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从零开始实现一个IDL+RPC框架

一、RPC是什么 在很久之前的单机时代,一台电脑中跑着多个进程,进程之间没有交流各干各的,就这样过了很多年。突然有一天有了新需求,A进程需要实现一个画图的功能,恰好邻居B进程已经有了这个功能,偷懒的程序员C想出了一个办法:A进程调B进程的画图功能。于是出现了IPC(Inter-process communication,进程间通信)。就这样程序员C愉快的去吃早餐去了! 又过了几年,到了互联网时代,每个电脑都实现了互联互通。这时候雇主又有了新需求,当时还没挂的A进程需要实现使用tensorflow识别出笑脸 >_< 。说巧不巧,远在几千里的一台快速运行的电脑上已经实现了这个功能,睡眼惺忪的程序媛D接手了这个A进程后借鉴之前IPC的实现,把IPC扩展到了互联网上,这就是RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)。RPC其实就是一台电脑上的进程调用另外一台电脑上的进程的工具。成熟的RPC方案大多数会具备服务注册、服务发现、熔断降级和限流等机制。目前市面上的RPC已经有很多成熟的了,比如Facebook家的Thrift、Google家的gRPC、阿里家的Du...

使用spark-redis组件访问云数据库Redis

本文演示了在Spark Shell中通过spark-redis组件读写Redis数据的场景。所有场景在阿里云E-MapReduce集群内完成,Redis使用阿里云数据库Redis。 创建服务 我们以EMR-3.21.0版本和Redis 4.0为例。EMR集群安装的Spark版本是2.4.3,我们需要使用对应的Spark-Redis 2.4版本,该组件可以支持Redis 2.9.0以上版本。 EMR和Redis需要在同一个VPC网络中创建,同时,在云数据库Redis实例启动之后,需要在“白名单设置”中添加EMR集群IP地址(参考Redis快速入门文档)。 启动Spark Shell 接下去,我们登录EMR Master节点启动Spark Shell。如果Master节点可以连接外网,可以使用package方式加载spark-redis相关ja

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