OpenResty-Best-Practices.pdf子查询 1.6.10 不同阶段共享变量 1.6.11 防止SQL注入 1.6.12 如何发起新HTTP请求 1.6.13 LuaResty RedisLibrary 1.7 访问有授权验证的 Redis 1.7.1 select+set keepalive组合操作引起的数据读写锆误 1.7.2 redis接口的二次封装(简化建连丶拆连等细节) 1.7.3 redis接口的二次封装(发布订阅) 1.7.4 pipeline压缩请求数量 1.7

随着大数据平台型产品方向的深入应用实践和Docker开源社区的逐渐成熟，业界有不少的大数据研发团队开始拥抱Docker。简单来说，Docker会让Hadoop平台部署更加简单快捷、让研发和测试团队集成交付更加敏捷高效、让产线环境的运维更加有质量保障，而这背后的业务场景和具体的实践方法有哪些?在Docker容器服务逐步走向完善的过程中，大数据平台产品Docker模式的应用又是如何解决的?正是本文所着重阐述的。在大数据平台型产品的开发过程中，经常要跟许多模块打交道，包括Hadoop、HBase、Hi

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