https://mp.weixin.qq.com/s/BGHOw12iCASJy1pgkYZi3w 当数据处理做不到实时,应该怎么办?…

在深入学习zookeeper我想先给大家介绍一个和zookeeper相关的应用实例,我把这个实例命名为远程调用服务.通过对这种应用实例的描述,我们会对zookeeper应用场景会有深入的了解. 远程调用是系统与系统之间的通信机制,它的另一种理解就是进程间的通信.做分布式系统的开发,远程调用技术是其核心技术.远程调用技术可以将一组计算机系统形成一个网络系统,对外提供整体服务,那么这一群的计算机系统就构成了一个更大型,性能更高的计算机系统. 我在前面的博客里介绍了一种分布式网站的架构设计,其中就有一…

WebRTC 本身提供的是 1 对 1 的通信模型,在 STUN/TURN 的辅助下,如果能实现 NAT 穿越,那么两个浏览器是可以直接进行媒体数据交换的:如果不能实现 NAT 穿越,那么只能通过 TURN 服务器进行数据转发的方式实现通信.目前来看,Google 开源的用于学习和研究的项目基本都是基于 STUN/TURN 的 1 对 1 通信.   如果你想要通过 WebRTC 实现多对多通信,该如何做呢? 其实,基于 WebRTC 的多对多实时通信的开源项目也有很多,综合来看,多方通信架构无…

C++分布式实时应用框架--微服务架构的演进 上一篇:(四):C++分布式实时应用框架--状态中心模块 版权声明:本文版权及所用技术归属smartguys团队所有,对于抄袭,非经同意转载等行为保留法律追究的权利! OCS(online charging system,在线计费系统)在进行云化改造的过程中,从实用主义角度出发,微服务架构并不是我们的目标.虽然我们也对系统进行了容器化改造(Docker),并根据业务进程的功能将系统分成了好几类的容器,但这一切多是出于对系统中的某些处理节点进行动态扩缩…

单点登录的通用架构实现 pphh发布于2018年4月26日 http://www.hyhblog.cn/2018/04/26/single_sign_on_arch/ 目录 1. 什么是单点登录 2. 用户登录 2.1 认证方式 2.2 授权方式 2.3 第一方登录架构实现 2.4 第三方登录架构实现 2.5 第一方登录和第三方登录的授权区别 2.6 登录架构实现小结 3. 权限控制 3.1 分布式鉴权架构 3.2 集中式鉴权架构 3.3 分布式和集中式鉴权的优缺点 3.4 访问控制的粒度 3.…

hadoop一般用在离线的分析计算中,而storm区别于hadoop,用在实时的流式计算中,被广泛用来进行实时日志处理.实时统计.实时风控等场景,当然也可以用在对数据进行实时初步的加工,存储到分布式数据库中如HBase,便于后续的查询. 面对的大批量的数据的实时计算,storm实现了一个可扩展的.低延迟.可靠性和容错的分布式计算平台. 1.对象介绍 tuple:表示流中一个基本的处理单元,可以包括多个field,每个filed表示一个属性 topology:一个拓扑是一个个计算节点组成的图,每个…

文 | 潘国庆 携程大数据平台实时计算平台负责人 本文主要从携程大数据平台概况.架构设计及实现.在实现当中踩坑及填坑的过程.实时计算领域详细的应用场景,以及未来规划五个方面阐述携程实时计算平台架构与实践,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴. 一.携程大数据平台之总体架构 携程大数据平台结构分为三层: 应用层:开发平台Zeus(分为调度系统.Datax数据传输系统.主数据系统.数据质量系统).查询平台(ArtNova报表系统.Adhoc查询).机器学习(基于tensorflow.spa…

克拉克拉(KilaKila):大规模实时计算平台架构实战 一.产品背景:克拉克拉(KilaKila)是国内专注二次元.主打年轻用户的娱乐互动内容社区软件.KilaKila推出互动语音直播.短视频配音.对话小说等功能,满足当下年轻用户个性化.碎片化的文娱需求.App用户等级体系作为克拉克拉社区化打造的核心业务,在增强社区活跃度.提高产品留存方面起到至关重要的作用.随着业务规模增长,海量用户行为日志实时采集与计算的瓶颈也日益突出,由于单台服务器的处理能力有限,海量数据分析需要分布式计算模型来替代.通…

本文首发于:Java大数据与数据仓库,Flink实时计算pv.uv的几种方法 实时统计pv.uv是再常见不过的大数据统计需求了,前面出过一篇SparkStreaming实时统计pv,uv的案例,这里用Flink实时计算pv,uv. 我们需要统计不同数据类型每天的pv,uv情况,并且有如下要求. 每秒钟要输出最新的统计结果: 程序永远跑着不会停,所以要定期清理内存里的过时数据: 收到的消息里的时间字段并不是按照顺序严格递增的,所以要有一定的容错机制: 访问uv并不一定每秒钟都会变化,重复输出对IO…

数据库构架设计中主要有Shared Everthting.Shared Nothing.和Shared Disk: Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,典型的代表SQLServer Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory,共享磁盘系统.典型的代表Oracle Rac, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好.其类似于SMP(对称多处理)模式,但是当存储器接口…