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开源大数据周刊-第60期

资讯 Apache Spark 2.2.0正式发布 Spark 2.2.0 持续了半年的开发,近期发布了2.2.0版本,此版本是 2.x 版本线的第三个版本。在这个版本 Structured Streaming 的实验性标记(experimental tag)已经被移除,这也意味着后面的 2.2.x 之后就可以放心在线上使用了。除此之外,这个版本的主要集中点是系统的可用性和稳定性。关于 Apache Spark 2.2.0 的详细新功能介绍请参见文章 《网络安全法》实施一个月,大数据创业进入迷茫期 网络安全法正式实施前后,像一场寒流,席卷了整个大数据行业:数据接口公司可能会被直接关门,大数据营销公司在法律上也出现了一些障碍。数据行业进入整肃期,而新的规则大家都没头绪,数据管理和数据交易方式都有待理顺。 身处大数据行业 必须要掌握25个大数据

Spring Cloud构建微服务架构:服务容错保护(Hystrix依赖隔离)【Dalston版】

前言 在上一篇《Spring Cloud构建微服务架构:服务容错保护(Hystrix服务降级)》中,我们已经体验了如何使用@HystrixCommand来为一个依赖资源定义服务降级逻辑。实现方式非常简单,同时对于降级逻辑还能实现一些更加复杂的级联降级等策略。之前对于使用Hystrix来实现服务容错保护时,除了服务降级之外,我们还提到过线程隔离、断路器等功能。那么在本篇中我们就来具体说说线程隔离。 依赖隔离 “舱壁模式”对于熟悉Docker的读者一定不陌生,Docker通过“舱壁模式”实现进程的隔离,使得容器与容器之间不会互相影响。而Hystrix则使用该模式实现线程池的隔离,它会为每一个Hystrix命令创建一个独立的线程池,这样就算某个在Hystrix命令包装下的依赖服务出现延迟过高的情况,也只是对该依赖服务的调用产生影响,而不会拖慢其他的服务。 通过对依赖服务的线程池隔离实现,可以带来如下优势: 应用自身得到完全的保护,不会受不可控的依赖服务影响。即便给依赖服务分配的线程池被填满,也不会影响应用自身的额其余部分。 可以有效的降低接入新服务的风险。如果新服务接入后运行不稳定或存在问题...

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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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