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架构设计:一种远程调用服务的设计构思(zookeeper的一种应用实践)

在深入学习zookeeper我想先给大家介绍一个和zookeeper相关的应用实例,我把这个实例命名为远程调用服务。通过对这种应用实例的描述,我们会对zookeeper应用场景会有深入的了解。 远程调用是系统与系统之间的通信机制,它的另一种理解就是进程间的通信。做分布式系统的开发,远程调用技术是其核心技术。远程调用技术可以将一组计算机系统形成一个网络系统,对外提供整体服务,那么这一群的计算机系统就构成了一个更大型,性能更高的计算机系统。 我在前面的博客里介绍了一种分布式网站的架构设计,其中就有一个使用netty技术编写的组件作为前端系统和服务端系统通信的媒介。在一个大型的互联网公司里会有很多这样的网站系统,如果每一个网站都像我博客里所论述的进行开发,那么对于系统通信维护和管理,以及每个系统网络资源的分配管理就会造成一定的问题,对于这样的问题,我举个例子可能大家会更明白些,比如一个互联网公司有数个对外提供服务的网站,有的网站访问量很大,有的相对较小,但是公司的宽带资源是有限的,那么我们就希望动态的管理和分配这些资源,如果我们网站的通信功能和网站都是紧耦合的,那么调配这些资源的工作就会比较...

企业在数据湖实施之前需要试水

企业在实施大规模数据湖之前,应该从小规模开始,并将该技术作为对现有分析系统的扩展。 最近,数据湖已经开始在IT行业涌现。数据湖是与附加数据管理系统相结合的数据存储,而附加数据管理系统提供关于数据的分析,作为数据清理过程的一部分,通常是从其他分析环境(例如数据仓库或数据集市)剥离的能力。 例如,数据仓库的提取,转换和加载预处理消除了告诉系统何时到达或插入“操作数据存储”的日志。 但在当今的行业中,数据湖似乎至少有两个定义。一个来自存储公司的是,数据湖是允许元数据存储的磁盘存储基础设施。另一个主要是营销驱动的,是混合通常不混合的多个数据存储的一个湖。根据专家的定义,没有销售全面数据湖的供应商,而是人们使用Hadoop和本地工具访问数据来将它们拼凑在一起。 由于最初的供应商炒作让位于真实世界的实验,用户发现数据市场的最佳实践并不适用于数据湖。为了避免早期用户的错误,适当地解决数据湖的实施,而不是大规模。以下是一些在处理数据湖时证明有用的最佳实践。 记住,数据湖是探索性的 数据湖实施应该允许组织以特别的和探索的方式扩展现有的分析。 从当前分析系统不会及时获取的高度数据的核心(例如客户事务日志)...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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