“杀死利奥”多年来一直是公司内部的口头禅…… 面向服务的架构 工程部门开始提取微服务来保存 API 和业务逻辑，例如我们的搜索、个人资料、通信和群组平台。...为了解决这个问题，我们构建了一个名为Rest.li的新 API 模型。Rest.li 是我们向以数据模型为中心的架构迈进的一步，它确保了整个公司一致的无状态 Restful API 模型。...另外，通过将动态发现 (D2)与 Rest.li 结合使用，我们获得了每个服务 API 的基于自动化客户端的负载平衡、发现和可扩展性。...如今，LinkedIn 在我们的所有数据中心拥有超过 975 个 Rest.li 资源，每天有超过 1000 亿次 Rest.li 调用。...下一步是什么 LinkedIn 继续快速发展，我们仍有大量工作可以改进。我们正在解决很少有人能够解决的问题。
3.作业信息采集问题 dr.elephant的核心原理就是通过采集作业信息日志，来进行一系列的分析，算法推荐等功能。...drelephant.analysis.thread.count作业分析线程数影响着分析效率，设置的过小很容易延迟 以上采集不到作业信息问题的几个排查点，也比较容易造成延迟情况，需要自己根据作业数量，进行一个评估设置... true <should_process_logs_locally...API拉取spark的eventlogs，需要spark版本在 1.5.0 以上。...3.2.2.问题点 MapReduce作业正常采集并分析，为什么spark作业没有分析数据？
支持REST和GraphQL API 。此外，DataHub 支持基于 AVRO 的 API通过 Kafka 来传达元数据更改并订阅它们。...然而，它还支持联合元数据服务，这些服务可以由不同的团队拥有和运营——事实上，这就是 LinkedIn 在内部运行 DataHub 的方式。...主要组件称为元数据服务，并公开 REST API 和 GraphQL API，用于对元数据执行 CRUD 操作。...4.1.3.元数据索引应用程序（mae-consumer-job ） 元数据更改日志由另一个 Spring 作业mae-consumer-job消耗，该作业将更改相应地应用于图表和搜索索引。...该作业与实体无关，并将执行相应的图形和搜索索引构建器，当特定元数据方面发生更改时，作业将调用这些构建器。构建器应指示作业如何根据元数据更改更新图形和搜索索引。
和Spark的性能诊断 具有良好的扩展性，能支持各种新的任务、应用和调度器 提供REST API，用户能够通过API获取所有信息 4.工作原理 Dr....Elephant就基于这些元数据运行启发式算法，并生成一份该作业的性能诊断报告。该报告会多作业进行标记并评级，分为五个级别来评定改作业存在的性能问题严重程度。...5.用例 在LinkedIn，开发者们用Dr. Elephant来处理许多不同的用例，包括监控他们的工作流在集群上的运行情况，通过监控分析了解为什么作业运行较慢，比较作业每次运行的区别，Dr....作业搜索，可以通过作业id，作业执行的url（如果是通过调度器调度的作业，是有url的），作业的执行者，结束时间，作业类型，甚至通过作业等级来过滤搜索 ?...搜索结果提供了一份高级的作业分析报告，通过不同的颜色来标识不同的严重性等级用以体现作业的综合性能情况。红色表示作业有严重问题需要调优，绿色表示作业能够高效运行。
DataHub是由LinkedIn的数据团队开源的一款提供元数据搜索与发现的工具。 提到LinkedIn，不得不想到大名鼎鼎的Kafka，Kafka就是LinkedIn开源的。...LinkedIn开源的Kafka直接影响了整个实时计算领域的发展，而LinkedIn的数据团队也一直在探索数据治理的问题，不断努力扩展其基础架构，以满足不断增长的大数据生态系统的需求。...存储的元数据类型包括技术元数据（例如位置，架构，分区，所有权）和过程元数据（例如沿袭，作业执行，生命周期信息）。WhereHows还提供了搜索引擎来帮助找到感兴趣的数据集。...DataHub的API基于Rest.li，这是一种可扩展的，强类型的RESTful服务架构，已在LinkedIn上广泛使用。...由于Rest.li使用Pegasus作为其接口定义，因此可以逐字使用上一节中定义的所有元数据模型。从API到存储需要多层转换的日子已经一去不复返了-API和模型将始终保持同步。
我正在开发某种RESTful API.发生一些错误时,我会抛出一个App :: abort(code,message)错误....问题是：我希望他用键“代码”和“消息”抛出一个json形成的数组,每个数组都包含上述数据....制作API最好创建自己的帮助器,如Responser :: error(400,’damn’),扩展了Response类....); // return an error return Response::json($data, $code); } 总结 以上所述是小编给大家介绍的PHP使Laravel为JSON REST...API返回自定义错误的解决方法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
这是LinkedIn的第一个服务系统。为了和Leo系统分离，我们使用Java RPC来进行通讯。 也大约在此期间我们需要增加搜索服务的能力。...近几年 Rest.li 当我们从Leao转向面向服务的架构后，之前抽取的基于Java RPC的API, 在团队中开始变得不一致了，和表现层耦合太紧，这只会变得更糟。...为了解决这个问题， 我们开发了一个新的API模型，叫做 Rest.li. Rest.li 符合我们面向数据模型的架构， 确保在整个公司提供一致性的无状态的Restful API模型。...脱离了RPC也让我们将变现层和后端兼容型的问题中挣脱出来。另外， 使用Dynamic Discovery (D2)的Rest.li, 我们可以得到自动的基于负载均衡，服务发现和可扩展的API客户端。...今天， LinkedIn有975 个Rest.li资源， 所有的数据中心每天有超过一千亿级Rest.li调用。 ?
