automake 生成 全攻略 作为 Linux 下的程序开发人员，大家一定都遇到过 Makefile，用 make 命令来编译自己写的程序确实是很方便。一般情况下，大家都是手工写一个简单 Makefile，如果要想写出一个符合自由软件惯例的 Makefile 就不那么容易了。 在本文中，将给大家介绍如何使用 autoconf 和 automake 两个工具来帮助我们自动生成符合自由软件惯例的 中记录有文件的信息，在 make 时会决定在链接的时候需要重新编译哪些文件。 Makefile 的宗旨就是：让编译器知道要编译一个文件需要依赖其他的哪些文件。当那些依赖文件有了改变，编译器会自动的发现最终的生成文件已经过时，而重新编译相应的模块。 Makefile 的基本结构不是很复杂，但当一个程序开发人员开始写 Makefile 时，经常会怀疑自己写的是否符合惯例，而且自己写的 Makefile 经常和自己的开发环境相关联，当系统环 automake，程序开发人员只需要写一些简单的含有预定义宏的文件，由 autoconf 根据一个宏文件生成 configure，由 automake 根据另一个宏文件生成 Makefile.in，再使用 configure 依据 Makefile.in 来生成一个符合惯例的 Makefile。下面我们将详细介绍 Makefile 的 automake 生成方法。 ## 二、 使用的环境 本文所提到的程序是基于 Linux 发行版本：Fedora

[Image](/uploads/documents/0/e/f/2/0ef2dc85a2a8c5cd710f26461146a99b/p1_2.jpg) ## 为 Python Function 自动生成 Web UI 彭未康 ## Touch-Callable The web framework for less serious application. (venv3.6)$ pip install jpg) ## 例子：生成测试用户 for day in this_month: User.create(nickname=randstr(10), created_at=day)  ## 例子：生成测试用户 for day create(platform='qq', nickname=utils.randstr(10), created_at=day) baidu, bytedance..... ## 例子：生成测试用户 class Platform(Enum): BAIDU = '百度' WECHAT = '微信' ALIPAY = '支付宝' $$

SOFTWARE DEVELOPMENT CONFERENCE BEIJING 2017 # 高性能高可用机票实时搜索系统 去哪儿网 梁启康 ## 议题 系统诉求 海量数据 设计思路 搜索框架 报价引擎 待解问题 ## 系统诉求 - 全网价最低 • 航线报价最全 - 实时性最好 • 产品最丰富 • 预定最流畅 ### 去哪儿？ Qunar.Com 聪明你的旅行 ___ 搜索量 • 航线搜索+航班搜索：3k+qps • 每秒计算产品数：搜索qps * 航班数 * 供应商个数 * 产品个数 = 1500万 + ## 设计思路 · 最理想的方式 • 所有的报价都实时计算，填充好 • 一个巨大的哈希表 • 响应所有渠道价格变动进行计算 - 快 · 0 变价 ## 设计思路 按需计算 消息驱动 分布式 CAP BASE 理论 异步 无状态 空间换时间 • 缩短对象驻留内存时间，减少gc次数，优化单机吞吐 • 数据交换采用protobuf + gzip处理 - jit、预热 ## 回顾 • 水平分层，纵向分渠道，良好的扩展性 - 实时计算 + 阶梯式缓存，成本与报价新鲜度的权衡 · 闭环系统 · 索引库数据同步 • 本地缓存的设计，更新策略 • 缩减对象内存 0 ·一致性哈希负载均衡 ## 心得 • 不同的业务场景，不同的特征

f(V_{context}, V_{user}, V_{objects}) $ ## 趋势 • 实时化：在线机器学习 • 深度化：深度学习 • 平台化：机器学习平台 ## 3 在线机器学习 ## · 实时化 • 特征实时化：更及时反馈用户行为，更细粒度刻画用户 - 模型实时化：根据线上样本实时训练模型，及时地反映对象的线上变化  ## 3 在线机器学习-实时样本生成  ## 3 在线机器学习-实时样本生成 ## • 多流拼接 • 曝光，互动，点击，真实阅读等多种数据流接入并多流拼接 ## - 堆积监控，实时报警 ## • 如何解决内存问题 • 调整内存参数 • 关闭多余的监控点 ## • 如何异常处理 • 自动化监控与修复系统 • Checkpoint 节点异常修复 ## 3 在线机器学习-实时模型训练 ## 在线机器学习模型训练：Flink/Blink+WeiPS 样本生成和特征处理 训练预处理 1. 标签选择 1. 配置化 2. 标签 UDF 3.样本过滤 模型评估

