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标签:卡桑德拉

大象的轮廓

DBEvents:用于有效地将数据吸收到Uber的Apache Hadoop数据湖的标准化框架

Nishith阿加瓦尔-
Uber工程师讨论了DBEvents的开发，这是一种为高数据质量和新鲜度而设计的变更数据捕获系统，能够在全球范围内运行。
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Peloton: Uber针对不同集群工作负载的统一资源调度器

分钟蔡-
Uber开发Peloton是为了帮助我们平衡资源使用，弹性地共享资源，并规划未来的容量需求。
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马尔马雷标志

Marmaray: Apache的开源通用数据摄取和扩散框架和库

丹尼陈-
今天我们介绍Marmaray，这是一个开源框架，允许Apache Hadoop的数据摄取和分散，实现了我们对任何同步到任何源功能的愿景，包括数据格式验证。
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数据手册:用Uber的元数据将大数据转化为知识

Luyao李-
Databook是Uber的内部平台，用于显示和探索上下文元数据，使整个公司的团队更容易发现和探索数据集。
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统一Uber的手机入职体验

凯尔·加布里埃尔-
通过为我们的新骑手应用程序统一移动上车体验，优步工程公司让用户比以往任何时候都更容易“动起来”。
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米开朗基罗:优步的机器学习平台

米开朗基罗:优步的机器学习平台

杰里米·赫尔曼-
Uber Engineering推出了Michelangelo，我们的机器学习即服务系统，使团队能够轻松地大规模构建、部署和操作ML解决方案。
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使用Uber Engineering的XP后台推送部署更可靠的应用程序

AJ里贝罗-
Uber Engineering的XP后台推送可以安全有效地实时缓解漏洞，为我们的应用程序提供更无缝的用户体验。
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重新设计Uber Engineering的移动内容交付生态系统

亚历克斯活力四射-
Uber工程如何重新架构我们的新司机应用程序的内容交付feed和后端生态系统，以提供增强的用户体验。
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Uber Engineering的分布式跟踪演进

Uber Engineering的分布式跟踪演进

尤里Shkuro-
本文是关于开发Uber Engineering的开源分布式跟踪系统Jaeger的。
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切拉米:优步工程在围棋中的持久和可扩展任务队列

切拉米:优步工程在围棋中的持久和可扩展任务队列

徐宁-
Uber如何设计用Go编程语言编写的弹性、可扩展、分布式任务队列系统Cherami。
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优步工程技术堆栈，第二部分:边缘和超越

露西Lozinski-
从2016年春天开始，优步工程公司利用技术堆栈使交通像自来水一样可靠，无处不在，为每个人服务，这是两部分系列文章的最后一部分。
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