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微服务实战(二):使用API Gateway

本文讲的是微服务实战(二):使用API Gateway, 【编者的话】本系列的第一篇介绍了微服务架构模式。它讨论了采用微服务的优点和缺点,除了一些复杂的微服务,这种模式还是复杂应用的理想选择。 当你决定将应用作为一组微服务时,需要决定应用客户端如何与微服务交互。在单体式程序中,通常只有一组冗余的或者负载均衡的服务提供点。在微服务架构中,每一个微服务暴露一组细粒度的服务提供点。在本篇文章中,我们来看它如何影响客户端到服务端通信,同时提出一种API Gateway的方法。 介绍 假定你正在为在线购物应用开发一个原生手机客户端。你需要实现一个产品最终页来展示商品信息。 例如,下面的图展示了你在亚马逊Android客户端上滑动产品最终页时看到的信息。 虽然这是一个智能手机应用,这个产品最终页展示了非常多的信息。例如,不仅这里有产品基本信息(名字、描述和价格),还有以下内容: 购物车中的物品数 下单历史 用户评论 低库存警告 快递选项 各式各样的推荐,包括经常跟这个物品一起被购买的产品、购买该物品的其他顾客购买的产品以及购买该产品的顾客还浏览了哪些产品。 可选的购物选项 当采用一个单体式应用架构...

基于Hadoop大数据分析应用场景与实战

为了满足日益增长的业务变化,京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上,采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎,打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。 一、Hadoop的应用业务分析 大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。 目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom: Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。 Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复查询,此外还融合数据仓库,流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS上,能与Hadoop很好的结合。它的RDD是一个很大的特点。 Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能 Hadoop是使用Java编写,允许分布在集群,使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计...

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