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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

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    Urban Airship是如何在美国大选日支持了25亿条通知的

    作者 Adam Lowry 关注 0 他的粉丝 ,译者 足下 关注 1 他的粉丝   发布于  2016年12月8日

    这是Urban Airship发过来的一篇投稿内容。现在每天Urban Airship都平均要推送十亿以上条通知消息。本文关注Urban Airship在2016美国大选期间对通知消息的使用,讲述一下系统架构——核心推送管道——是如何为消息发布者发送了几十亿条实时通知的。

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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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    携程基于Storm的实时大数据平台实践

    作者 张翼 关注 0 他的粉丝 发布于  2016年10月10日

    本文讲解了携程在实时数据平台的一些实践,按照时间顺序来说明我们是怎么一步一步构建起这个实时数据平台的,目前有一些什么新的尝试,未来的方向是怎么样的,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴。

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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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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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Uber是如何扩展他们的实时市场平台的

作者 张天雷 关注 4 他的粉丝 发布于  2015年10月30日

最近,Uber的首席系统架构师Matt Ranney 在他的报告“扩展Uber的实时市场平台”中,对Uber软件系统的工作原理进行了一个有趣而又详细的介绍。本文对Matt的报告内容作了一个简单的总结。本文是一篇翻译稿,原文题目为“How Uber Scales Their Real-Time Market Platform”,已获得作者授权。 1

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