大家好，在上一篇文章中，我们介绍了FJSP问题以及HA算法的GA部分。这一篇文章主要介绍嵌套在其中的Tabu Search部分。...种群进化+邻域搜索的混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP)-算法介绍 Tabu部分原论文没有很详细的描述，因此很多内容是小编收集各方资料，查阅其他相关文献总结出的结论，小编自己编写了三个...Tabu1-基于编码 在之前的文章中说过，算法对每一代子代的每一个个体，都需要decode成可行解，然后运用禁忌搜索优化解，再编码回GA编码，进入下一代。...这里强调，无论什么邻域搜索，一定要在critical path上做文章，才容易改变解的makespan。 实际上，并不是一个机器上的所有位置都需要插入的。...Tabu3-基于甘特图的JSP N1邻域 前面的tabu2是一种FJSP的邻域结构，搜索的是插入不同机器的解空间。如果不插入不同机器呢？ 很显然，问题转化为JSP。
最初，刷新数据集的作业“回填（backfilling）”是作为一组流处理作业运行的，但随着作业变得越来越复杂，就会出现越来越多的问题，LinkedIn 的一篇多作者博客文章在周四发布时解释说。...然后，回填通过 Lambda 架构作为批处理进行处理，带来了一系列新问题 - 现在有两个不同的代码库，拥有和维护两套源代码带来的所有挑战。...回填的挑战 LinkedIn 的标准化过程是将用户数据输入字符串（职位名称、技能、教育背景）映射到内部 ID 的过程。标准化数据用于搜索索引和推荐模型。...这种方法一直运行正常，直到以下问题变得不可克服： 实时作业在回填处理期间未能满足时间和资源要求。...LinkedIn 添加了功能以进一步简化其 Unified PTransforms 中的 Beam API。 Unified PTransforms 为流和批处理提供了两个 expand() 函数。
DataHub：LinkedIn Warehows的前身，提供元数据搜索及集成功能； Lyft Amundsen：比较热门的元数据管理系统之一，由lyft开源的数据发现平台； Netflix Metacat...图引擎 Graph Engine三大模块； integration：Atlas的元数据集成子系统，支持以REST API(关注业务元数据)和消息系统(关注技术元数据)两种方式将元数据导入Atlas； metadata...GMS(DataHub Metadata Service)：以Java提供元数据管理接口服务 GraphQL API：变更和获取元数据信息及图关联信息； Http API：提供通用元数据REST接口进行元数据管理...血缘实现 LinkedIn DataHub中没有实现SQL血缘解析，是基于Airflow实现的作业血缘，可参考lineage-backend，基于airflow.lineage#prepare_lineage...通过分离计算引擎与具体的数据源，解决在 Netflix 大规模和多样化的数据生态系统中，不同数据存储系统之间的元数据互操作性问题。提供统一的REST/Thrift 接口来访问各种数据存储的元数据。
、工作流管理、可视化、故障处理、命令行一体化等等问题； Spring XD：数据摄取、实时分析、批量处理和数据导出的分布式、可扩展系统； Twitter Elephant Bird：LZO压缩数据的工作库...：分布式容错调度； Linkedin Azkaban：批处理工作流作业调度； Schedoscope：Hadoop作业敏捷调度的Scala DSL； Sparrow：调度平台； Airflow...搜索引擎与框架 Apache Lucene：搜索引擎库； Apache Solr：用于Apache Lucene的搜索平台； ElasticSearch：基于Apache Lucene的搜索和分析引擎...； Lily HBase Indexer：快速、轻松地搜索存储在HBase的任何内容； LinkedIn Bobo：完全由Java编写的分面搜索的实现，为Apache Lucene的延伸；...LinkedIn Cleo：为一个一个灵活的软件库，使得局部、无序、实时预输入的搜索实现了快速发展； LinkedIn Galene：LinkedIn搜索架构； LinkedIn Zoie：是用
