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Author: leelight

[转]有赞百亿级日志系统是怎么设计出来的? 0

Log Aggregation

[转]有赞百亿级日志系统是怎么设计出来的?

日志平台为集团所有业务系统提供日志采集、消费、分析、存储、索引和查询的一站式日志服务。 主要为了解决日志分散不方便查看、日志搜索操作复杂且效率低、业务异常无法及时发现等等问题。 随着有赞业务的发展与增长，每天都会产生百亿级别的日志量（据统计，平均每秒产生 50 万条日志，峰值每秒可达 80 万条）。日志平台也随着业务的不断发展经历了多次改变和升级。 本文跟大家分享有赞在当前日志系统的建设、演进以及优化的经历，这里先抛砖引玉，欢迎大家一起交流讨论。

[转]基于大数据的情绪分析（二） 0

Theory & Solution

[转]基于大数据的情绪分析（二）

1. 导言 情绪分析使用机器学习算法来确定正面或负面文本内容的方式。情绪分析的示例包括： 快速了解客户评论的基调： 了解客户喜欢或不喜欢的产品或服务。 了解可能影响新客户购买决策的因素。 为企业提供市场意识。 尽早解决问题 了解股市情绪，以获得对金融信号预测的见解 社交媒体监控 品牌/产品/公司人气/声誉/感知监控 不满意的客户检测监控和警报 营销活动监控/分析 客户服务意见监测/分析 品牌情绪态度分析 客户反馈分析 竞争情绪分析 品牌影响者监控

[转]基于大数据的情绪分析（一） 0

Theory & Solution

[转]基于大数据的情绪分析（一）

1. 导语 社交媒体、电子邮件、聊天、产品评论和推荐的文本挖掘和分析已经成为几乎所有行业垂直行业研究数据模式的宝贵资源，它能够帮助企业获得更多信息、更加了解客户、预测和增强客户体验、量身定制营销活动，并协助做决策。

[转]17 个方面，综合对比 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ 四个分布式消息队列 0

MQ in distributed Architecture

[转]17 个方面，综合对比 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ 四个分布式消息队列

一、资料文档 二、开发语言 三、支持的协议 四、消息存储 五、消息事务 六、负载均衡 七、集群方式 八、管理界面 九、可用性 十、消息重复 十一、吞吐量TPS 十二、订阅形式和消息分发 十三、顺序消息 十四、消息确认 十五、消息回溯 十六、消息重试 十七、并发度 本文将从，Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。