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LinkedIn架构演化历史解析

LinkedIn 创建于 2003 年，主要目标是连接你的个人人脉以得到更好的的工作机会。上线第一周只有 2700 个会员，之后几年，LinkedIn 的产品、会员、服务器负载都增长非常快。 今天，LinkedIn 全球用户已经超过 3.5 亿。我们每天每秒有
行者武松 7年前 1023

首席工程师揭秘：LinkedIn大数据后台是如何运作的

◆ ◆ ◆ “不懂得日志，你就不可能完全懂得数据库”Jay Kreps说道，Jay Kreps是LinkedIn公司首席工程师，本文介绍他本人对于日志的心得体会，包括日志是什么，如何在数据集成、实时处理和系统构建中使用日志等。 ◆ ◆ ◆ 我们最后要讨论的是
小旋风柴进 7年前 1294

首席工程师揭秘：LinkedIn大数据后台是如何运作的

Jay Kreps是来自LinkedIn的首席工程师，他表示日志几乎在计算机产生的时候就存在，除了可用在分布式计算或者抽象分布式计算模型内部之外，还有广泛的用途。本文中他讲述的日志的原理和通过把日志用做单独服务来实现数据集成、实时数据处理以及分布式系统设计。
dongzhumao 9年前 1337

搜索引擎汇总

Lucene是一种功能强大且被广泛使用的搜索引擎，以下列出8种基于Lucene的搜索引擎，你可以想象他们有多么强大... Apache Solr Solr是一个高性能，采用Java5开发，基于Lucene的全文搜索服务器。文档通过Http利用XML加到一个搜
老先生二号 7年前 1481

搜索引擎选择：Elasticsearch与Solr

Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。 它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，当然你也可以将这三者进行组合。 Elasticsearch是一个建立在全文搜索引
技术小甜 7年前 2028

搜索引擎选择： Elasticsearch与Solr

  我用过这两种搜索引擎，但也仅仅是用过而已，没有非常深入研究，以下是我的看法 lucene是完全用java实现，而sphinx是支持java api。显然这两者是有差别的，用java实现的意义在于，你可以很方便的用java去扩展它的功能，这一点对于企业用户非
developerguy 8年前 1647

Searching with Deep Learning 深度学习的搜索应用

作者：Eike Dehling 翻译：杨振涛 本文由来自 Textkernel 的软件与数据工程师 Eike Dehling 于2018年10月23日发布与其Linkedin 的 pulse 上，已获得翻译授权。 英文原文链接：https://www.lin
2020Labs 5年前 1051

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。与传统架构不
jasonli4 6年前 9388

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