Tigon —— 开源的高吞吐量的流处理框架-低调大师

Tigon —— 开源的高吞吐量的流处理框架

2017-06-03 626

Tigon 是一个开源的、实时的、低延迟、高吞吐量的流处理框架。基于 Apache Hadoop 和 Apache HBase 构建。Tigon 严重依赖开源项目 Tephra 和 Apache Twill 提供紧密的集成到已有的 Hadoop/HBase 集群中。

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HBase 事务支持 Omid

Omid 详细介绍 Omid 项目来自 Yahoo，用于给使用快照隔离的键值存储提供事务支持。 Omid 是 Optimistically transactional Management in Datasources （数据源事务管理优化）的缩写。HBase 是目前唯一支持的数据库，但适配其他提供一单元多版本的数据也会很简单。 OMID 包含三个组件： The Transaction Status Oracle (TSO)，指定事务时间戳和解决事务之间的冲突。 The commit table，保存一个开始时间戳到提交时间戳的映射。 Shadow cells，于数据单元一同写入数据库，允许客户端解决未咨询 commit table 即读取的问题。模块依赖文章转载自开源中国社区[https://www.oschina.net]

2017-06-04

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1、计数器简介在许多情况下，一个用户需要了解待分析的数据，尽管这并非所要执行的分析任务的核心内容。以统计数据集中无效记录数目的任务为例，如果发现无效记录的比例相当高，那么就需要认真思考为何存在如此多无效记录。是所采用的检测程序存在缺陷，还是数据集质量确实很低，包含大量无效记录？如果确定是数据集的质量问题，则可能需要扩大数据集的规模，以增大有效记录的比例，从而进行有意义的分析。计数器是一种收集作业统计信息的有效手段，用于质量控制或应用级统计。计数器还可辅助诊断系统故障。如果需要将日志信息传输到map或reduce任务，更好的方法通常是尝试传输计数器值以监测某一特定事件是否发生。对于大型分布式作业而言，使用计数器更为方便。首先，获取计数器值比输出日志更方便，其次，根据计数器值统计特定事件的发生次数要比分析一堆日志文件容易得多。 2、内置计数器 Hadoop为每个作业维护若干内置计数器, 以描述该作业的各项指标。例如，某些计数器记录已处理的字节数和记录数，使用户可监控已处理的输入数据量和已产生的输出数据量，并以此对 job 做适当的优化。 14/06/08 15:1...

2017-06-04

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Spring

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（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。

Sublime Text

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。