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Docker、Mesos和Marathon剖析以及入门实战
来自 @DockOne 好东西传送门整理
关键词：虚拟化, Docker, Mesos, 容器
【Docker、Mesos和Marathon剖析以及入门实战】在新形态的应用服务模型中，虚拟机被看做是农场中的公牛。对基础架构的“保养”、保护其各种功能，比起云计算型应用模式可能会逐渐变得越来越不那么重要。最后作者用比较简洁抽象的方式构建了基于Marathon、Mesos的奶牛模式使用场景。 [1] [1] http://dockone.io/article/493
面向自动推荐/机器学习的评分/标注开放数据集列表
来自 @爱可可-爱生活 好东西传送门整理
关键词：分析, 开放数据, 代码
【面向自动推荐/机器学习的评分/标注开放数据集列表】”Recommendation and Ratings Public Data Sets For Machine Learning” Movies/Music/Books/Food/Merchandise/Healthcare/Dating/Scholarly Paper Recommendation GitHub: [1] [1] https://gist.github.com/entaroadun/1653794
使用 IntelliJ IDEA 导入 Spark 最新源码及编译 Spark 源代码
来自 @ML_Yuens 好东西传送门整理
关键词：计算框架, Spark
使用 IntelliJ IDEA 导入 Spark 最新源码及编译 Spark 源代码 – OPEN 开发经验库 [1] [1] http://www.open-open.com/lib/view/open1422067624734.html
教程:Spark+Flask搭建电影推荐服务
来自 @爱可可-爱生活 好东西传送门整理
关键词：计算框架, Spark, 代码, 课程
【教程:Spark+Flask搭建电影推荐服务】《Building a Movie Recommendation Service with Apache Spark & Flask》Part 1: [1] Part 2: [2] GitHub: [3] [1] https://www.codementor.io/spark/tutorial/building-a-recommender-with-apache-spark-python-example-app-part1
[3] https://gist.github.com/jadianes/85c31c72dc96b036372e
基于Lua+Kafka+Heka的Nginx Log实时监控系统
来自 @segmentfault:空谷幽兰 好东西传送门整理
关键词：计算框架, Kafka, 流计算
【基于Lua+Kafka+Heka的Nginx Log实时监控系统】背景 在我们的系统架构中，Nginx作为所有HTTP请求的入口，是非常重要的一层。每天产生大量的Nginx Access Log，闲置在硬盘上实在是太浪费资源了。所以，能不能把Nginx日志利用起来，实时监控每个业务的访问趋势、用户行为、请求质量和后端异常呢，这就是本文要探讨的主题。 目的 错误码告警（499、500、502和504）； upstream… [1] [1] http://segmentfault.com/a/1190000002980825
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