cassandra

3 月，跳不动了？>>> 云栖号： https://yqh.aliyun.com 第一手的上云资讯，不同行业精选的上云企业案例库，基于众多成功案例萃取而成的最佳实践，助力您上云决策！ 在各个领域，Rust 都已经成为一流的语言。在 Discord，我们看到了 Rust 在客户端和服务端的成功。举例来说，我们在客户端使用它实现了 Go Live 的视频编码管道，在服务端，它则被用于 Elixir NIFs。最近，我们通过将服务的实现从 Go 切换到 Rust，极大地提升了该服务的性能。本文阐述了重新实现服务为何是有价值的、该过程是如何实现的以及由此带来的性能提升。 Read States 服务 Discord 是一家以产品为中心的公司，所以我们先介绍一下产品的背景信息。我们从 Go 切换到 Rust 的服务叫做“Read States”服务。它的唯一目的是跟踪用户阅读了哪些频道和信息。每当用户连接 Discord 的时候，每当消息发送的时候，每当消息被读取的时候，都会访问 Read States。简而言之，Read States 处于最关键的位置。我们希望能够保证 Discord 始终让人感觉快捷无比，所以必须要确保 Read States 是非常快速的。 在 Go 的实现中，Read States 无法支持产品的需求。在大多数情况下，它都是很快速的

3 月，跳不动了？>>> 求职期间，我们遇到的大数据开发和大数据平台开发有什么区别？ 不少人问过我一个问题，大数据开发和大数据平台开发，有什么不一样？今天就这个话题说几句。先给大家上两张boss上的图： 首先，大数据开发通常指的是基于大数据产业链的一系列开发任务，涉及到大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析等，另外还包括数据采集产品的开发、数据整理产品的开发等等，如果向上延伸的话，部分大数据开发任务与人工智能开发任务也具有密切的联系。 大数据平台开发通常有两层含义，一层是进行大数据平台自身的开发，这属于研发级开发任务，比如大数据平台Hadoop就是采用Java语言开发的。整个大数据平台还涉及到一系列产品，包括HBase、Hive、Avro、Zookeeper、Pig、Mahout、Cassandra等，开发这些产品也需要一个庞大的团队。进行大数据平台研发的程序员往往需要具备丰富的开发经验，同时具备较强的研发能力，能够搭建出一个稳定的分布式计算体系。 另一层含义是在大数据平台下进行应用开发，比如在Hadoop、Spark平台下进行具体的大数据应用开发等，这部分开发通常属于应用级开发，难度要相对小一些，但是往往需要与具体的场景进行紧密的联系，需要开发者具备一定的行业背景知识。 目前大数据应用开发主要的任务有两个，其一是进行已有软件产品的大数据改造

kong安装： https://getkong.org/install/centos/ 下载指定版本rpm： wget https://bintray.com/kong/kong-community-edition-rpm/download_file?file_path=centos/7/kong-community-edition-0.12.3.el7.noarch.rpm yum install epel-release yum install xxx.rpm kong数据库安装： kong支持2种数据库存储（postgreSQL 和 Cassandra ） postgreSQL官网： https://www.postgresql.org/download/ Cassandra官网： http://cassandra.apache.org/download/ 安装postgreSQL： yum install https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/9.4/redhat/rhel-7-x86_64/pgdg-centos94-9.4-3.noarch.rpm yum install postgresql94 yum install postgresql94-server /usr/pgsql-9.4/bin

3 月，跳不动了？>>> CI/CD with Data: 通过AWS Developer Tools、 Kubernetes和Portworx来实现软件交付Pipeline的数据迁移能力 数据是应用最重要的部分。容器技术让应用打包和部署变得更快更容易。对于软件的可靠交付来说，测试环节变得更加重要。由于所有的应用都包含数据，开发团队需要办法来可靠的控制、迁移、和测试真实的应用数据。 对于一些团队来说，通过CI/CD pipeline来移动应用数据，为了保持合规性和兼容其他一些问题，一直是通过手动方式来完成的，无法有效扩展。通常只能适用于一小部分应用，而且无法在不同环境中迁移。 目标应该是运行和测试有状态容器，如同无状态容器一样简单（有状态容器 – 例如数据库或者消息总线，其中运行是被追踪的；无状态容器 – 例如网页前端） 为什么测试场景中“状态-State”十分重要？一个原因是许多bug只会在真实数据的环境下才会产生。例如，你需要测试一个数据库的schema的升级，而一个小的数据集并不能完全代表包含复杂商业逻辑的关键应用。如果你需要进行端到端的完整测试，我们需要能够容易的管理我们的数据和State。 在本篇文章中，我们定义CI/CD Pipeline的参考架构，从而能够达到应用间的自动数据迁移。我们也展示如何配置CI/CD pipeline的步骤。 有状态Pipelines:

Kong 是在客户端和（微）服务间转发 API 通信的 API 网关，通过插件扩展功能。持久化支持Postgresql和Cassandra。鉴于做测试，使用搭建简便的Postgresql作为DB存储。 IP分配 192.168.0.181：CentOS7 部署Kong服务； 192.168.0.184：CentOS7 部署postgresql 10； 部署postgresql 首先在192.168.0.184上部署postgresql，命令如下： yum install https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/10/redhat/rhel-7-x86_64/pgdg-centos10-10-1.noarch.rpm yum install postgresql10 yum install postgresql10-server /usr/pgsql-10/bin/postgresql-10-setup initdb systemctl enable postgresql-10 systemctl start postgresql-10 安装完毕后进入db创建用户； #首先进入postgres用户 su postgres #进入sql命令行 /usr/pgsql-10/bin/psql #创建用户和库 CREATE USER