Paxos（分布式一致性算法）作为分布式系统的基石，一直都是计算机系统工程领域的热门话题。Paxos号称是最难理解的算法，其实真的这么困难么？ “X-Paxos”是阿里巴巴数据库团队面向高性能、全球部署以及阿里业务特征等需求，实现的一个高性能分布式强一致的Paxos独立基础库。

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无论是国外的Google、Facebook、Amazon，还是国内的Baidu、Taobao等，这些高性能的服务器在处理高并发的请求时，都能快速、准确的给予应答。通过查阅资料，了解现有大型网站的技术架构，发现目前常用的技术有分层、缓存、负载均衡、数据库性能优化，分布式系统等等。

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一、前言       在大数据推动行业发展的年代，大型企业级应用往往选择多种数据库产品，分别支持在线交易、报表生成、日志存储、离线分析等，用以驱动业务的高速发展，但这种组合式解决方案，需要精细的控制不同产品间的数据流转和一致性问题，使用难度颇高，每个数据库产品间的数据同步和冗余，也带来了很高的成本开销，进一步限制了企业级应用的发展。

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文章介绍了海航生态科技舆情大数据平台的容器化改造经验，包括初期技术架构、应用容器化、架构迁移、持续发布与部署。

海航舆情监控系统能够为海航集团内部提供监控网络舆情信息，对负面信息、重大舆情及时预警，研判具体舆情或者某一舆情专题事件的发展变化趋势，生成图标报告和各种统计数据，提高舆情工作效率和辅助领导决策。

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  数据库作为业务的核心，在整个基础软件栈中是非常重要的一环。近几年社区也是新的方案和思想层出不穷，接下来我将总结一下近几年一些主流的开源数据库方案，其背后的设计思想以及适用场景。本人才疏学浅如有遗漏或者错误请见谅。

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借助真实案例和代码样本，本文作者展示了如何将Sparke和MySQL结合起来，创造数据分析上的强大工具。 Apache Spark是一个类似Apache Hadoop的集群计算框架，在Wikipedia上有大量描述：Apache Spark是一个开源集群计算框架，出自加州大学伯克利分校的AMPLab，后被捐赠给了Apache软件基金会。

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Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代，Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL，乃至Paxos， LSM tree等词语的时候，Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。

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“学习的最好途径就是看书“，这是我自己学习并且小有了一定的积累之后的第一体会。个人认为看书有两点好处：

1.能出版出来的书一定是经过反复的思考、雕琢和审核的，因此从专业性的角度来说，一本好书的价值远超其他资料 2.对着书上的代码自己敲的时候方便 “看完书之后再次提升自我的最好途径是看一些相关的好博文“，我个人认为这是学习的第二步，因为一本书往往有好几百页，好的博文是自己看书学习之后的一些总结和提炼，对于梳理学习的内容很有好处，当然这里不是说自己的学习方法，就不再扯下去了。

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从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间，数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展，并取得骄人成绩。不但有数字化医院管理信息系统(HIS)、影像存档和通信系统(PACS)、电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广，而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新，进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如：远程医疗服务，网上挂号预约。

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公安行业存在数以万计的前后端设备，前端设备包括相机、检测器及感应器，后端设备包括各级中心机房中的服务器、应用服务器、网络设备及机房动力系统，数量巨大、种类繁多的设备给公安内部运维管理带来了巨大挑战。传统通过ICMP/SNMP、Trap/Syslog等工具对设备进行诊断分析的方式已不能满足实际要求，由于公安内部运维管理的特殊性，现行通过ELK等架构的方式同样也满足不了需要。

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