Scaling Spark Streaming for Logging Event Ingestion
在 Airbnb，用户的每一次搜索、预订都会产生 log。这些 log 可以帮助 Airbnb 更懂客户，为顾客和房东提供更好的服务。这些数据也会驱动业务发展和产品迭代——因为他们会反过来影响机器学习的模型和搜索排名。
Airbnb 的日志处理是近乎实时的。客户端和服务器将事件发往 Kafka，Spark Streaming Job 会持续从 Kafka 读出来然后放到 Hbase 中做去重，然后每小时从 Hbase dump 到 Hive 中。
这些日志是很多图表和控制台的元数据，所以保证这些数据的实时性和 SLA 就很重要。
然而，这些日志事件的量无法预估（由于促销、假期或者其他原因），而且事件会有偏斜（大小不一致），而 Kafka 的 partition 又不能自动水平扩展。这样就有很多挑战（具体见文），比如 HBase down 了一段时间，恢复之后无法给 Spark 分更多的资源，就要花很多时间追平。
另一方面，读日志最终还是存到 Hbase 中，所以时序并不重要，据此可以重新设计模型。Airbnb 开发出负载均衡的 Kafka reader，最终解决了文中描述的所有问题，可以水平扩展 reader。
Linux 系统网络管理员最常用的 32 个 Nmap 命令
Nmap 是一个开源的网络安全软件，它使用 IP 包来探测，可以统计网络上的 Hosts，这些 Hosts 提供的服务，运行的操作系统，安全、防火墙规则等。使用在监控方面非常方便。
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Ansible2.1 就有了 win_reboot，因为 windows 重启的需求比 Linux 更频繁。Linux 的重启也可以通过 shell wait_for 来实现。但是有很多坑需要注意。
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Etsy 做容量规划的经验分享。
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又名：Google 是如何建造数据中心的。第三版。读完可能要花一些力气，不过里面的图很酷炫。