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  • 发表了文章 2018-04-23

    SpringBoot+Docker+Git+Jenkins实现简易的持续集成和持续部署

  • 发表了文章 2018-03-27

    MySQL性能管理及架构设计:SQL查询优化、分库分表

  • 发表了文章 2018-03-20

    Spring Boot 2.0 整合 ES 5 文章内容搜索实战

  • 发表了文章 2018-01-24

    Spring Boot 中使用 RabbitMQ

  • 发表了文章 2018-01-12

    Spring Cloud(四)服务提供者 Eureka + 服务消费者 Feign

  • 发表了文章 2018-01-09

    Spring Cloud(三)服务提供者 Eureka + 服务消费者(rest + Ribbon)

  • 发表了文章 2018-01-05

    Spring Cloud(二)Consul 服务治理实现

  • 发表了文章 2018-01-04

    Spring Cloud(一)服务的注册与发现(Eureka)

  • 发表了文章 2017-11-07

    高可用架构-- MySQL主从复制的配置

  • 发表了文章 2017-10-20

    高可用架构篇 MySQL源码编译安装(CentOS-6.6+MySQL-5.6)

  • 发表了文章 2017-09-27

    Dubbo直连提供者(开发调试)

  • 发表了文章 2017-09-22

    Dubbo线程模型(结合Linux线程数限制配置的实战经验分享)

  • 发表了文章 2017-09-20

    Dubbo负载均衡策略

  • 发表了文章 2017-09-15

    分布式架构--Dubbo服务启动依赖检查

  • 发表了文章 2017-09-08

    分布式系统架构实战--简易版支付系统部署(单节点)

  • 发表了文章 2017-09-06

    分布式架构--简易版支付系统介绍

  • 发表了文章 2017-08-31

    Dubbo分布式架构实战--FastDFS分布式文件系统的安装与使用(单节点)

  • 发表了文章 2017-08-26

    Redis的安装与使用(单节点)

  • 发表了文章 2017-08-26

    分布式架构实战--ActiveMQ的安装与使用(单节点)

  • 发表了文章 2017-08-26

    持续集成篇 --Hudson持续集成服务器的安装配置与使用

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  • 提交了问题 2019-01-17

    微信支付h5 chrome无法跳回 redirect_uri?

  • 回答了问题 2019-07-17

    大数据真的很难吗?大数据架构师之路有多远?

    作为大数据平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

    通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术,掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能,能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作,如性能改进、功能扩展、故障分析等。

    大数据的难点在于它的生态系统太庞杂,家族血统太混乱,面对一个企业场景有n多的方案说“我行,我不是一般人”。就好比吃顿午餐,既可以端着碗吃,也可以就着锅吃,甚至倒到桌上手抓。每种吃法都能吃饱,但有的吃相很自然、很舒服,有的吃法很别扭,很猥琐。如何温文尔雅、如沐春风这就体现架构师的水平了。

    这里分享一个在国内一线互联网公司实际工作经验,整理提炼的一套侧重培养大数据架构师级别的实战课程,讲重点介绍大数据在一线企业中的使用方案,对于各个组件,除了详细介绍必须掌握的操作要领,更重点介绍不同业务场景下的设计和应用技巧。绝不同于市面上大多数的操作手册朗读者。

    包括如下几个层面:

    1.大数据集成:主要介绍目前很火的ELK框架中的filebeat和logstash,相比较flume更轻量、更容易上手。
    2.大数据传输:主要介绍kafka的原理和使用技巧
    3.大数据落地:主要介绍hive和hbase这两款标准组合的原理和使用,并结合具体的业务场景揭秘高级设计和应用。
    4.大数据使用:主要介绍企业中最有用的sql on hive、sql on hbase的解决方案,如何让hive速度提升十倍,如何让hbase像个rdbms,如何在hive中实现scd2等实际问题。
    5.大数据搜索引擎:主要介绍目前很火的ELK框架中Elasticsearch,并详细演示从常规操作到高阶查询的全实战内容。

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  • 回答了问题 2019-07-17

    为什么要使用分布式文件系统呢?

    初创时期由于时间紧迫,在各种资源有限的情况下,通常就直接在项目目录下建立静态文件夹,用于用户存放项目中的文件资源。如果按不同类型再细分,可以在项目目录下再建立不同的子目录来区分。例如:resourcesstaticfile、resourcesstaticimg等。

    优点:这样做比较便利,项目直接引用就行,实现起来也简单,无需任何复杂技术,保存数据库记录和访问起来也很方便。

    缺点:如果只是后台系统的使用一般也不会有什么问题,但是作为一个前端网站使用的话就会存在弊端。一方面,文件和代码耦合在一起,文件越多存放越混乱;另一方面,如果流量比较大,静态文件访问会占据一定的资源,影响正常业务进行,不利于网站快速发展,分布式文件系统FastDFS详解-博客-云栖社区-阿里云 https://yq.aliyun.com/articles/338476?spm=5176.8091938.0.0.781e13c9A1T3sl

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  • 回答了问题 2019-07-17

    微服务架构的分布式事务有什么解决方案?

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  • 回答了问题 2019-07-17

    hadoop与spark一起使用有做过什么项目吗?

    电视收视率项目,案例是国内的一家广电企业作为非洲国家的一个运营商,以用户收视行为数据作为基础数据,通过对频道和节目的分析,采用多维度统计分析的方法挖掘用户的收视行为特征。这个是围绕一个大数据整理流程而做的,可以了解大数据不同技术的相互协调,从收集数据,过滤数据,数据分析,数据展示
    http://www.roncoo.com/course/view/d6270b0218bb44e6a894dd93de5228c1

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  • 提交了问题 2017-02-14

    微服务架构的分布式事务解决方案

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