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    Yelp将核心商家搜索功能迁移至Elasticsearch

    作者 Umesh Dangat 关注 0 他的粉丝 ,译者 大愚若智 关注 9 他的粉丝   发布于  2017年8月1日 1

    Yelp工程团队成员通过本文介绍了将原本基于Lucene的商家搜索功能迁移至Elasticsearch的整个过程,老系统的局限,新系统需要解决的问题,以及在整个过程中获得的经验。

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    用深度学习技术来找到Yelp上的美图

    作者 Alex M. 关注 0 他的粉丝 ,译者 足下 关注 1 他的粉丝   发布于  2017年4月5日

    Yelp的数据库中已经存储了几千万张相片,用户们现在每天都会上传大概十万张,而且速度还在不断加快。文中介绍了Yelp如何用深度学习技术来挖掘每家商户的最好的相片并优先展示在商户封面上,从而为用户提供最好的体验的。

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    Yelp的实时流技术之六:近实时地将Kafka中的数据流入Redshift

    作者 Shahid C. 关注 0 他的粉丝 ,译者 足下 关注 1 他的粉丝   发布于  2016年11月29日

    这是关于Yelp的实时流数据基础设施系列文章的第六篇。这个系列会深度讲解我们如何用“确保只有一次”的方式把MySQL数据库中的改动实时地以流的方式传输出去,我们如何自动跟踪表模式变化、如何处理和转换流,以及最终如何把这些数据存储到Redshift或Salesforce之类的数据仓库中去。

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Yelp的实时流技术之五:数据管道之Salesforce Connector

作者 Ian F 关注 0 他的粉丝 ,译者 足下 关注 1 他的粉丝   发布于  2016年11月24日

这是关于Yelp的实时流数据基础设施系列文章的第五篇。这个系列会深度讲解我们如何用“确保只有一次”的方式把MySQL数据库中的改动实时地以流的方式传输出去,我们如何自动跟踪表模式变化、如何处理和转换流,以及最终如何把这些数据存储到Redshift或Salesforce之类的数据仓库中去。

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Yelp的实时流技术之四:流处理器PaaStorm

作者 Matt K. 关注 0 他的粉丝 ,译者 足下 关注 1 他的粉丝   发布于  2016年10月24日

这是关于Yelp的实时流数据基础设施系列文章的第四篇。这个系列会深度讲解我们如何用“确保只有一次”的方式把MySQL数据库中的改动实时地以流的方式传输出去,我们如何自动跟踪表模式变化,如何处理和转换流,以及最终如何把这些数据存储到Redshift或Salesforce之类的数据仓库中去。这一篇讲的是流处理器PaaStorm。

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Yelp的实时流技术之三:不止是模式存储服务的Schematizer

作者 Chia-Chi Lin 关注 0 他的粉丝 ,译者 足下 关注 1 他的粉丝   发布于  2016年9月23日

这是关于Yelp的实时流数据基础设施系列文章的第三篇。这个系列会深度讲解我们如何用“确保只有一次”的方式把MySQL数据库中的改动实时地以流的方式传输出去,我们如何自动跟踪表模式变化,如何处理和转换流,以及最终如何把这些数据存储到Redshift或Salesforce之类的数据仓库中去。这一篇主要介绍Schematizer,Yelp的模式存储服务。

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Yelp的实时流技术之二:将MySQL表数据变更实时流到Kafka中

作者 Prem Santosh Udaya Shankar 关注 0 他的粉丝 ,译者 足下 关注 1 他的粉丝   发布于  2016年9月12日

这一篇中介绍的是MySQLStreamer,它从MySQL二进制文件中提取所有的数据变更操作事件,再把这些事件发布到Kafka中。

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一天几十亿条消息:Yelp的实时数据管道

作者 Justin C. 关注 0 他的粉丝 ,译者 足下 关注 1 他的粉丝   发布于  2016年8月12日

这是关于Yelp的实时流数据基础设施系列文章的第一篇。这个系列会深度讲解我们如何用“确保只有一次”的方式把MySQL数据库中的改动实时地以流的方式传输出去,我们如何自动跟踪表模式变化,如何处理和转换流,以及最终如何把这些数据存储到Redshift或Salesforce之类的数据仓库中去。

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