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腾讯云大数据
大数据数据库flinksql
作者:龙逸尘,腾讯CSIG高级工程师背景介绍维表(DimensionTable)是来自数仓建模的概念。在数仓模型中,事实表(FactTable)是指存储有事实记录的表,如系统日志、销售记录等,而维表是与事实表相对应的一种表,它保存了事实表中指定属性的相关详细信息,可以跟事实表做关联;相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。在实际生产中,我们经常会有这样的需求,以原始数据流
- 阿里云RDS到亚马逊云RDS的实时数据同步方案详解
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运维阿里云云计算awskda数据同步
1.需求背景在当今的多云环境中,企业经常需要在不同云平台之间同步数据。本文将详细介绍如何实现从阿里云RDSMySQL数据库到亚马逊云RDSMySQL数据库的实时数据同步。这种同步对于数据备份、跨区域数据访问、数据分析等场景都非常有用。2.方案概述我们将使用AWSKinesisDataAnalytics(KDA)作为核心组件来实现这个实时同步方案。KDA基于ApacheFlink,支持使用SQL或J
- Flink 安装阿里云docker compose部署及相关组件
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部署运维flinkdocker大数据
Flink安装脚本文件version:"2.2"services:jobmanager:image:flink:1.15.2-java11expose:-"6123"ports:-"8081:8081"command:jobmanagervolumes:-/home:/homeenvironment:-JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanagerprivileged:tru
- 使用Docker搭建Flink集群
O_1CxH
Flink大数据Kafka大数据dockerflink容器
目录使用Docker搭建Flink集群docker-compose一键搭建步骤附录参考资料使用Docker搭建Flink集群在学习大数据框架的时候,需要一个真实的环境。我们知道,像spark、flink这些计算框架都有多种运行模式:在本地使用多线程模拟集群真正的分布式集群如果直接在IDE(Intellj)里面编译和运行写好的程序,实际上是用的前一种运行模式;如果想尝试真正的生产环境中任务的提交和管
- Spark 和 Flink
信徒_
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Spark和Flink都是目前流行的大数据处理引擎,但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比:1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批(Micro-Batch)为主,但支持结构化流(StructuredStreaming)原生流(TrueStreaming),基于事件驱动处理方式以RDD、DataFrame/Dataset作为核心抽
- Flink-k8s弹性扩缩容原理和部署步骤
spring208208
flinkkubernetes贪心算法
背景和现状目前行内提交flink作业采用Nativekubernetes模式,提交作业时会指定并行度和taskmanager使用的内存及cpu数量。这种情况下会导致在作业运行高峰可能存在资源不足问题运行低峰又会造成资源浪费,这种粗放的使用资源的模式在实时计算业务量不多的时候还可以勉强接受,而随着实时计算业务的增多,则会造成大量的资源浪费和性能瓶颈。为了使存储和计算资源得到更加合理有效的使用,能跟据
- 20250124 Flink 增量聚合 vs 全量聚合
靈臺清明
Flinkflink
1.增量聚合vs全量聚合(1)增量聚合(ReduceFunction/AggregateFunction)工作方式:逐步计算:每一条数据到达窗口时,立即与当前聚合结果结合,生成新的中间结果。仅保存中间状态:内存中只保留当前的聚合值(如累加和、最大值等),不保存原始数据。触发窗口计算时:直接输出最终的聚合结果,无需遍历所有数据。示例:计算窗口内数字的和DataStreamnumbers=...;nu
- Flink CDC 在阿里云 DataWorks 数据集成入湖场景的应用实践
大数据flink阿里云数据分析
摘要:本文整理自FlinkForwardAsia2024大会中阿里云DataWorks数据集成团队陈吉通的分享,主要分享FlinkCDC在阿里云DataWorks数据集成入湖场景的应用实践。内容分为以下四个部分:1.阿里云DataWorks数据集成介绍2.DataWorks数据集成入湖解决方案的架构和原理3.DataWorks数据集成入湖场景的产品化案例分享4.未来规划一、阿里云DataWorks
- Flink-提交job
笨鸟先-森
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目录一、Flink流处理扩展及说明二、Flink部署三、Standalone模式四、在命令行提交job:五、在网页中提交flinkjob一、Flink流处理扩展及说明涉及:自定义线程优先级=socket流中读取数据并行度只能是11、特定的算子设定了并行度最优先2、算子没有设定并行度就是用整体运行环境设置的并行度3、环境的并行度没有设置就使用提交时候提交参数设置的并行度4、都没有设置就遵循flink
- Flink 实践教程-入门(10):Python作业的使用
腾讯云大数据
数据库大数据javapython数据分析
作者:腾讯云流计算Oceanus团队流计算Oceanus简介流计算Oceanus是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于ApacheFlink构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算Oceanus以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。教程链接:Flink实践教程-入门(10):Python作业的使用-云+社区-