、工作流管理、可视化、故障处理、命令行一体化等等问题； Spring XD：数据摄取、实时分析、批量处理和数据导出的分布式、可扩展系统； Twitter Elephant Bird：LZO压缩数据的工作库...； Linkedin Azkaban：批处理工作流作业调度； Schedoscope：Hadoop作业敏捷调度的Scala DSL； Sparrow：调度平台； Airflow：一个以编程方式编写、调度和监控工作流的平台...搜索引擎与框架 Apache Lucene：搜索引擎库； Apache Solr：用于Apache Lucene的搜索平台； ElasticSearch：基于Apache Lucene的搜索和分析引擎；...Indexer：快速、轻松地搜索存储在HBase的任何内容； LinkedIn Bobo：完全由Java编写的分面搜索的实现，为Apache Lucene的延伸； LinkedIn Cleo：为一个一个灵活的软件库...，使得局部、无序、实时预输入的搜索实现了快速发展； LinkedIn Galene：LinkedIn搜索架构； LinkedIn Zoie：是用Java编写的实时搜索/索引系统； Sphinx Search
这个系统是如何运作的 WVYP 系统依靠一些不同的输入源向会员提供最近浏览过其个人资料的记录： 捕获浏览信息并进行除重； 计算浏览源 (例如，通过搜索、资料页面浏览等)； 浏览相关性 (例如，一位高级人员查看了你的资料...中间层服务通过查询 Pinot 获取处理过的会员资料信息，并根据前端 API 的查询参数 (如时间范围、职业等) 对数据进行切片和切块。...Samza 作业 Samza 最初由 LinkedIn 开发，是 LinkedIn 的分布式流式处理服务，现在是 Apache 的一个项目。...开发团队仍然需要处理伸缩、性能等问题，但在定期维护方面确实有很大帮助 (例如，不需要担心机器发生故障)。最后，Samza 与 LinkedIn 的其他工具和环境进行了很好的集成。...我们决定以不同的方式对待每个问题，并使用不同的策略来缓解问题： 如果我们要对处理过的消息做一些微小的改动，最好的方法是写一个一次性离线作业，读取 HDFS 中已处理的消息 (就像新架构中的离线作业那样)
DataHub是由LinkedIn的数据团队开源的一款提供元数据搜索与发现的工具。 提到LinkedIn，不得不想到大名鼎鼎的Kafka，Kafka就是LinkedIn开源的。...LinkedIn开源的Kafka直接影响了整个实时计算领域的发展，而LinkedIn的数据团队也一直在探索数据治理的问题，不断努力扩展其基础架构，以满足不断增长的大数据生态系统的需求。...市面上常见的元数据管理系统有如下几个： a) linkedin datahub: https://github.com/linkedin/datahub b) apache atlas: https:...Datahub 提供了基于API元数据主动拉取方式，和基于Kafka的实时元数据获取方式。这对于元数据的获取非常的灵活。...# using the Rest API. source: type: mysql config: username: root password: 123456 database
以领英（LinkedIn）为例，公司的持续发展导致公司内部的系统中有数百万个数据集，没有人知道它们是什么，它们是如何计算的，在哪里可以找到正确的数据，甚至如果有问题该问谁。...自 GDPR 以来，DataHub 为 LinkedIn 的众多新用例提供了支持，包括数据来源、数据治理、数据集成、MLOps 和 API 开发。这就是现代元数据平台的核心。...数据生态系统里的每个版本的表结构都被获取和存储，以及每一列、每个看板、数据湖中的每个数据集、每个查询、每个作业运行、每个访问历史等。很快，元数据的查找和存储就像大数据问题一样了。...不过要是牵扯到数据之间的关联等问题时，要使用图数据库和搜索引擎，就比较头疼了。希望后续能有一款数据库能够完美兼容图数据库、搜索引擎和关系型数据库的特点。...Rich APIs 一个优秀的现代元数据平台必须提供多种 API 的“模式”： REST API GraphQL API Push-based API Analytics API Ease of Integration
