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【AWS征文】AWS Lambda 借助 Serverless Framework,迅速起飞

前言 微服务架构有别于传统的单体式应用方案,我们可将单体应用拆分成多个核心功能。每个功能都被称为一项服务,可以单独构建和部署,这意味着各项服务在工作时不会互相影响 这种设计理念被进一步应用,就变成了无服务(Serverless)。「无服务」看似挺荒唐的,其实服务器依旧存在,只是我们不需要关注或预置服务器。这让开发人员的精力更集中——只关注功能实现 Serverless 的典型便是 AWS Lambda AWS Lambda 如果你是 Java 开发人员,你应该听说过或使用过 JDK 1.8 里面的 Lambda,但是 AWS 中的 Lambda 和 JDK 中的 Lambda 没有任何关系 这里的 AWS Lambda 就是一种计算服务,无需预置或管理服务器即可运行代码,借助 Lambda,我们几乎可以为任何类型的应用程序或后端服务运行代码,而且完全无需管理,我们要做的只是上传相应的代码,Lambda 会处理运行和扩展 HA 代码所需的一切工作 说的直白一点 Lambda 就好比实现某一个功能的方法 (现实中,通常会让 Lambda 功能尽可能单一),我们将这个方法做成了一个服务供调用...

Serverless Spark的弹性利器 - EMR Shuffle Service

背景与动机 计算存储分离下的刚需 计算存储分离是云原生的重要特征。通常来讲,计算是CPU密集型,存储是IO密集型,他们对于硬件配置的需求是不同的。在传统计算存储混合的架构中,为了兼顾计算和存储,CPU和存储设备都不能太差,因此牺牲了灵活性,提高了成本。在计算存储分离架构中,可以独立配置计算机型和存储机型,具有极大的灵活性,从而降低成本。 存储计算分离是新型的硬件架构,但以往的系统是基于混合架构设计的,必须进行改造才能充分利用分离架构的优势,甚至不改造的话会报错,例如很多系统假设本地盘足够大,而计算节点本地盘很小;再例如有些系统在Locality上的优化在分离架构下不再适用。Spark Shuffle就是一个典型例子。众所周知,Shuffle的过程如下图所示。 每个mapper把全量shuffle数据按照partitionId排序后写本地文件,同时保存索引文件记录每个partition的offset和length。reduce task去所有的map节点拉取属于自己的shuffle数据。大数据场景T级别的shuffle数据量很常见,这就要求本地磁盘足够大,导致了跟计算存储分离架构的冲突。...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

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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。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。