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文档简介

放翁(文初)gtaobaocom程求(业务处理消耗比较离(log,lazyparser,event。个时间段的淘客服务统计数据台实体机器+12台虚拟机15亿(400G应用维度分析服务维度分析平台维度分析监控告警趋势分析(结果台实体机器+12台虚拟机15亿(400G应用维度分析服务维度分析平台维度分析监控告警趋势分析(结果产出周期小于分钟1器)需需求Master:管理任务(分析任务),合并结果(Reduce),输出结果(全量•后台系统任务分配:无负载分配算法,采用细化任务+工作者按需•Slave与Master采用单向通信,便于容量扩充和缩减。•Job自描述性:数据来源,分析规则,结果输出。异构化任务处理•数据存储无业务性,分析规则包含业务含义(优势在于可扩展,劣•透明化整个集群运行状况,保证简单粗暴的方式下能够快速定位出数据量:2千万-->1亿-->8亿-->15亿。报表输出结果:10份配置-->30份-->60份-->100份。统计后的数据量:10k-->10M-->9G。统计周期的要求:1天-->5分钟-->3分钟-->1分半。cpu压缩中间结果和内部标识(可逆vs不可逆,算法vs对照表)taobaouserget342—fangweng总数1.简化序列化(已知序列化对象可简单化)2.减少内存申请,尽快释放处理后的数据3.减少中间过程的消耗apiResponseapiResponseapiFailCountntlCountapiResponseapiFailCount合并数据是内存消耗重灾区:接在接收的内存内存合并数据是内存消耗重灾区:用空间需要时载入释放(GC减少提优化细节:分担纵向扩展系统的工作。殊处理的流程。略的消耗,提高整体处理能力。codetaobaoorgptopanalyzersrc

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