使用 eBPF 和 XDP 高速处理数据包
前言 本文是一篇学习翻译文章，原文在这里。 XDP 是一种特殊的 eBPF 程序，在数据包处理上因为在协议栈之前就可以处理数据，所以有非常高的性能。 这篇文章先在
linux5.3.0编译运行LINUX内核源码中的BPF示例代码
前言 环境：ubuntu 18.04，内核版本 5.3.0。 安装内核： apt-get install linux-image-5.3.0-70-generic apt-get install linux-headers-5.3.0-70-generic apt-get install linux-source-5.3.0 ebpf-tools编译 下面简单记录编译 bpf-tools 时的一些过程。 源
来玩 TencentOS tiny 物联网终端操作系统
前言 公司前段时间发起了一个活动，免费给大家提供开发板，让大家基于 TencentOS tiny 采集数据，通过wifi、以太网、LoRaWAN、NB-IoT、2G、4G
内核通信之 Netlink 源码分析和实例分析
前言 这几天在看 ipvs 相关代码的时候又遇到了 netlink 的事情，所以这两天花了点时间重新把 netlink 的事情梳理了一下。 什么是 netlink linux 内核一直存在的一个严重问题就是内核态
ebpf 学习梳理和测试使用
周五下午在公司的服务网格月度讨论会上，一位同事为大家分享了在服务网格中使用 ebpf 来优化提升 istio 中 sidecar 和 RS 间的通信效率。听过之后手痒难，想测试一把 ebpf。
【转载】从Hadoop到Spark的架构实践
当下，Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持：2014年，Spark Summit China在北京召开，场面火爆；同年，Spark Meetup在北京、上海、深圳和杭州四个城市举办，其中仅北京就成功举办了5次，内容更涵盖Spark Core、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark SQL等众多领域。而作为较早关注和引入Spark的移动互联网大数据综合服务公司，TalkingData也积极地参与到国内Spark社区的各种活动，并多次在Meetup中分享公司的Spark使用经验。本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中，逐渐引入Spark，并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程。