Uber 实现平台大规模迁移：第 -2 部分 这是 Uber 迁移之前文章的延续。 https://medium.com/@jalajagr/uber-fulfillment-platform-migration-at-scale-part-1-e0fb1227c939 使用 Spanner 工作架构的履行架构 优步利用 Spanner 的北美多区域配置作为所有履行实体的存储引擎。我们的
Uber 实现平台大规模迁移：第 -1 部分 优步正在发展成为满足日常消费者需求的必需品，在非常高的层面上，当消费者点击“搭车”或“获取食物”按钮时，优步会捕捉用户的意图并通过将其与正确的匹配来实现它附近的一组供应商。 Fulfillment 将用户的意图建模为需求，并将任何可以满足此需求
本文译自 Avoiding CPU Throttling in a Containerized Environment。作者：Joakim Recht和Yury Vostrikov 在 Uber，所有有状态的工作负载都运行在一个跨大型主机的通用容器化平台上。有状态的工作负载包括MySQL®、Apache Cassandra®、ElasticSearch®、Apache Kafka®、Apache
据TNW报道，苹果正考虑将苹果公司开源的Swift作为Android的“一类”编程语言。有消息称，在苹果宣布将Swift开源的前后（去年12月），Google、Facebook和Uber的高管曾进行了会面讨论：“Google的Android操作系统，当前仍将Java作为它的首选语言，但消息人士称，Swift并不是要取代Java，至少从目前来
如果说要找一个对疫情动态的反映最为真实的行业，那出行一定榜上有名。截至2月10日美股收盘，Uber、Lyft两大出行领域的风向标都已公布2021年第四季度财报。 最明确的信息点是，疫情影响消退的作用在显现。Uber、Lyft的主要业绩指标均超过华尔街预期。其中，Lyft调整后的EBITDA首次实现
我是一名软件工程师，最近刚刚从亚马逊跳槽到 Uber。我曾在亚马逊公司的多个部门与地区工作了六年半。在刚刚入职的这一个月里，我在西雅图的 Uber 数据研发部门效力。 之所以写下这篇文章，是为了回答我的朋友和同事们提出的问题——“在亚马逊与 Uber 工作有什么不同？”
关键要点 持续可靠地运行 Spark 应用程序是一项具有挑战性的任务，而且需要一个良好的性能监控系统。 - 在设计性能监控系统时有三个目标——收集服务器和应用程序指标、在时序数据库中存储指标，并提供用于数据可视化的仪表盘。 Uber JVM Profiler 被用于监控 Spark
今天做了手术，幸好没有什么问题。人生不易，要好好对待自己，给自己放个假不刷题了。 不过今天依然看了系统设计。躺在手术床上还在想着怎么实际KV store, Uber, 和time serise DB。莫名的心酸，哈哈。
优步的 Apache Kafka 优步拥有世界上最大的 Apache Kafka 部署之一，每天处理数万亿条消息和数 PB 的数据。如上图所示，今天我们将 Apache Kafka 定位为 Uber 技术堆栈的基石，并在其之上构建一个复杂的生态系统，以赋能大量不同的工作流。其中包括发布/订阅消息总线，用于传递来自乘
该案例来自看雪 通过IDA修改SO 找到检测点 修改字符串 双击该字符串进入TEXT VIEW 选择 HEX VIEW 修改十六进制 右击EDIT 修改字符 右击 菜单栏-> edit -> patch program -> Apply patches to input file apktool 反编译 apktool d xx.apk 反编译之后将修改好的so文件替
前言 Uber发布了上市后的首份财报，展现的经营特点依然是用户数、订单量大幅增长，但亏损也与订单增长同步。月活用户数从去年同期的7000万增长到9300万，同比增长33%，但是相比上一个季度的9100万，增长放缓。同时，总预定量增长迅速，当季收入146.5亿美元，比上季度成长超过20%。订单数
Chilly 译 分布式实验室Uber使用的Schemaless存储系统支撑了Uber最重要的服务，如，Mezzanine等。Schemaless 是一个构建在MySQL集群上，可扩展高可用的数据存储。但管理Uber数据量庞大的数据库集群服务需要应用Docker技术。当集群节点数为16个时，集群管理非常容易，但若集群规模超过1000
golang的依赖注入库非常的少，好用的更是少之又少，比较好用的目前有两个 谷歌出的wire，这个是用抽象语法树在编译时实现的。 uber出的dig，在运行时，用返射实现的，并基于dig库，写了一个依赖框架fx 本系列分几部分，先对dig进行分析，第一篇介绍dig的使用，第二篇再从源码来剖析他是如何通过返射
