在前面的文章中提到我们在一个高性能场景中尝试了rust，那么它的效果如何呢？
在这次rust的尝试中，我们实现了一个通用的特征数据处理框架，并实现了几个常用的算子。这个数据处理框架目标是实现 Spark ML pipeline 的在线计算，为机器学习模型的在线推理场景提供特征处理。
我们选用了两个rust的grpc框架对外提供服务。它们分别是grpc和tonic，前者是基于线程池的实现，后者是基于rust异步模式async/await的实现。实验过程发现两者性能相差不大，tonic稍好，快2ms左右（不到5%），这可能是由于其数据结构设计更为精简带来的。
为了更有参考性，我们直接进行端到端的测试（用grpc客户端发起请求，在客户端采集数据），并与scala版本的实现进行性能对比。下面的结果中，服务端应用均部署在同一台64核心+32GB内存的服务器上，客户端也在此服务器上发起请求。由于数据处理的逻辑一致，客户端使用同一个java版本的实现。
在最近的一个客户项目上，为了做性能优化，我们花了大量的时间，然而最终结果还是不够理想。我们的场景是实现特征处理过程和机器学习模型线上推理服务。由于用户量巨大，我们需要做到2万的TPS，每个请求需要在30ms内返回，且每个请求中包括对1000个项目的处理过程。
我们所使用的技术栈是spring和grpc。在经过极致的代码优化及内存调优之后，运行在一台32GB内存64核CPU的服务器上，我们发现90%的请求可以在25ms完成。但是如果观察99%的分位线时，响应时间就下降到了70ms，有时候还可能超过100ms。
为什么会出现上面这么明显的波动呢？问题出在java的gc上。其实对于gc，我们已经非常仔细的做过调优了，整个过程没有full gc的发生。然而，在持续的压力测试下，java的young gc却在频繁的工作。由于处理的数据量过大，新生代的gc几乎每秒都会触发一次，每次释放5GB内存，耗时30ms左后。
自机器学习重新火起来开始，深度强化学习就一直是科研的一大热点，也是最有可能实现通用人工智能的一个分支。然而对于没有强化学习基础的同学们，如果直接去学习深度强化学习，想必会碰到很多问题。本文尝试普及一下最基础的强化学习算法，并以一个小例子来辅助大家理解。
强化学习究竟研究的是一个什么样的问题，让其具有实现通用人工智能的潜力？
这个问题与我们认识世界的方式相关。我们都知道这个世界时刻在变化着，而每件事物的变化，势必是由其他一系列事物导致的。这就是我们所普遍认识的世界，一个由因果律定义的世界。由于有因果律的存在，我们就有可能根据某个当前世界的状态，计算后一时刻世界的状态。
而我们人类，作为一个智能体，通过观察这个世界，并进行各种各样的自主行动，来在这个世界中生存，并影响这个世界。通用人工智能的实现，就是期望能通过计算机模拟人类这样的智能体进行各种各样的行动决策。
技术飞速发展，机器学习正在成为各个企业的核心竞争优势之一。除了在处于风口浪尖的计算机视觉方向的应用，可能更能产生直接的价值的一个方向是在智能推荐领域。比如广告推荐，如果我们有一个更有效的算法，更精准的向用户推荐了某个广告，用户的广告点击将为企业直接带来收益。
然而在推荐领域，我们面临的是与当前的深度学习颇有不同的问题。这些不同主要体现在：
为了解决这个技术上非常有挑战的问题，一般情况下，我们要考虑的方案都是借助于大数据的工具。自Google的两篇经典论文发表以来，大数据相关生态发展至今已经十多年过去了，虽然一直都有新的思想的产生，但是很多经典的工具已趋于成熟。大数据的相关工具应对大数据的挑战应当是理所应当的选择。
作为我们使用最广泛的CI/CD工具Jenkins，它对于Pipeline as Code的支持却并不能算友好。在多个项目中使用之后，我发现它存在的主要问题有：
