Apache Storm

主题： 腾讯云CES自动化运维架构及最佳实践 大纲： 1. 如何看待“运维”在公司的定位和未来的发展方向 2. 做好自动化运维架构需要关注哪些方面 3. 运维岗位必备技能 4. 提效处理故障方面的建议 5. 腾讯云CES方面的运维架构有哪些独到之处 听说3306π要搞事情了 是啊，马上要搞3306π深圳站了 啊，是吗？哪天啊，在哪里办，怎么报名？ 12月19日 ，就在 深圳南山区海岸城 ，点文末的原文链接或者扫描二维码就可以报名了，一起来吹吹牛逼。 嘉宾自我介绍 李明 高级运维工程师 曾先后在携程、华为云等公司从事多年MySQL DBA的工作，目前在腾讯负责腾讯云Elasticsearch，CTSDB产品的运维工作。对于ES、CTSDB在日志分析、大数据搜索、时序分析等场景的使用有丰富的实践经验。 01 李老师，很多人都在谈脱离传统运维模式，更好的帮助业务前行。您是如何看待“运维”在公司的定位和未来的发展方向呢？ 运维作为一个比较传统的岗位，在当前大量中小企业都拥抱上云或自动化程度越来越高的背景下，其工作的定位的却是受到了一些影响，以前需要专业运维来部署的一些环境，现在并不是那么需要了，但这并不意味着运维岗位的生存将受到很大的影响。 只是对运维人员提出了更高的要求，一方面需要运维人员对所服务的产品本身的特性，要相对开发人员有更深的认识，从而指导其更开发出更专业的产品

环境 　　虚拟机：VMware 10 　　Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 　　客户端：Xshell4 　　FTP：Xftp4 　　jdk1.8 　　storm-0.9 　　apache-flume-1.6.0 一、storm三种事务 1、普通事务（常用） 2、Partitioned Transaction - 分区事务 3、Opaque Transaction - 不透明分区事务 二、普通事务设计 1、Design 1 强顺序流（强有序） (1)引入事务（transaction）的概念，每个transaction（即每个tuple）关联一个transaction id。 (2)Transaction id从1开始，每个tuple会按照顺序+1。 (3)在处理tuple时，将处理成功的tuple结果以及transaction id同时写入数据库中进行存储。 缺点： 一次只能处理一个tuple，无法实现分布式计算 2、Design 2 强顺序的Batch流 (1)事务（transaction）以batch为单位，即把一批tuple称为一个batch，每次处理一个batch。 (2)每个batch（一批tuple）关联一个transaction id (3)每个batch内部可以并行计算 缺点: 由于维持强有序，当一个batch处理时，其他batch处于闲置状态

作者刘建刚老师 刘建刚 快手软件工程师 现就职于快手数据架构部，当前主要工作为快手Flink平台的研发和维护； 曾就职于百度基础架构部。 本次分享主要分为三部分。首先介绍流式计算的基本概念，然后介绍Flink的关键技术，最后讲讲Flink在快手生产实践中的一些应用，包括实时指标计算和快速failover。 一、流式计算的介绍 流式计算的定义： 流式计算主要针对unbounded data（无界数据流）进行实时的计算，将计算结果快速的输出或者修正。 这部分将分为三个小节来介绍： 第一，介绍大数据系统发展史，包括初始的批处理到现在比较成熟的流计算 第二，为大家简单对比下批处理和流处理的区别 第三，介绍流式计算里面的关键问题，这是每个优秀的流式计算引擎所必须面临的问题。 1、大数据系统发展史 上图是2003年到2018年大数据系统的发展史，看看是怎么一步步走到流式计算的。 2003年，Google的MapReduce横空出世，通过经典的Map&Reduce定义和系统容错等保障来方便处理各种大数据。很快就到了Hadoop，被认为是开源版的MapReduce，带动了整个apache开源社区的繁荣。再往后是谷歌的Flume，通过算子连接等pipeline的方式解决了多个MapReduce作业连接处理低效的问题。 流式系统的开始以Storm来介绍。Storm在2011年出现，具备延时短

