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业界 | 每天1.4亿小时观看时长,Netflix怎样存储这些时间序列数据?

大数据文摘作品 编译:丁慧、笪洁琼、蒋宝尚 网络互联设备的增长带来了大量易于访问的时间序列数据。越来越多的公司对挖掘这些数据感兴趣,从而获取了有价值的信息并做出了相应的数据决策。 近几年技术的进步提高了收集,存储和分析时间序列数据的效率,同时也刺激了人们对这些数据的消费欲望。然而,这种时间序列的爆炸式增长,可能会破坏大多数初始时间序列数据的体系结构。 Netflix作为一家以数据为驱导的公司,对这些挑战并不陌生,多年来致力于寻找如何管理日益增长的数据。我们将分享Netflix如何通过多次扩展来解决时间序列

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手把手,带你从零封装Gin框架(九):Token 续签 & 封装分布式锁

如果将 token 的有效期时间设置过短,到期后用户需要重新登录,过于繁琐且体验感差,这里我将采用服务端刷新 token 的方式来处理。先规定一个时间点,比如在过期前的 2 小时内,如果用户访问了接口,就颁发新的 token 给客户端(设置响应头),同时把旧 token 加入黑名单,在上一篇中,设置了一个黑名单宽限时间,目的就是避免并发请求中,刷新了 token ,导致部分请求失败的情况;同时,我们也要避免并发请求导致 token 重复刷新的情况,这时候就需要上锁了,这里使用了 Redis 来实现,考虑到以后项目中可能会频繁使用锁,在篇头将简单做个封装

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Impala graceful shutdown功能介绍

了解Impala的同学都知道,Impala是一个典型的MPP架构,节点都是无状态的,随时可以拉起和停掉,所以我们可以方便地对整个集群进行扩容/缩容。但是在缩容的时候,会遇到一个问题:当节点上有SQL在跑的时候,如果我们直接停掉节点的话,那么这个节点上的所有SQL都会失败,这个对用户的影响还是非常不友好的。在物理机部署的时候,由于扩容/缩容操作相对比较小,所以这个问题影响较小。如果我们在使用容器化部署的时候,节点的上线和下线比较频繁,那这个影响比较大了。 Impala在3.x版本的时候提供了graceful shutdown的功能来解决这个问题。当我们使用graceful shutdown功能关闭节点的时候,该节点会等到SQL执行完之后(在一定时间内)再关闭服务,同时不再接受其他的请求。在介绍graceful shutdown功能之前,我们需要先说明以下两个相关的配置项:

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