9d/p1_1.jpg) QCon 全球软件开发大会 INTERNATIONAL SOFTWARE DEVELOPMENT CONFERENCE BEIJING 2017 # 海尔实时计算平台技术选型与实践 海尔电器 - 肖云 主办方 Geekbang. InfoQ 极客邦科技 ## 促进软件开发领域知识与创新的传播  ## 概要 • 实时计算平台背景 • 开源技术选型与实践 • 开源技术改造经验 ## 背景 - 海尔大数据总体规划 数据应用 数据可视化+Java Olap Report 精准化 ![Image](/u 物理表 财务 微商 物流 车小微 数据市场 应用市场 数据服务 数据开放 物流 库存 营销 订单 实时计算 库存 用户行为 关键业务数据（实时） 跨境电商 RRS 区域运营 服务网 元数据管理 数据质量 据 管 数据安全 ## 实时计算平台框架 数据产品1 数据产品2 数据产品N 存储服务 ![Image](/uploads/document

## Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据 阿里巴巴 李劲松/胡争 FLINK FORWARD #ASIA 2020 #1 #2 #3 #4 常见的CDC 为何选择 Flink 如何实时写 未来规划 分析方案 + Iceberg 入读取 FLINK FORWARD #ASIA 2020 ## #1 常见的CDC分析方案 ## 离线 HBase 集群分析 CDC CDC 数据 ↓ ## MySQL $ ^{®} $ → HBASE ## 方案评估 优点 1、CDC记录实时写入HBase。高吞吐+低延迟。 2、小范围查询延迟低。 3、集群可拓展 缺点 1、行存索引不适合分析任务。 2、HBase集群维护成本较高。 3、通过RegionServer定位HFile，Server的优化和缓存完全用不上。 4、数据格式绑定HFile，不方便 Parquet、Avro、Orc等。 FLINK FORWARD #ASIA 2020 ## Apache Kudu 维护 CDC 数据集 ## MySQL ## 方案评估 优点 1、支持实时更新数据，时效性佳。 2、列存加速，适合OLAP分析。 ## 缺点 1、独立的Kudu集群，比较小众。维护成本高。 2、和 HDFS / S3 / OSS 等割裂。数据独立，且存储成本不如 S3

## 使用 TiDB 进行实时数据分析 ## 马晓宇@PingCAP ## 极客邦科技 会议推荐2019  ## QCon ## 全球软件开发大会 大会：5月6–8日 培训：5月9–10日 ## QCon 北京 广州 ## 分析产品负责人@PingCAP 曾就职于网易杭研，担任 BigData Infra Team Lead - 主要关注大数据，分布式数据库，SQL on Hadoop 等领域 ## 实时场景技术选型 ## 案例分析 我希望做一个实时分析系统，提供运营人员实时查询当前经营数据 - 我需要一个存储系统当做 Data Sink 保存（可能有变更的）大量数据以供中高并发 SQL 复杂查询访问  ## 更严格的需求 如果实时短读写需要稳定的高频低延迟响应 ● 或者干脆绕过消息队列缓存，在线应用直接写入数据库 ☐ 需要系统负荷有余量 ☐ 受到较少的干扰 ☐ 使用行存格式 - 如果实时长查询快速返回结果 所有系统资源全力投入计算 ☐ 使用列存格式 ## 案例回顾 TiDB 为保证短读写，使用了行存而非列存

Go打造亿级实时分布式平台 高超 GopherChina 2017 ’ alt=‘OCR图片’/> 东南亚最大的出行平台 成立于2011年 7个国家 39个城市 710000位司机 36000000次App下载 GopherChina 2017 www.gopherchina.org Grab 新加坡 北京 西雅图 越南 印尼 Grab从前的技术栈 如何定位Single Point of Failure？ ○ 如何检测并避免循环依赖关系？ 如何定位Fan In，Fan Out？ 实现原理 在API Gateway生成一个全局唯一的traceID，并将其注入请求的Header里。 o 在该请求的每个耗时节点生成一个spanID，以 traceID+spanID为索引计时，并记录其他元数据 将tracing信息自动传入每个耗时操作 最后以traceID为key来聚合所有诊断信息