- pyflink作业提交的踩坑过程,看完少走两个星期弯路
Li_yi_chao
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flink在努力地将Python生态和大数据生态融合,但目前的版本还不够成熟,尤其是在官方对python现有资料有限的情况下,用户想要使用python完成一个flinkjob并提交到flink平台上,还是有很多雷需要踩的。以下对pyflink环节问题,pythonjob编写到提交做了总结,可减少不必要的弯路。一、部署环境JDK1.8+&Python3.5+(3.7.6)&apache-flink1
- Paimon实战 -- paimon原理解析
阿华田512
Paimon学习必读系列paimon数据湖paimon介绍flink写入
一.简介ApachePaimon原名FlinkTableStore,2022年1月在ApacheFlink社区从零开始研发,Flink社区希望能够将Flink的Streaming实时计算能力和Lakehouse新架构优势进一步结合,促进数据在数据湖上真正实时流动起来,并为用户提供实时离线一体化的开发体验。二.基本概念1、快照(Snapshot)快照捕获表在某个时间点的状态。用户可以通过最新的快照访
- paimon实战 --核心原理和Flink应用进阶
阿华田512
Paimon学习必读系列Flink学习必读系列flink大数据flink读写paimon数据湖
简介Flink社区希望能够将Flink的Streaming实时计算能力和Lakehouse新架构优势进一步结合,推出新一代的StreamingLakehouse技术,促进数据在数据湖上真正实时流动起来,并为用户提供实时离线一体化的开发体验。Flink社区内部孵化了FlinkTableStore(简称FTS)子项目,一个真正面向Streaming以及Realtime的数据湖存储项目。2023年3月1
- 【Apache Paimon】-- 16 -- 利用 paimon-flink-action 同步 kafka 数据到 hive paimon 表中
oo寻梦in记
ApachePaimonapacheflinkkafkaapachepaimonpaimon
目录引言CDC技术概述2.1什么是CDC2.2CDC的应用场景Kafka作为CDC数据源的原理与优势3.1Kafka的基本架构3.2Kafka在CDC中的角色
- flink实时集成利器 - apache seatunnel - 核心架构详解
24k小善
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SeaTunnel(原名Waterdrop)是一个分布式、高性能、易扩展的数据集成平台,专注于大数据领域的数据同步、数据迁移和数据转换。它支持多种数据源和数据目标,并可以与ApacheFlink、Spark等计算引擎集成。以下是SeaTunnel的核心架构详解:SeaTunnel核心架构SeaTunnel的架构设计分为以下几个核心模块:1.数据源(Source)功能:负责从外部系统读取数据。支持的
- Flink怎么保证Exactly - Once 语义
我明天再来学Web渗透
后端技术总结flink大数据开源开发语言
Exactly-Once语义是消息处理领域中的一种严格数据处理语义,指每条数据都只会被精确消费和处理一次,既不会丢失,也不会重复。以下从消息传递语义对比、实现方式、应用场景等方面详细介绍:与其他消息传递语义对比在消息传递中,常见三种语义:最多一次(at-most-once):消息可能丢失,但绝不会重复。至少一次(at-least-once):消息不会丢失,但可能重复。精确一次(exactly-on
- Flink内存配置和优化
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在ApacheFlink1.18的Standalone集群中,内存设置是一个关键配置,它直接影响集群的性能和稳定性。Flink的内存配置主要包括JobManager和TaskManager的内存分配。以下是如何在Standalone模式下配置内存的详细说明。JobManager内存配置JobManager是Flink集群的主节点,负责协调任务调度和资源管理。它的内存配置可以通过以下参数进行调整:配
- Flink入门-通过DataStream Api实现消费欺诈检测
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1信用卡消费欺诈信用卡消费欺诈是指在信用卡的使用过程中,通过不正当手段获取或使用信用卡资金,侵犯他人或银行的财产权益的行为。这种行为可能包括但不限于盗刷、伪造信用卡、冒用他人信用卡、恶意透支等2模拟场景我们模拟不同账户的信用卡消费记录,通过分析实时的消费记录,针对常见的消费欺诈进行检测,检测出来的欺诈行为进行告警。3核心流程与代码1)通过TransactionSource构建消费记录,主要包含ac
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文章目录1.安装部署安装2.执行任务Standalone模式启动/停止执行任务Yarn模式Session-cluster模式启动yarn-session执行任务Per-Job-Cluster模式3.执行环境EnvironmentgetExecutionEnvironment(常用)createLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironmentSource、SinkTra
- Flink之DataStream API 概述
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DataStreamAPI概述前言一、DataStreamAPI应用实例DataStream程序主要包含3部分:1、StreamExecutionEnvironment初始化:该部分主要创建和初始化StreamExecutionEnvironment,提供通过DataStreamAPI构建Flink作业需要的执行环境,包括设定ExecutionConfig、CheckpointConfig等配置信
