摘要: # 10+倍性能提升全过程--优酷账号绑定淘宝账号的TPS从500到5400的优化历程 ## 背景说明 > 2016年的双11在淘宝上买买买的时候,天猫和优酷土豆一起做了联合促销,在天猫双11当天购物满XXX元就赠送优酷会员,这个过程需要用户在优酷侧绑定淘宝账号(登录优酷.提供淘宝账号,优酷调用淘宝API实现两个账号绑定)和赠送会员并让会员权益生效(看收费影片.免广告等等) > 10+倍性能提升全过程--优酷账号绑定淘宝账号的TPS从500到5400的优化历程 背景说明 2016年的双…

随着软硬件各方面条件的成熟,数据湖(Data Lake)已经越来越受到各大企业的青睐, 与传统的数仓实践不一样的是,数据湖不需要专门的“入仓”的过程,数据在哪里,我们就从哪里读取数据进行分析.这样的好处在于:一来数据可以保存在很便宜的存储上面(比如阿里云的OSS 上面), 给企业节省预算,而需要分析的时候又可以分析:另一方面,因为省去了入仓的流程,对于中小型企业来说人员投入更少,更容易上手. 今天我们就给大家介绍一下,如何基于阿里云的数据湖分析引擎: DataLake Analytics(后面简…

1. 引入 Hudi 0.6.0版本之前只支持将Hudi表同步到Hive或者兼容Hive的MetaStore中,对于云上其他使用与Hive不同SQL语法MetaStore则无法支持,为解决这个问题,近期社区对原先的同步模块hudi-hive-sync进行了抽象改造,以支持将Hudi表同步到其他类型MetaStore中,如阿里云的数据湖分析DLA(https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics中. 2. 抽象 将Hudi表同步至Hive MetaS…

Spark是一个分布式内存计算框架,可部署在YARN或者MESOS管理的分布式系统中(Fully Distributed),也可以以Pseudo Distributed方式部署在单个机器上面,还可以以Standalone方式部署在单个机器上面.运行Spark的方式有interactive和submit方式.本文中所有的操作都是以interactive方式操作以Standalone方式部署的Spark.具体的部署方式,请参考Hadoop Ecosystem. Alluxio是基于内存的分布式文件管…

一.实验拓扑 二.配置过程 本处提供R1.R2.R4的详细配置过程(包含静态路由的配置) 1)      R1: R1(config)#int e1/0 R1(config-if)#ipv6 address 2001:db8:85:1::1/64 R1(config-if)#no shutdown R1(config-if)#exi R1(config)#int e1/1 R1(config-if)#ipv6 address 2001:db8:85:2::1/64 R1(config-if)#n…

1.首先我们来构建拓扑:如下所示 2.对各个路由器进行配置使得网络ping通:命令如下 a)配置各路由器接口的IPv6地址,可由上图注释配置 b)配置各路由器的静态路由(此处举例R4) (global)  ipv6 unicast-routing                   //启用IPv6单播路由功能 (interface)  ipv6  enable                          //端口下启用IPv6 (global)  ipv6 route 2001:db8:…

1.拓扑图 2.配置ipv6地址.使路由器之间可互ping,用ospf配置.(R5为例) 查看路由表 试R5 ping 到R4 R4 ping到 R1 3.开始抓包分析 128返回请求(Echo Request)报文 ICMPv6层收到一个(echo request) 报文后,可能会通知高层的进程. 源节点生成了标识符和序列号字段的值,这些值可以帮助源节点将回送请求报文和返回的回送应答报文对应起来.数据字段中包含零个或多个任意内容的字节. 129 返回应答(Echo Reply)报文 ICMPv…

1.拓扑图 2.配置ipv6地址,在拓扑图上对应位置标有对应网段,所在网段的端口按照网段配置,下图以r4为例 3.配置路由表,由于静态路由还要敲ip很麻烦所以使用ospf协议,下图为ospf配置以r5示例 在wireshark中看到相关报文说明邻居建立成功 查看路由表 4.测试网络是否通畅,这里用r5 ping r4,成功 5.开始抓包分析 128回送请求报文 节点的ICMPv6层收到一个echo request 报文后,可能会通知高层的进程. 源节点生成了标识符和序列号字段的值,这些值可以帮助…

1. 传统数据湖存在的问题与挑战 传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化.虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务 由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误.为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写任务完成后才能启动读任务.但并不是所有读任务都能够被调度系统约束住,在读取时仍存在该问题.…

Spark SQL 的数据源------通用的数据 加载/保存功能 Spark SQL支持通过DataFrame接口在各种数据源上进行操作.DataFrame可以使用关系变换进行操作,也可以用来创建临时视图.将DataFrame      注册为临时视图允许您对其数据运行SQL查询.本节介绍使用Spark Data Sources加载和保存数据的一般方法,然后介绍可用于内置数据源的特定选        项. 1, 常用的加载和保存功能. 最简单的形式,默认的数据源(parquet除非另有配置 s…