理日志时最常用到的方案。其中Logstash负责日志采集, Elasticsearch负责日志存储,Kibana负责日志展示。三款开源项目分工合作,提供了完整的解决方案。 此外也有使用Fluentd替换Logstash组成的EFK方案,同样也非常受欢迎。
Albert陈凯
2018-07-24
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一线公司hadoop实际案例及其应用
Hadoop的具体使用案例,我们选取了Yahoo!、百度、Facebook、eBay和海量数据排序为例进行说明,主要介绍了商业公司如何使用Hadoop来增强自己的服务,以及它们在使用Hadoop中遇到的各种问题和改进的方法。Hadoop是开源的系统,任何公司可以根据自己的业务需要对Hadoop进行修改或改进,同时也为Hadoop的改进贡献了自己的力量。 随着Hadoop的不断改进,其强大的分布式功能被越来越多的人熟知,使用Hadoop的公司队伍也在不断壮大中,具体可以登录http://wiki.apache
Albert陈凯
2018-04-08
1.4K0
Kylin正式发布:面向大数据的终极OLAP引擎方案
日前,eBay公司隆重宣布已经正式向开源业界推出分布式分析引擎:Kylin(http://kylin.io)。作为一套旨在对Hadoop环境下分析流程进行加速、且能够与SQL兼容性工具顺利协作的解决方案,Kylin成功将SQL接口与多维分析机制(OLAP)引入Hadoop,旨在对规模极为庞大的数据集加以支持。 背景信息 eBay公司当前面临的主要挑战在于,数据规模正随着用户群体的多样化拓展而水涨船高。我们的用户——比如在分析与业务部门当中希望能在保持最低延迟水平的前提下继续使用自己所熟悉的工具方案,例如
Albert陈凯
2018-04-04
1.3K0
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