我们开发的离线和实时任务，都需要集群提供计算资源来保障作业运行，如何充分协调作业资源，发挥集群最大计算能力正是资源调度框架要解决的问题。本篇将重点介绍资源调度框架YARN及其在OPPO的实践。

在整个大数据体系中，在原始数据被采集之后，需要使用各种逻辑进行整合和计算之后才能输出实际有效的数据，才能最终用于商业目的，实现大数据的价值。在整个处理流程中，无论是抽取、转换、装载（ETL）的这些过程，还是数据用户分析处理过程，都是需要包含众多的处理任务，而且这些任务都不是孤立的，而是存在相互依赖和约束关系的。如何高效的调度和管理这些任务是非常关键的，影响到各个流程中的数据的及时性和准确性。在这个过程中任务的高效管理和调度是非常关键的，会影响到各个流程中的数据的及时性和准确性。

我们在使用Flink开发实时任务时，都会用到框架本身提供的DataStream API，这使得用户不能不用Java或者Scala甚至Python来编写业务逻辑；这种方式虽然灵活且表达性强，但对用户具有一定的开发门槛，并且随着版本的不断更新，DataStream API也有很多老版本不兼容的问题。

精准直达的知识问答能力对营造小布“懂知识、更懂你”的形象非常重要。在语音助手场景，经常会出现一词多义或者口语化表达等问题。例如:李白出装，李白的诗，播放李白。第一李白是指游戏角色，第二个是指诗人李白，第三个是指歌曲李白。如何精确识别用户所指、给出正确的答案是小布助手面临的挑战。

linux时间管理，包含clocksource，clockevent，timer，tick，timekeeper等等概念 ，这些概念有机地组成了完整的时间代码体系。当然，是代码就会有bug，本文通过一个bug入手，在实战中加深对理论的认识。

OPPO子午实验室在Black Hat Asia黑帽大会上分享了针对免安装应用的研究与分析成果，如何从普通接口调用到应用权限的远程命令执行，我们将在本篇文章中进行更为详尽的分析。

基于原生kubevirt项目进行优化实现容器与虚拟机在kubernetes生产集群中的统一调度和管理。

在使用elastic-job进行分布式任务调度的过程中，我们除了借助现有的框架，也结合了自身的业务特点对elastic-job进行了改造。本文就我们的项目经历向大家介绍Elastic-Job的执行原理和优化实践。

监控异常指标，通过根因分析，制定可视化的标准运维流程实现故障自愈。

分布式训练可以极大的提升深度学习模型的训练效率，节约训练时间，本文介绍了分布式训练的常见策略，以及基于Pytorch框架的分布式实现方式，可以帮助算法工程师在工作中更好的理解并使用分布式训练方式。

一例关于 mellanox 网卡的故障分析，涉及到 dma_pool的维护以及竞态的分析。

Realtime DB是一种托管在云端的数据库，数据以JSON格式存储并实时同步到所连接的每个客户端。

ESA Restlight是OPPO云计算中心-云原生团队开源的云原生Web框架。性能相较传统Web框架提升2-4倍，更高的性能，更少的资源占用，更丰富的功能，更灵活的架构。 不仅仅是框架，更是服务框架云原生转型过程中的设计与思考。

原生 Linux kernel 作为一个通用内核，在面对云原生的各种复杂场景时，匹配度需要做一些定制。本文基于一个oppo混合云场景中的一个实际案例，提供针对类似问题的一些排查思路，并希望提供社区和云原生监控可能的优化方向。

性能分析的工具或者手段各有千秋，但性能的分析的过程却都大相径庭。本文就已知适用的Java性能分析窍门进行一些分享，帮助用户更好的理解和运用。

在推荐的场景中，为了做到千人前面，就需要使用模型对用户与item进行预估打分。预估引擎作为推荐服务的一个核心模块，主要负责对用户与item进行特征提取，再用模型进行预估。这个引擎的好坏直接关系到公司的收入和产品体验。