本教程将会简要介绍何谓大数据，无论你是尝试抓住时机的商人，抑或是寻找下一个项目的编程高手，你都可以学到它是如何为你所用，以及如何使用Twitter API和Python快速开始。
大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。 本教程将会简要介绍何谓大数据，无论你是尝试抓住时机的商人，抑或是寻找下一个项目的编程高手，你都可以学到它
当使用kakfa作为sparkStreaming 的数据源时有两种对接方式: reciver 与 direct
全新的全局流控实现方案，既解决了目前流控的实现难点，同时保证运行稳定且流控准确的前提下，实现更简单，部署成本更低，容灾能力更强。 该方案组件化之后，可以推广到别的有需要的部门使用，只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力。
在Kubernetes中，Pod是最小的可部署对象，可以由一个或多个容器组成。每个容器都运行在独立的镜像中。在本文中，我们将介绍Pod的镜像拉取策略，帮助您更好地了解和管理Pod的镜像。
小程序直播组件是微信给开发者提供的实时视频直播工具，可以帮助开发者快速通过小程序向用户提供优质的直播内容，在小程序内流畅完成购买交易闭环，提升转化率；小程序直播组件包括观众端、主播端及后台管理端，其中观众端提供拉流、实时互动、订阅提醒、商品购买等能力，主播端提供开播、推流、音视频效果优化等能力，后台管理端则负责直播房间、商品货架以及营销活动配置等。
在容器的整个生命周期中，拉取镜像是最耗时的步骤之一。Harter 等人的研究[1]表明：
不管什么语言，基本都可以使用这个打包流程，将官方镜像打包推送到私有镜像仓库个人认为是必要的，不然如果一旦远端的镜像失效，又需要重新拉取镜像时就会很尬尴。
DirectKafkaInputDStream 只在 driver 端接收数据，所以继承了 InputDStream，是没有 receivers 的
这是一个组件拉取服务端数据的简单例子，在组件中，我们简单拉取了一个接口的数据，并监听接口的状态，根据状态来更新不同的UI。
前言： 集群中，存在大量的虚拟机。如何对大量的虚拟机进行高效的管理，也逐渐成为问题。 分析： 1，上报和拉取 逻辑层上，如果想获得虚拟机的信息，无非有两种方式获得到数据： a，虚拟机所在的物理机进行推送。一种情况下，虚拟机状态发生了变化，例如crash了，需要立刻通知逻辑层处理；还有一种情况就是周期性上报。 b，逻辑层上主动拉取。 对于正常的周期性上报监控数据的虚拟机，可以认为它是正常运行的。对于长时间没有上报数据的虚拟机，要么上宿主机出现了故障，要么就是虚拟机出现了故障。 如何发现哪些虚拟机有异常，对于
在前面，已经跟大家分享过我去美团面试中遇到的一些题目，对此我也把这些题目进行了一系列分析。
监控作为底层基础设施的一环，是保障生产环境服务稳定性不可或缺的一部分，线上问题从发现到定位再到解决，通过监控和告警手段可以有效地覆盖了「发现」和「定位」，甚至可以通过故障自愈等手段实现解决，服务开发和运维人员能及时有效地发现服务运行的异常，从而更有效率地排查和解决问题。
前言 美团酒店直连项目自2013年末开始，通过业务上的不断完善和技术上的不断改进，至今已经接入200多家供应商，其中在线酒店3万以上，在线SPU30万以上。经过两年的成长，美团酒店直连平台终于在2015年末发展为国内最大的酒店直连业务平台，其接入的业务类型也从最初的经济连锁，拓展到高星渠道、小连锁集团、非标准住宿等，获得了业界一致好评。 随着美团点评的日益壮大，客户的需求和系统体量的不断增加，直连平台的技术架构和数据应用面临着诸多挑战。为了保障美团点评的用户体验度，对技术方面会提出更高的要求。 如何在合作方
今天，给大家分享如何设计一个注册中心。其实这个问题，我之前在知识星球里分享过，可能是因为时间比较久了，加上这位朋友加入不久，还没看到那里。