- Flink KafkaConsumer offset是如何提交的
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一、fllink内部配置client.id.prefix,指定用于KafkaConsumer的客户端ID前缀partition.discovery.interval.ms,定义KafkaSource检查新分区的时间间隔。请参阅下面的动态分区检查一节register.consumer.metrics指定是否在Flink中注册KafkaConsumer的指标commit.offsets.on.chec
- Java分布式流处理,flink+kafka实现电商网站个性化商品推荐系统
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文章目录戳底部名片,一起变现技术栈选择设计实现思路实现步骤及示例代码1.数据采集2.数据预处理3.特征工程4.模型训练5.结果输出6.前端展示戳底部名片,一起变现在现代电商环境中,用户每天都会浏览大量商品页面,而这些行为数据中蕴藏着丰富的信息。通过分析用户的浏览历史、购买记录以及对特定商品的兴趣程度,我们可以为用户提供更加个性化的商品推荐,从而提升用户体验和转化率。为了实现实时的个性化推荐,我们需
- Flink 内存模型各部分大小计算公式
bluedraam_pp
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Flink的运行平台如果Flink是运行在yarn或者standalone模式的话,其实都是运行在JVM的基础上的,所以首先Flink组件运行所需要给JVM本身要耗费的内存大小。无论是JobManager或者TaskManager,他们JVM内存的大小都是一样的,都是由JVMmetaspace和JVMoverhead组成的。metaspace元空间的部分,保存JVM中class类等区域,然后JVM
- 5 Flink的时间和窗口操作
抛砖者
fink相关flink服务器window操作Flink时间语义
1Flink的时间语义和Wartermark介绍1.1时间语义Flink中窗口划分的时候是以时间作为划分标志,在Flink中对于时间有三种不同的语义,分别如下event-time:事件产生时间,也就是数据本身带的时间ingestion-time:事件摄入时间,是指数据到达Flink程序时当前的系统时间也就是被source模块处理的时间process-time:事件处理时间,是指数据被对应算子处理的
- [实时计算flink]复杂事件处理(CEP)语句
soso1968
flink大数据
本文为您介绍实时计算Flink全托管的复杂事件处理(CEP)语句的详情。背景信息相较于ApacheFlink的CEPSQL,实时计算Flink版在其基础上进行了增强。例如,支持输出超时匹配、支持松散连接(followedBy)、支持指定事件之间的连续性等。关于ApacheFlinkCEPSQL的基本能力,详情请参见PatternRecognition。使用限制仅实时计算引擎vvr-6.0.2-fl
- 【Flink源码分析】6. Flink1.19源码分析-Flink底层的异步通信
ayt007
Flink源码分析Flinkflink大数据
6.1PekkoInvocationHandler类仅摘取了FlinkRPC进行通信的时候一段代码,也是异步通信的典型代码。//executeanasynchronouscallfinalCompletableFutureresultFuture=//1.ask发起rpc调用的方法,它返回一个CompletableFuture,表示rpc调用的异步结果ask(rpcInvocation,futur
- flink判断两个事件之间有没有超时(不使用CEP)
单线程的Daniel
flink大数据
1.为啥不使用cep呢,cep的超时时间设置不好配置化,无法满足扩展要求2.超时怎么界定。A事件发生后,过了N时间,还没有收到B事件,算超时。代码如下:importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.apache.flink.api.common.state.ValueState;imp
- 初识Flink
四维大脑
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Flink是什么Flink是Apache基金会旗下的一个开源大数据处理框架。目前,Flink已经成为各大公司大数据实时处理的发力重点,特别是国内以阿里为代表的一众互联网大厂都在全力投入,为Flink社区贡献了大量源码。如今Flink已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来,许多公司也都在招聘和储备掌握Flink技术的人才。Flink的主要应用场景,就是处理大规模的数据流。那为什么一定要用Flin
- 3.1初识Flink-wordcount
orange大数据技术探索者
flink废弃已迁移走flink
pom要注意scala版本和你的本地的scala的版本对不上可能会出问题<projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-in
- Flink_CEP关于订单超时事件处理
weixin_43003792
Flink
packagecomimportjava.utilimportorg.apache.flink.cep.{PatternSelectFunction,PatternTimeoutFunction}importorg.apache.flink.cep.scala.{CEP,PatternStream}importorg.apache.flink.cep.scala.pattern.Patternim
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数