微服务模式的利弊微服务模式允许使用不同的开发语言，例如一些服务使用 Node.js，一些使用 Python，一些使用 Go，另一些使用 Java，Uber就是这样，并还有 Scala使用微服务，可以让每个团队自己掌握他们的发布周期，自己对服务的在线负责就是因为每个团队只负责自己的事情，所以在很多时候会降低整体
微服务模式的利弊微服务模式允许使用不同的开发语言，例如一些服务使用 Node.js，一些使用 Python，一些使用 Go，另一些使用 Java，Uber就是这样，并还有 Scala使用微服务，可以让每个团队自己掌握他们的发布周期，自己对服务的在线负责就是因为每个团队只负责自己的事情，所以在很多时候会降低整体
Presto 在 Uber 的使用情况上面是 Presto 在 Uber 的使用情况：•每月1.2W的活跃使用用户；•每天40W的查询；•每天处理50PB的 HDFS 数据；•拥有2个数据中心；•4500个节点；•12个集群。主要使用的 Presto 工具包括：presto-go-client、pyhive 以及 JDBC 客户端，比如 tableau 等。Presto 处理
Presto 在 Uber 的使用情况上面是 Presto 在 Uber 的使用情况：•每月1.2W的活跃使用用户；•每天40W的查询；•每天处理50PB的 HDFS 数据；•拥有2个数据中心；•4500个节点；•12个集群。主要使用的 Presto 工具包括：presto-go-client、pyhive 以及 JDBC 客户端，比如 tableau 等。Presto 处理
深度学习集群的搭建即使是在现代硬件上训练深度模型也很耗时，而且在很多情况下，很有必要在多台机器上分配训练负载。典型的深度学习集群需要执行以下几个步骤：一台或多台机器读取集中式或本地数据集。每台机器计算损失函数的值，并根据模型参数计算梯度。在这一步通常会使用 GPU。通过组
Marmaray 这个名字源于土耳其的一条连接欧洲和亚洲的隧道，在 Uber 内部，我们将 Marmaray 设想为根据客户偏好将数据从任何来源连接到任何接收器的管道。数据湖的数据通常在质量方面存在很大差异。Marmaray 可以确保所有摄取的原始数据都符合适当的源模式，保持高质量水平，从而带来可靠的
上市不足半年，已裁员三次10 月 15 日，TechCrunch 报道称，Uber 首席执行官 Dara Khosrowshahi 在一封电子邮件中向全员宣布，公司刚刚裁去了 350 名员工，涉及 Uber Eats（Uber 外卖服务）、自动驾驶、绩效营销部门、招聘部门、先进技术小组和安全部门，以及其多个全球游乐设施和平台部门。被裁员
作者 | Anthony Alford译者 | 平川利用合成数据，Uber将其神经结构搜索（NAS）深度学习优化过程提升了9倍。Uber 人工智能实验室 开发了一种名为 生成式教学网络（GTN）的算法，该算法为神经网络生成合成训练数据，使得神经网络的训练速度比使用真实数据时更快。利用这些合成数据，Uber 将其 神经
如果有可能，尽量缩小变量作用域的范围。除非它与 Reduce Nesting的规则冲突。 Bad err := ioutil.WriteFile(name, data, 0644) if err != nil { return err } Good if err := ioutil.WriteFile(name, data, 0644); err != nil { return err } 如果你想要在if语句的作用域范围
在尽可能的情况下，在初始化要追加的切片时，为make()提供一个容量值。 Bad for n := 0; n < b.N; n++ { data := make([]int, 0) for k := 0; k < size; k++{ data = append(data, k) } } // BenchmarkBad-4 100000000 2.48s Good for n := 0; n < b.N; n++ {
时间处理是很复杂的。关于时间的错误的假设通常包括以下几个方面： 一天有 24 小时一小时有 60 分钟一周有七天一年 365 天还有更多 例如，1表示在一个时间点上加上24小时，并不总能产生一个新的日历日期。 因此， 在处理时间时，始终使用 "time" 包，因为它有助于以更安全、更精确的方式
权威薪酬网站levels.fyi刚刚发布了《程序员2020年终薪水报告》，按职级对发钱最多的公司进行了排名。 初级程序员排行榜中，打车“独角兽”Lyft拔得头筹，豪迈给出$230k年薪！同时这也是Lyft连续三年占领榜首。 重金挖角FLAG，多条业务飞速发展 与谷歌、Uber和无数新创公司及科技巨头
