kafka数据接口定义最佳实践

atitit.基于http  json  api 接口设计 最佳实践 总结o7 1. 需求:::serverand android 端接口通讯 2 2. 接口开发的要点 2 2.1. 普通參数 meth,param, 2 2.2. 全部的參数定义 2 2.3. key,dynami key)韩式 static key? 2 2.4. 防篡改 sign 2 2.5. Encry加密 3 2.6. zip压缩:: 3 2.7. 首先压缩韩式加密??? 3 3. 选型大全:rim ,ws, http 

神啊,求你赐给我平静的心,去接受我无法改变的事:赐给我勇气,去做我能改变的事:赐给我智慧,去分辨两者的不同. --平静之祷 1.30.1 论保持的力量 追到一个心仪的女生不难,难于如何保持和培养一份真挚的感情:获得一时的财富也不难,难于如何长久保持收益:创业的公司很容易博得一时媒体的关注以及某次天使的投资,但难于如何排除各种障碍.充分利用各方资源发展成中企业及至上市公司. 同样,提供一时的接口很容易,但当我们需要不断为接口提供升级,以及当我们维护提供一整套接口时,面临的困难和问题会越来越大.所以

虚拟化巨头Citrix最近在Citrix技术专区的"技术论文"部分发表了一篇深思熟虑的文章,标题为"端点安全和防病毒最佳实践",概述了与安全厂商合作以购买正确的反恶意软件工具来保护虚拟机,应用程序和桌面的逐点入门知识.Citrix专注于四个具有挑战性的领域. 一.代理注册二.签名更新三.性能优化四.防病毒排除 该博客介绍了Bitdefender完全遵循Citrix最佳实践准则的情况,涵盖了GravityZone虚拟化安全,该功能可为下一代基础架构提供安全性,包括软件

MySQL创建存储offset的表格 mysql> use test mysql> create table hlw_offset( topic varchar(32), groupid varchar(50), partitions int, fromoffset bigint, untiloffset bigint, primary key(topic,groupid,partitions) ); Maven依赖包 <scala.version>2.11.8</scala

问题背景: 某天,开发部的同事跑过来反映: mongodb数据文件太大,快把磁盘撑爆了!其中某个db占用最大(运营环境这个db的数据量其实很小) 分析: 开发环境有大量测试的增/删/改操作,而由于MongoDB顺序写的原因,在我们删除部分无用数据后,它的storageSize并不会变小,这就造成了大量的数据空洞. 解决办法 1. 使用MongoDB自带的compact命令: db.collectionName.runCommand("compact") 这种方式是collection级

Hadoop.Yarn.Spark是企业构建生产环境下大数据中心的关键技术,也是大数据处理的核心技术,是每个云计算大数据工程师必修课. 课程简介 大数据时代的精髓技术在于Hadoop.Yarn.Spark,是大数据时代公司和个人必须掌握和使用的核心内容. Hadoop.Yarn.Spark是Yahoo!.阿里淘宝等公司公认的大数据时代的三大核心技术,是大数据处理的灵魂,是云计算大数据时代的技术命脉之所在,以Hadoop.Yarn.Spark为基石构建起来云计算大数据中心广泛运行于Yahoo!.阿

7.1 什么是数据仓库 数据仓库是基于特定的数据结构(以及有关应用程序)所构建的数据的中央存储库,以便为分析和报表提供 一致的数据源.面向整个组织创建的企业数据仓库(Enterprise Data Warehouse,EDW)用于对整个组织的信息 进行分析.大多数情况下,超大型组织中会有多个企业级数据仓库,每个都拥有组织中某个很大组成部分的数 据,如某个区域,或者很大的功能域.批处理数据集成方案通常用于将数据置入或者移出数据仓库.数据仓库架 构的设计要达到以下目的:为整个组织的分析提供一致可用的

原标题:Kafka如何做到1秒处理1500万条消息? Apache Kafka 是一款流行的分布式数据流平台,它已经广泛地被诸如 New Relic(数据智能平台).Uber.Square(移动支付公司)等大型公司用来构建可扩展的.高吞吐量的.且高可靠的实时数据流系统. 例如,在 New Relic 的生产环境中,Kafka 群集每秒能够处理超过 1500 万条消息,而且其数据聚合率接近 1Tbps. 可见,Kafka 大幅简化了对于数据流的处理,因此它也获得了众多应用开发人员和数据管理专家的青

atitit.手动配置列表文件的选择and 数据的层次结构 attilax总结最佳实践--yaml 1. yaml是个好的选择.. 1 2. 数据的层次结构--结构:hash,list,和block literal. 1 3. yaml跟json的实现区别 1 4. xml的优点及json的问题 2 4.1. ide友好 2 4.2. JSON也适合与任何数据,复杂struts难以阅读 2 4.3. json难以手工维护 3 5. 基于YAML的开源项目解析YAML文件最常用的Java库是JvY