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线上巡检机制

在上个文章中探讨了微服务架构中规模化产品的集群化的验证方式,这样的目的是可以实现针对服务可持续的验证。微服务架构它的特点之一是服务太多,很难保障所有的服务都是可用的,有可能出现这样的一个情况就是晚上上线的时候,产品的各个业务形态都是正常的,但是到第二天的时候,某个服务由于某些问题导致服务不可用然后影响到具体的业务形态,从而影响到客户的使用,接着而来的就是各种复盘以及问题的追究,这种是最让人头疼的。也会让业务交付的团队承担不应该属于自己的问题。那么这就涉及一个很核心的问题,这问题到底是谁的责任了?总不能让运维去承担吧。

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解密区块链(七):区块大小

区块链到目前为止,最为成功的应用还是比特币,比特币火了,区块链技术也跟着火起来了。 区块链技术可谓有着颠覆各个行业的壮志雄心,但区块链在比特币的应用里却出现了一些问题,这个问题跟区块链里的区块大小有关。 区块链顾名思义,就是一个个区块通过某种形式链接起来,那么一个个的区块就是区块链的基本组成了,这一个个区块就是用来承载数据的。 每一个区块里面都承载着某一个时间段的数据,拿比特币来说,每个区块包含着全球十分钟内的所有比特币交易,那么这十分钟内的所有交易数据到底有多少呢? 这其实取决于交易的数量,如果全球这个十

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spark分析网吧同行朋友思路

你好,我们现在正好遇到一个spark的问题。 在mysql库中有2.5kw网吧轨迹数据, 需要计算同行关系:计算两人在相同网吧十分钟前后上下网三次及以上 (如:a和b在19号十分钟前后出现在了A网吧,又在21号十分钟前后出现在了B网吧, 再在22号十分钟前后出现在了D网吧) 就需要保留他们的身份ID和一起上下网的次数。 2.5kw轨迹中有8k+网吧请问有什么思路吗? 如果flink有更好的处理方式也可以。 使用用一个mysql的连接器,但是这东西需要配置一个分区列。 直接用的网吧编号。这样会分8000多分区(而且后面的逻辑也没有用到这个分区列), 是不是有问题?今天测试了一下。 两个网吧,3w多数据,两个小时没跑完。。 (我们是先用连接器抽出数据,按照网吧分组计算单次然后聚合筛选3次及以上的) 网吧数据从几条到几万条不等。

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