本文主要基于 TCC-Transaction 1.2.3.3 正式版 1. 依赖工具 2. 源码拉取 3. 初始化数据库 4. 启动 capital 项目 5. 启动 redpacket 项目 6. 启动 order 项目 666. 彩蛋 ---- 1. 依赖工具 Maven Git JDK MySQL IntelliJ IDEA 2. 源码拉取 从官方仓库 https://github.com/changmingxie/tcc-transaction.git Fork 出属于自己的仓库。为什么要 For
触发动作是指当一个事件发生时，触发数据流程。 而产生触发事件的应用系统就是触发系统。
每个运行的容器都是可重复的； 包含依赖环境在内的标准，意味着无论你在哪里运行它都会得到相同的行为。
在这里，可通过一个命令来查看每种资源的可配置项 kubectl explain 资源类型 查看某种资源可以配置的一级属性 kubectl explain 资源类型.属性 查看属性的子属性 在kubernetes中基本所有资源的一级属性都是一样的，主要包含5部分：
针对某个需要做CI/CD的项目，需要将代码库的该设置打开，并为其配置 gitlab-runner。
借着公司代码库迁移到私有Gitlab的契机，我接下持续集成的工作，实现了对Python服务端代码的单元测试、静态代码分析和接口测试的持续集成。总体架构如下：
当消息积压后，消费端将其代码进行优化后，重启消费端服务器，从rocketmq-console上发现TPS为0。如图所示。
本文由“GO开源说”第七期 《Harbor助你玩转云原生》直播内容修改整理而成，视频内容较长，本文内容有所删减和重构。 注：微信公众号不按照时间排序，请关注“亨利笔记”，并加星标以置顶，以免错过更新。 相关视频： 视频回放：Harbor助你玩转云原生（1） 视频回放：Harbor助你玩转云原生（2） 云原生技术的兴起为企业数字化转型带来新的可能。作为云原生的要素之一，带来更为轻量级虚拟化的容器技术具有举足轻重的推动作用。其实很早之前，容器技术已经有所应用，而 Docker 的出现和兴起彻底带火了容器。其
Redis注册中心也沿用了Dubbo抽象的root、service、type、url四层结构。但是由于redis属于noSql数据库，数据都是用k-v形式保存的，并不能像zookeeper一样实现树状的目录结构。因此redis使用key/map结构实现这个需求，root、service、type组合形成redis的key，redis的value是一个map结构，url作为map的key，超时时间作为map的value。
最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据，埋点数据是json格式，现在要解析json取特定字段的数据，做一些统计分析，所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理，这里面经常出现的一个问题就是，拉取结果集过大，而驱动节点内存不足，经常导致OOM，也就是我们常见的异常: 这种写法的代码一般如下： 上面的这种写法，基本原理就是一次性把所有分区的数据，全部读取到driver节点上，然后开始做处理，所以数据量大的时候，经常会出现内存溢出情况。 （问题一）如何避免这种情况？ 分而治之，每次只拉取一个
reactive编程范式是一个异步编程范式，主要涉及数据流及变化的传播，可以看做是观察者设计模式的扩展。
Kafka原生没有提供SAP HANA的Connector，GitHub开源项目Kafka Connectors for SAP提供了kafka与SAP之间的Connector，可实现定时全量或增量的拉取SAP HANA数据发送到Kafka。详细信息，参考GitHub：https://github.com/SAP/kafka-connect-sap/tree/master
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
前面的文章我们分享了 pod ，RC，RS，DaemonSet，CJ，Service 等各种资源
熊聘，携程国际事业部公共研发团队Leader，目前主要负责国际化相关的基础组件和市场相关项目的研发。开源社区爱好者，喜欢阅读优秀的开源项目源码，对新技术有着深厚的兴趣。