整理 | 郑丽媛 译者|弯月 头图 | CSDN下载自东方IC 不久前，苹果的“返场”发布会“ One More Thing ”隆重揭晓了其自研 5nm M1 芯片以及三款搭载此芯片的新 Mac 产品，此举意味着苹果正式开启了从英特尔架构到 ARM 架构的过渡。其中令人印象深刻的是，苹果宣称，M1 芯片是“世界最快的处理器”。 苹果这一句“豪言壮语”，果不其然引起了许多人对这款芯片进行测评。国外知名硬件评测网站 AnandTech 于 17 日表示已拿到搭载 M1 芯片的产品之一：Mac mini 2020 版，并发布了对 M1 芯片的详细测评，其结果也证实了苹果似乎并没有夸大其词。 性能优越的 M1 芯片 苹果的 Firestorm 核在运行单线程负载时的时钟频率为 3.2GHz，相比 A14 芯片的 3GHz 频率，提高了 6.66% ，而且只要散热上还有空间，在运行全核心负载的时候也可以达到该时钟频率。除了 4 个 3.2GHz 性能核心以外， 2064MHz 还有 4 个 Thunder 效率核心，也比 A14 上的 1823MHz 高出很多。 除了 4 个高性能的 Firestorm 核心之外，M1 还包括 4 个 Icestorm 核心，旨在降低闲置功率并提高电池供电的效率。4 个性能内核和 4 个效率内核可以同时激活，尽管所有核心的性能吞吐量并不相同， M1

开学季 当当网计算机图书大促 >> 每满100减50 << 满200减100 满300减150 满400减200 不止如此！秉持绝不让大家多花一分钱的精神 机械工业出版社华章公司 联合 大数据技术与架构 特别送出一批优惠码 “实付满200减40” 可以和满减活动 叠加 使用 优惠码使用后相当于 花160买400的书! 超低门槛！超大力度！快快上车！ 优惠码： ZCARNK （长按复制） 使用渠道：当当小程序或当当APP 有效期： 8月24日至9月6日 使用方法： 步骤一 ， 长按下面二维码 ， 直达专题， 挑选图 书至购物车，点击结算 步骤二 ，点击“ 优惠券/码处 ” 步骤三 ，输入优惠码 ZCARNK （注意要大写） 适用范围：全场当当自营图书（教材、考试类除外） 选书太纠结？推荐几本必买的好书新书 助你囤的疯狂、读的畅快，绝不后悔！ 推荐书单 01 《Flink原理、实战与性能优化》 推荐语： 这是一部以实战为导向，能指导读者零基础掌握Flink并快速完成进阶的著作，从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐进地讲解了如何利用Flink进行分布式流式应用开发。 02 《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》 推荐语： 阿里巴巴BI部门数据分析专家卢辉多年数据挖掘应用实践经验结晶，以大案例展现了数据挖掘与数据化运营的商业实践。 03 《企业级大数据平台构建：架构与实现

前言 什么是Docker？对于很多不了解Docker技术的人来说，Docker可能只是一条“蓝色的鲸鱼”。实际上，Docker技术的流行，还是因为开发人员对它的认可。目前，大部分的互联网公司都在使用docker，包括腾讯、京东、美团、新浪等等，腾讯的盖亚，就是基于docker的，可见docker对于一名开发人员的重要性。 学习docker与其他技术是一样的，从基础出发，由浅入深，熟练掌握docker，成为成熟的开发人员，才能更受大厂青睐。 为了让更多的开发人员学习好docker，这份docker学习宝典贡献给大家吧！ 当然文章会将这份docker学习宝典的章节目录内容截图展示出来，若你需要完整的pdf版，请添加VX：tkzl6666 免费领取 第一部分：Docker初级技能（基础入门） 1.重新认识Docker与容器 （what？why？Docker与虚拟化） 内容展示 2.Docker核心概念与安装配置 （核心概念+安装Docker引擎+配置Docker服务+推荐实践环境） 3.使用Docker镜像 （获取镜像+查看镜像信息+搜寻镜像+删除和清理镜像+创建镜像+存出和载入镜像+上传镜像） 4.操作Docker容器 （创建容器+停止容器+进入容器+删除容器+导入和导出容器+查看容器+其他容器命令） 5.访问Docker仓库 （Dokcer Hub公共镜像市场+第三方镜像市场

前言 Github 是目前全球最大的男性同性交友平台~最近在GitHub上爆火的一份Java核心知识笔记让大家趋之若鹜，我费尽心思拿到整理后只感觉：Java技术可谓博大精深，知识体系非常丰富并且也极其复杂，因此想要学习好Java其实并不是一件非常轻松的事。当然，刚跨入编程行业的小白也无需担心，这份 Java核心知识笔记 你学完一半基本就可以找个非常不错的开发工作了，如果想要高薪，那就默默地全部学完吧！ 目录 内容 本书中的章节大部分是相互独立的。你可以研究自己最感兴趣的主题，并可以按照任意顺序阅读这些章节。 JVM JVM是可运行Java代码的假想计算机 ，包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收，堆 和 一个存储方法域。JVM 是运行在操作系统之上的，它与硬件没有直接的交互。 Java集合 集合类存放于 Java.util 包中，主要有 3 种：set(集）、list(列表包含 Queue）和 map(映射)。 Java多线程并发 Thread 类本质上是实现了 Runnable 接口的一个实例，代表一个线程的实例。启动线程的唯一方法就是通过 Thread 类的 start()实例方法。 Java基础 如果某个方法不能按照正常的途径完成任务，就可以通过另一种路径退出方法。在这种情况下会抛出一个封装了错误信息的对象。 Spring 原理 它是一个全面的

