Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

zabbix(音同 zæbix)是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。 zabbix能监视各种网络参数,保证服务器系统的安全运营;并提供灵活的通知机制以让系统管理员快速定位/解决存在的各种问题。

Mozilla Firefox,中文俗称“火狐”(正式缩写为Fx或fx,非正式缩写为FF),是一个自由及开放源代码网页浏览器,使用Gecko排版引擎,支持多种操作系统,如Windows、Mac OS X及GNU/Linux等。该浏览器提供了两种版本,普通版和ESR(Extended Support Release,延长支持)版,ESR版本是 Mozilla 专门为那些无法或不愿每隔六周就升级一次的企业打造。Firefox ESR 版的升级周期为 42 周,而普通 Firefox 的升级周期为 6 周。 根据2013年8月浏览器统计数据,Firefox在全球网页浏览器市占率76%至81%,用户数在各网页浏览器中排名第三,全球估计有6450万位用户。在印度尼西亚、德国和波兰的占有率最高,分别为97.84%、86.41%和84.31%。 自Firefox 29起,浏览器界面有很大程度改变。 由于该浏览器开放了源代码,因此还有一些第三方编译版供使用。如pcxFirefox,苍月浏览器,tele009等

Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。

日志在计算机系统中是一个非常广泛的概念,任何程序都有可能输出日志:操作系统内核、各种应用服务器等等。日志的内容、规模和用途也各不相同,很难一概而论。毫无疑问,日志中包含了大量人们——主要是产品分析人员会感兴趣的信息,最简单的,我们可以从中获取网站每类页面的PV值(PageView,页面访问量)、独立IP数(即去重之后的IP数量)等;稍微复杂一些的,可以计算得出用户所检索的关键词排行榜、用户停留时间最高的页面等;更复杂的,构建广告点击模型、分析用户行为特征等等。既然这些数据是如此的有用,那么当然已经有无数现成的工具可以帮助我们来分析它们,例如awstats、Webalizer,都是专门用于统计分析Web服务器日志的免费程序。

CMS是"Content Management System"的缩写,意为"内容管理系统"。 内容管理系统是企业信息化建设和电子政务的新宠,也是一个相对较新的市场。我们认为内容管理系统是一种位于WEB前端(Web 服务器)和后端办公系统或流程(内容创作、编辑)之间的软件系统。内容管理解决方案重点解决各种非结构化或半结构化的数字资源的采集、管理、利用、传递和增值,并能有机集成到结构化数据的商业智能环境中,如OA,CRM等。内容的创作人员、编辑人员、发布人员使用内容管理系统来提交、修改、审批、发布内容。这里指的"内容"可能包括文件、表格、图片、数据库中的数据甚至视频等一切你想要发布到 Internet、Intranet以及Extranet网站的信息。

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

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