Groovy语言相对而言还是比较小众的。其设计为一种动态类型的语言，这给编译器、IDE的类型推断带来了困难，从而导致较弱的自动代码提示。除此之外，由于Groovy可以在没有歧义的情况下省略括号和行尾分号，并且如果最后一个参数是一个闭包则可以将其写在函数调用之后，这就导致了相对比较怪异的语法出现。比如，刚接触Groovy的人可能不太能一下子理解下面这段代码的工作原理：
1 | a(1) { |
昨天和项目组的几个小伙伴去爬山。这次爬山坐标深圳梧桐山。从西北门进山，我们沿着蜿蜒的公路一路而上，历时三小时登顶。下山时不想原路返回，故意选了另一条路。从山上往下看，这条路陡峭得很。不过，对于几个血气方刚的男性，这条路正好。因为大家都觉得上山太简单不过瘾，想挑战一下高难度。于是我们一致同意换路而行。我们走的这条路就是凌云道。
说起凌云道这条路，真是名副其实。它不仅几乎呈垂直高度下降，而且台阶较窄仅有半脚宽。路两边树丛虽然茂盛，但是都不高大，山下的情形总是能进入眼帘。我一向有点恐高，在这垂直高度近1千米地方往下看，还真是心里有点慌。刚开始下山，小伙伴们见此山势，纷纷停下脚步拍照。得几张无P图片如下，大家可以感受一下：
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前面的文章中，我们搭建了一套安全的hadoop集群，并建立了一个对应的测试。结合相关的基础知识，我们应该对安全的hadoop集群有了一定的认识。本文主要关注如何将大数据其他组件安全地与hadoop进行集成。我们将关注这几个组件：hive hbase spark livy。
hive首先来看hive，hive是最初由facebook发起的基于hadoop大数据架构的数据仓库。hive直接将hdfs变为了一个支持sql的数据存储。时至今日，hive已成为企业大数据最基础的组件之一，各种上层的组件均和hive有良好的集成。
采用跟之前同样的思路，我们先来建立一个测试，如下：
进门，双手帮你脱下外套，挂起。洗发师双手提起一件深色防水的丝质套衫，你伸手，换上。拿起腰带，穿过你的腰，两圈，拉扯一次，拉扯两次，系紧。抹平套衫肩部，拉住袖口，拉扯一次，拉扯两次，展平。拉住套衫底部，拉扯一次，拉扯两次，拉齐。
将你带到洗头处，你看到一个用于平躺的台面，台面上深色皮质的垫子分为两部分，前面部分可拆卸，上放一块叠起来的深蓝色毛巾，毛巾上面是一朵颜色鲜艳的大荷花。在台面前部放有一个与垫子同样深色皮质的单人凳。
洗发师伸开右手，将你迎向凳子坐下。介绍洗头服务：我是37号洗发师为您服务，本次洗发50分钟，请您稍坐，我去准备毛巾和其他用品。
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前面的文章中我们分析了Hadoop安全机制中用到的协议及相关源代码实现，这一篇文章我们主要来看看如何搭建一套安全的Hadoop集群。
简单起见，我们这里的集群所有的组件将运行在同一台机器上。对于keytab的配置，我们也从简，只配置一个kerberos的service账号供所有服务使用。
TDD是敏捷最重要的实践之一，可以有效的帮助我们确定目标，验证目标，它可以带领我们走得又快又稳。跟随TDD的思想，我们先从测试的角度来看这个问题。有了前面的基础知识，假设我们已经有了一套安全的Hadoop集群，那么我们应当可以从集群读写文件，运行MapReduce任务。我们可以编写读写文件的测试用例如下：
在上一篇文章中，我们分析了Kerberos协议的设计和通信过程。可以了解到，Kerberos主要实现了不在网络传输密码的同时又能在本地进行高性能鉴权。由于kerberos的协议设计相对复杂，看到评论有人还有疑问，这里再举一个例子来分析一下kerberos的安全性。
Kerberos协议回顾假设有三个组件A B C，A想和C进行安全通信，而B作为一个认证中心保存了认证信息。那么以以下的方式进行通信就可以做到安全：