笔记作者： 来自于阿里P8级架构师： Mark 笔记特点： 条理清晰，含图像化表示更加易懂。 内容概要： 包括 Java 集合、JVM、多线程、并发编程、设计模式、Spring全家桶、Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、MongoDB、Redis、MySQL、RabbitMQ、Kafka、Linux、Netty、Tomcat等大厂面试题等、等技术栈！ 由于整个文档比较全面，内容比较多，篇幅不允许，下面以截图方式展示 。 即可免费获取 JAVA集合 接口继承关系和实现 List ArrayList（数组） Vector（数组实现、线程同步） LinkList（链表） Set HashSet（Hash表） TreeSet（二叉树） JVM JVM就是java虚拟机,它是一个虚构出来的计算机,可在实际的计算机上模拟各种计算机的功能。JVM有自己完善的硬件结构,例如处理器、堆栈和寄存器等,还具有相应的指令系统。 线程 JVM内存区域 JVM运行时内存 垃圾回收与算法 JAVA 四种引用类型 GC分代收集算法 VS 分区收集算法 GC垃圾收集器 JAVA IO/NIO JVM 类加载机制 JAVA多线程并发 JAVA并发知识库 JAVA线程实现/创建方式 4种线程池 线程生命周期(状态) 终止线程4种方式

前言 MySQL 是业务后台系统经常用到的结构化数据库。 掌握 MySQL 相关知识是研发人员必备的能力。 与此同时，在面试过程当中，MySQL 的知识点也是经常被当做面试题目，以此来考量候选人的能力。 随着业务量的增加，对于 MySQL 性能优化的要求也越来越高， 而索引方面是性能优化重点考虑的方向，所以深入理解 MySQL 索引对于未来的优化起到很重要的作用。 深入理解MySQL底层实现 MySQL 的初始、组成 MySQL 的常用引擎（InnoDB、Myisam、MariaDB） 数据存储原理 数据结构 MySQL 数据结构 MySQL 的优化 来自一线大厂高频面试题 唯一索引比普通索引快吗, 为什么 MySQL查询缓存有什么弊端, 应该什么情况下使用, 8.0版本对查询缓存有什么变更. MySQL怎么恢复半个月前的数据 做过哪些MySQL索引相关优化 一千万条数据的表, 如何分页查询 订单表数据量越来越大导致查询缓慢, 如何处理 简要说一下数据库范式 MySQL事务的隔离级别, 分别有什么特点 上面的一些大厂高频面试题以及答案已经整理成文档，需要领取的同学可以关注我， 点我 免费领取 哦！ 来自一线互联网公司总结的真题面试收录 一张表，里面有 ID 自增主键，当 insert 了 17 条记录之后，删除了第 15,16,17 条记录，再把 Mysql 重启，再 insert

目录 什么是分布式系统 分布式系统挑战 分布式系统特性与衡量标准 组件、理论、协议 用一个请求串起来 一个简化的架构图 概念与实现 总结 references 正文 　　虽然本人在前面也写过好几篇分布式系统相关的文章，主要包括 CAP理论 、 分布式存储 与 分布式事务 ，但对于分布式系统，并没有一个跟清晰的概念。分布式系统涉及到很多的技术、理论与协议，很多人也说，分布式系统是“入门容易，深入难”，我之前的学习也只算是管中窥豹，只见得其中一斑。因此，一致希望能对分布式系统有一个更全面的认识，至少能够把分布式系统中的各个技术、理论串起来，了解他们在分布式系统分别解决什么问题，有哪些优秀的实现。 　　我曾在网络上搜索过”如何学习分布式系统“，也在知乎上关注了该话题，但并没有看到一个全面的、有指导意义的答案。本文的目标是给打算全面学习分布式系统的自己、以及感兴趣的读者指明一条可行的路径，使得之后的学习不再盲目。 　　不过，我并没有越过这座山，我只是站在山前，从前人留下的痕迹揣测山的全貌与沟壑，臆想的成分居多，还望各位大师指点迷津。 　　2018 03 14更新：对于如何学习分布式系统，经过思考，我觉得有更好的方法，请参见《 分布式学习最佳实践：从分布式系统的特征开始（附思维导图） 》 　　本文地址： http://www.cnblogs.com/xybaby/p/7787034.html