文件名称：streams:实时流和日志
文件大小：5.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-02 20:02:38
Python
流 实时流和日志：介绍 Parse.ly 背后的后端架构，以 Apache Storm、Kafka 和 Pig 为特色。 立即查看幻灯片 使用箭头键和t进入幻灯片分类模式。 可以快速扫描的，并具有用于快速访问幻灯片的目录。 这些幻灯片是如何构建的 允许您使用 reStructuredText 和 Python Sphinx 文档项目从纯文本源生成 HTML 演示文稿。 在幻灯片上工作时，您可以运行本地 livereload 服务器来编辑文本并立即在浏览器中查看更改。 只需运行python livehtml.py并导航到http://localhost:5500
【文件预览】：
streams-master
----README.rst(989B)
----deploy.sh(235B)
----make.bat(7KB)
----conf.py(8KB)
----requirements.txt(68B)
----index.rst(24KB)
----Makefile(7KB)
----.gitignore(334B)
----livehtml.py(1KB)
----_static()
--------banner_03.png(22KB)
--------gel_metrics.png(303KB)
--------old_news.png(332KB)
--------monitors.jpg(81KB)
--------dash.png(93KB)
--------queue_storage.png(71KB)
--------topology.png(45KB)
--------python_and_data.png(52KB)
--------all_data.png(19KB)
--------glimpse.png(312KB)
--------custom.css(217B)
--------sparklines_stacked.png(38KB)
--------parsely_architecture.png(58KB)
--------comparative.png(35KB)
--------log_centric.png(18KB)
--------ideal_architecture.png(46KB)
--------sparklines_multiple.png(41KB)
--------ars_related_stories.png(300KB)
--------cluster.png(312KB)
--------assange.png(339KB)
--------banner_04.png(26KB)
--------precomputed_view.png(103KB)
--------pv_growth.png(46KB)
--------storm_and_hadoop.png(68KB)
--------lattice.png(60KB)
--------queues_and_workers.png(62KB)
--------unified_log.png(36KB)
--------banner_01.png(16KB)
--------ars_mystories.png(57KB)
--------kafka_topology.png(378KB)
--------oss_logos.png(155KB)
--------multiconsumer.png(39KB)
--------lambda_architecture.png(88KB)
--------social_icons.png(231KB)
--------absorb_data.png(26KB)
--------wordcount.png(67KB)
--------parsely.png(41KB)
--------summary_viz.png(25KB)
--------benchmarked_viz.png(67KB)
--------tech_stack.png(558KB)
--------pulse.png(21KB)
--------banner_02.png(17KB)
--------dom_elements.png(424KB)
--------parsely_log_arch.png(123KB)