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Samza框架-----学习笔记

Samza框架-----学习笔记 基本概念: 作业:是对一组输入流进行处理转化成输出流的程序。 分区: Samza的流数据单位既不是Storm中的元组,也不是Spark Streaming中的DStream,而是一条条消息; Samza中的每个流都被分割成一个或多个分区,对于流里的每一个分区而言,都是一个有序的消息序列,后续到达的消息会根据一定规则被追加到其中一个分区里; 任务: 一个作业会被进一步分割成多个任务(Task)来执行,其中,每个任务负责处理作业中的一个分区 分区之间没有定义顺序,从而允许每一个任务独立执行 YARN调度器负责把任务分发给各个机器,最终,一个工作中的多个任务会被分发到多个机器进行分布式并行处理 数据流图: 一个数据流图是由多个作业构成的,其中,图中的每个节点表示包含数据的流,每条边表示数据传输 多个作业串联起来就完成了流式的数据处理流程 由于采用了异步的消息订阅分发机制,不同任务之间可以独立运行 Samza系统架构主要包括: 处理分析过程: 1.Samza客户端需要执行一个Samza作业时,它会向YARN的ResouceManager提交作业请求 2.Res...

Databricks缓存提升Spark性能--为什么NVMe固态硬盘能够提升10倍缓存性能(原创翻译)

我们兴奋的宣布Databricks缓存的通用可用性,作为统一分析平台一部分的 Databricks 运行时特性,它可以将Spark工作负载的扫描速度提升10倍,并且这种改变无需任何代码修改。 1、在本博客中,我们将介绍这个新特性的两个主要特点:易用性和性能。 2、不同于Spark显示缓存,Databricks缓存能够自动地为用户缓存热输入数据,并且在集群中负载均衡。利用NVMe SSD硬件的先进性能和最先进的压缩技术,它能够将交互式和报告工作的负载性能提升10倍。更重要的是它缓存的数据量是Spark的缓存数量的30多倍。 Spark显式缓存 Spark中一个关键特性是显式缓存。它是一个多功能的工具,因为它可以用于存放任意计算结果(包括输入和中间结果),以便它们可以重复使用。例如,迭代机器学习算法的实现可以选择缓存特征化数据,并且每次迭代将从内存中读取这些数据。 一种特别重要和广泛使用的方式就是缓存扫描操作的结果。通过这种方式可以避免用户低速率地读取远程数据。因此,许多打算重复运行相同或类似工作量的用户决定花费额外的开发时间来手动优化他们的应用程序,通过指示Spark确切缓存什么文件以及...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Apache Tomcat

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

JDK

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。