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Kafka核心源码解读 ​​​​​​​

想象一个场景,你的一个创建订单的操作,在订单创建完成之后,需要触发一系列其他的操作,比如进行用户订单数据的统计、给用户发送短信、给用户发送邮件等等,就像这样: Kafka核心源码解读 createOrder(...){ ... statOrderData(...); sendSMS(); sendEmail(); } 代码这样写似乎没什么问题,可是过了一段时间,你给系统引进了一个用户行为分析服务,它也需要在订单创建完成之后,进行一个分析用户行为的操作,而且随着系统的逐渐壮大,创建订单之后要触发的操作也就越来越多,代码也渐渐膨胀成这样: createOrder(...){ ... statOrderData(...); sendSMS(); sendEmail(); // new operation statUserBehavior(...); doXXX(...); doYYY(...); // more and more operations ... } 导致代码越来越膨胀的症结在于,消息的生产和消费耦合在一起了。createOrder方法不仅仅要负责...

干货丨时序数据库DolphinDB与Spark的性能对比测试报告

1. 概述 Spark是基于内存计算的通用大数据并行计算框架,内置多种组件,如批处理、流处理、机器学习和图处理。Hive是基于Hadoop的数据仓库,支持类SQL的命令查询,提升了Hadoop的易用性。Spark与Hive、Hadoop通常是搭配使用,利用Hive中的数据分区可以方便地管理和过滤数据,提高查询效率。 DolphinDB是C++编写的高性能分布式时序数据库,内置高吞吐低延迟的列式内存引擎,集成了功能强大的编程语言,支持类Python和SQL的脚本语言,可以直接在数据库中进行复杂的编程和运算。DolphinDB内部用Data Source来抽象分区数据。在Data Source之上,可以完成SQL,机器学习,批处理和流处理等计算任务。一个Data Source既可以是内置的数据库分区,也可以是外部数据。如果Data Source是内置数据库的分区,大部分计算都可以在本地完成,极大地提升了计算和查询效率。 本报告将对DolphinDB、Spark直接访问HDFS(Spark+Hadoop,下文称为Spark)、Spark通过Hive组件访问HDFS(Spark+Hive+Ha...

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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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