在K8S中，K8S将所有的操作对象都当做资源来进行管理，K8S为我们提供了一个叫APIserver的组件，这个组件提供了一系列的RESTful风格的接口，通过这些接口就可以实现对资源的增删改查等操作。
前言 先看一个视频，这个视频并不是去演示如何使用微信，而是演示基于wepy开发的微信小程序demo。 点击观看视频 : 【wepy开发的微信小程序demo 】 demo中包含的功能有： 仿微信界面 联
容器技术是 Kubernetes 成功的基石之一，而容器镜像则是容器技术的核心概念之一，它将应用程序、运行时环境以及所有依赖项打包到一个独立的可执行单元中。它不仅实现了应用程序与其运行时环境的高度隔离，还为应用的构建、交付和扩展提供了前所未有的便捷性。在 Kubernetes 中，容器镜像不仅是应用的部署单位，也是实现轻量、可移植和可复制的关键。
RocketMQ 的读写分离机制又跟上述描写的不太一致，RocketMQ 有属于自己的一套读写分离逻辑，它会判断主服务器的消息堆积量来决定消费者是否向从服务器拉取消息消费。
<1>配置博客订阅（以RSS格式或者ATOM格式输出），可通过互联网访问到相关的资源文件
Fetcher是与KafkaConsumer交互的各大组件之一。在各大博客上，比如某csdn博客中提到，Fetcher的作用是:
imagePullPolicy：用于设置镜像拉取的策略，kubernetes支持配置三种拉取策略：
微服务拆分后遇到的一个麻烦是分布后的一致性问题。单体架构的业务处理和数据都在一个进程里面，一致性保障很成熟，开发人员基本上不用关心。当把业务系统拆分到不同进程时，就遇到了技术性一致性问题。这带来了纠结，我们希望有一颗银弹，一把解决问题。但由于分布式一致性在(CAP)理论上没有完美的解决方案，我们所能选择的方案是在特定业务场景下的选择。
SDK需要手机网络及 摄像头使用权限，请添加对应的权限声明。在主项目info.plist 配置中添加下面key-value值
一般我们在部署服务的时候会遇到一些镜像拉取失败的问题，这里简单讲述下如何定位解决这类镜像拉取失败的问题，大致的定位思路如下
Pod是资源对象模型中由用户创建或部署的最小资源对象模型，也是K8s上运行容器应用的资源对象，
一个平凡的午后，刚提测需求等待bug上门的我，收到Mars先生推荐的一篇文章，里面介绍了一个相当酷的github项目:git-history。
内容架构是 QQ 浏览器搜索的内容接入和计算层，主要负责腾讯域内的内容接入和处理，当前接入了多个合作方的上千类内容。正如前面《如何避免旧代码成包袱？5步教你接手别人的系统》中提到，这是一套包含 93 个小服务的微服务架构。经过 23 年 Q1 的大力治理，让我们稳住阵脚，进一步对老系统做深入的评估：
创建数据挂载目录并赋予权限：以 UID 200 的形式运行 mkdir ./data && chown -R 200 ./data
经过前几篇文章的介绍，大致了解了生产者背后的运行原理。消息有生产就得有人去消费，今天我们就来介绍下消费端消费消息背后发生的那点事儿。
其中基础设施层监控指标的拉取肯定是来在Prometheus的node_exporter，因为我们要监控的服务器节点既包含Kubernetes节点又包含其他部署独立中间件的节点， 所以我们并没有将node_exporter以daemonset的形式部署到k8s上，而是使用ansible将node_exporter以二进制的形式部署到所有要监控的服务器上。 而负责从node_exporter拉取指标的Prometheus也是用ansible独立部署在Kubernetes集群外部的。Prometheus的配置文件prometheus.yml使用ansible的j2模板生成。
某些场景下（小区监控、厂区监控等），我们需要接入摄像头，但手头上只能获取到摄像头直播流地址，如RTSP流地址。我们可能需要将视频流发布web页面，可以用浏览器快速无插件的浏览观看。我们可能需要云台操作摄像头。我们可能需要将视频监控的视频流做集中的存储录制。此时我们可以用什么来解决，安防监控摄像头设备的接入呢？
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