Spring MVC：中的控制层，但容易造成Config的泛滥，后来Linkedin中起了个项目就叫Kill Spring，改成下面提到的Rest.Li。...在Linkedin，这两个都用。一个用来做前端服务器，一个用来做后端。 框架 Rest.li：RESTful是Roy Fielding博士在2000年他的博士论文中提出来的一种软件架构风格。...LinkedIn提出Rest.Li编程框架，是一款REST+JSON框架，使用动态发现和简单的异步API即可构建健壮可伸缩的服务架构体系。...数据存储(NoSQL) 当时为了解决Scale的问题，伴随分布式系统发展，形成各个NoSQL软件，百花齐放。...利用DStream所提供的api，用户可以在数据流上实时进行count，join，aggregate等操作。
过去小编简单了解过作业车间调度问题（JSP），这两个月简单接触了柔性车间调度问题（FJSP），但是因为一些原因打算暂时研究到这里。...柔性作业车间调度问题介绍 之前我们曾经做过车间调度问题（JSP）的内容，相关可以看这篇文章： 这里再简单介绍一下FJSP： 集合 表示一系列相互独立的工件，任一工件 需要经过 等一系列工序的加工方可完成...这也意味着FJSP是比JSP更复杂的优化问题。 根据小编这段时间的研究，学术界目前比较常用的启发式求解算法是种群进化+邻域搜索的混合算法，其中GA+TS是比较成熟的算法体系。...遗传算法部分 大家知道，不同的启发式算法在不同问题下效果会有很大的差别。过去小编在研究VRP问题时，GA的表现不是很好，编码、解码过程也相对复杂。...禁忌搜索算法部分 禁忌搜索算法部分是嵌套在GA中的。按原论文的说法，对每一代子代的每一个个体，都需要decode成可行解，然后运用禁忌搜索优化解，再编码回GA编码，进入下一代。
Gobblin：LinkedIn的通用数据摄取框架； Skizze：是一种数据存储略图，使用概率性数据结构来处理计数、略图等相关的问题； StreamSets Data Collector：连续大数据采集的基础设施...分布式容错调度； Linkedin Azkaban：批处理工作流作业调度； Schedoscope：Hadoop作业敏捷调度的Scala DSL； Sparrow：调度平台； Airflow：一个以编程方式编写...搜索引擎与框架 Apache Lucene：搜索引擎库； Apache Solr：用于Apache Lucene的搜索平台； ElasticSearch：基于Apache Lucene的搜索和分析引擎...Lily HBase Indexer：快速、轻松地搜索存储在HBase的任何内容； LinkedIn Bobo：完全由Java编写的分面搜索的实现，为Apache Lucene的延伸； LinkedIn...Cleo：为一个一个灵活的软件库，使得局部、无序、实时预输入的搜索实现了快速发展； LinkedIn Galene：LinkedIn搜索架构； LinkedIn Zoie：是用Java编写的实时搜索
通过数据驱动的方法判断趋势，帮住我们发现问题，继而推动创新或产生新的解决方案。...(PS：另一个应用的较多的元数据开源项目是Linkedin 在2016年新开源的项目：WhereHows)Atlas目前最新的版本为2018年9月18日发布的1.0.0版本。 1....API 2.2 分类 能够动态创建分类 - 如PII，EXPIRES_ON，DATA_QUALITY，SENSITIVE。...用于访问和更新血缘的REST API。 2.4 搜索/发现 直观的UI，按类型(type)，分类(classification)，属性值(attribute)或自由文本搜索实体。...丰富的REST API，可按复杂条件进行搜索。 SQL搜索实体的查询语言 - 域特定语言（DSL）。
如果您不相信我们，请查看 LinkedIn 上数据科学职位发布的描述。...以下是已发布内容的概述： CML API 入门 除了 UI 界面，Cloudera Machine Learning 还公开了一个 REST API，可用于以编程方式执行与项目、作业、模型和应用程序相关的操作...API v2 取代了旧的Jobs API，它允许将 CML 与第三方工作流工具集成或从命令行控制 CML。...TPOT是一个库，用于在整个 ML 管道上执行复杂的搜索，选择预处理步骤和算法超参数以针对您的用例进行优化。虽然为数据科学家节省了大量手动工作，但执行此搜索的计算成本很高。...Prototype 提供了一个 Jupyter Notebook 演示，展示了如何使用来自Gensim的经典Word2Vec算法 用于学习 entity2vec 嵌入的库，包括有关如何构建数据以及如何执行有效的超参数搜索以最大化
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