ODPS技术架构及应用实践
DT时代，数据是宝贵的生产资料，不断扩大的数据规模给ODPS带来极大地挑战。阿里巴巴坚持对ODPS的投入开发，采用内聚式平台系统架构，各个组件紧凑内聚，除了结构化数据处理SQL、分布式编程模型MapReduce外，还包含图计算模型、实时流处理和机器学习平台。随着ODPS对外开放的不断推进和第三方数据
1分钟构建API网关日志解决方案
访问日志（Acccess Log）是由web服务生成的日志，每一次api请求都对应一条访问记录，内容包括调用者IP、请求的URL、响应延迟、返回状态码、请求和响应字节数等重要信息。
阿里云API网关提供API托管服务，在微服务聚合、前后端分离、系统集成上为用户便利的产品。
使用 Kafka 和 Flink 构建实时数据处理系统
引言
在很多领域，如股市走向分析, 气象数据测控，网站用户行为分析等，由于数据产生快，实时性强，数据量大，所以很难统一采集并入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需要。流计算的出现，就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题。
mongodb分布式集群搭建手记
一、架构简介
目标
单机搭建mongodb分布式集群(副本集 + 分片集群)，演示mongodb分布式集群的安装部署、简单操作。
说明
在同一个vm启动由两个分片组成的分布式集群，每个分片都是一个PSS(Primary-Secondary-Secondary)模式的数据副本集；
Config副本集采用PSS(Primary-Secondary-Secondary)模式。
