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关键词

MapReduce

MapReduce优点在于可以将海量的数据进行离线处理,并且MapReduce也易于开发,因为MapReduce框帮我们封装好了的开发。而且对硬件设施要求不高,可以运行在廉价的机器上。 :HDFS伪环境搭建 以及 资源调度——YARN框----从WordCount案例说起MapReduce编程模型在安装Hadoop时,它就自带有一个WordCount的案例,这个案例是统文件中每个单词出现的次数 而大数据技术就是要解决这种处理海量数据的问题,MapReduce在其中就是充当一个并行的角色,并行能大幅度提高海量数据的处理速度,毕竟多个人干活肯定比一个人干活快。 不仅变了,功能也变了,2.x之后新引入了YARN,在YARN之上我们可以运行不同的,不再是1.x那样只能运行MapReduce了: ? 关于MapReduce2.x的之前已经在资源调度——YARN框一文中说明过了,这里就不再赘述了。

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微软Orleans(1):Hello World

自从写了RabbitHub框系列后的一段时间内一直在思索更加轻量简便,高并发的框(RabbitHub学习成本较高),无意间在网上级联看到了很多新框:从helios到Akka.NET在到Orleans 来自官网的解释: 一种、 高规模(伸缩)的应用程序,在.NET 简单方法 奥尔良是一个框,提供一个简单的方法来的高规模应用程序,而无需了解并应用复杂并发或其他伸缩模。 它是由微软研究院创建和设中使用。 特性可扩展低延迟简化并发 从上述的简介可以看出Orleans就是为了、并发而生,那么大并发、高用户量也可以得到解决。 第一个基于Orleans的应用程序建立项目结新建2个控制台应用程序,和2个Windows类库,项目结如下:? ,那么搭建一个”微服务“的变得异常轻松,通过一些手段动态切换客户端所需服务的服务端地址从而提供应用响应与容灾的支持。

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    概要

    在互联网企业中,经常离不开的术语就是和微服务相关的词汇,如果让你来设一个系统,你会以什么样的维度去思我们的系统呢? ,还要具备全局的业务服务视野来思考并落地我们的的设。 因此对于的学习是一个漫长的过程,先要清楚目标,然后弄明白实现目标的技术方案,最后结合我们的技术栈与业务体系从宏观以及微观上去思考并落地我们的。 小结我们使用的设来源于而治之的思想,从整个系统上看,的原因就是要扛住互联网海量并发请求处理以及在此基础上保证我们的系统服务具备高可用,抑或是允许一小部服务不可用。 技术小结思考的维度两个目标提高系统的性能保证系统服务的高可用宏观的技术栈全栈系统监控: 单机的基础监控 - 中间件服务监控 - 应用服务监控服务资源调度: 机资源调度 - 服务资源调度

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    Hadoop——MapReduce

    概述源自2014年12月的Google发表的MapReduce论文,它是一个编程模型,用于大数据量的,MapReduce是。具有海量数据离线处理。 对于大数据量的,通常采用的处理方就是并行,MapReduce就是一种简化并行的编程模型,它使得并没有并行经验的开发人员也可以并行应用程序设目标MapReduce采用的是而治之的思想 ,即把大规模数据集的操作,发给一个主节点管理下的各个子节点共同完成,然后整合各个子节点的中间结果,从而得到最终的结果。 就是散任务,汇总结果编程模型MapReduce成Map阶段和Reduce阶段。 用户只需要编写map()和reduce两个函数,即可完成简单的程序的设 map()函数以keyvalue对作为输入,产生另外一系列keyvalue对作为中间输出写入本地磁盘,MapReduc框会自动将这些中间数据按照

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    【MapReduce】MapReduce

    MapReduce什么是MapReduce? 它是一个面向批处理的;在环境中,MapReduce程序被为Map(映射)阶段和Reduce(化简)阶段。它的第一个核心思想,移动而非移动数据。 在环境中,数据是被拆,然后存储到不同的节点,海量数据的情况下,这些数据的移动会造成非常大的开销,于是MapReduce将任务发到数据所在的节点进行运,这个阶段称为Map。 整个的运流程,是拆到不同节点进行的,所以这也是它第二个核心思想的体现:而治之,并行。基本特点首先作为,和其它大数据组件一样,拥有良好的扩展性和高容错的特性。 其次,跟着数据走,这是大数据引擎常见的设

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    | Dubbo 详解

    Dubbo是Alibaba开源的服务框,它最大的特点是按照层的方,使用这种方可以使各个层之间解耦合(或者最大限度地松耦合)。 总体Dubbo的总体,如图所示:?Dubbo框一共划了10个层,而最上面的Service层是留给实际想要使用Dubbo开发服务的开发者实现业务逻辑的接口层。 点击这里可以了解更多图。 下面,结合Dubbo官方文档,我们别理解一下框中,各个层次的设要点:服务接口层(Service):该层是与实际业务逻辑相关的,根据服务提供方和服务消费方的业务设对应的接口和实现。 从上面的图中,我们可以了解到,Dubbo作为一个服务框,主要具有如下几个核心的要点:服务定义服务是围绕服务提供方和服务消费方的,服务提供方实现服务,而服务消费方调用服务。

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    | Dubbo 详解

    Dubbo是Alibaba开源的服务框,它最大的特点是按照层的方,使用这种方可以使各个层之间解耦合(或者最大限度地松耦合)。 总体Dubbo的总体,如图所示:​ Dubbo框一共划了10个层,而最上面的Service层是留给实际想要使用Dubbo开发服务的开发者实现业务逻辑的接口层。 下面,结合Dubbo官方文档,我们别理解一下框中,各个层次的设要点:服务接口层(Service):该层是与实际业务逻辑相关的,根据服务提供方和服务消费方的业务设对应的接口和实现。 从上面的图中,我们可以了解到,Dubbo作为一个服务框,主要具有如下几个核心的要点:服务定义服务是围绕服务提供方和服务消费方的,服务提供方实现服务,而服务消费方调用服务。 主要、高可扩展、高性能、高并发、性能优化、Spring boot、Redis、ActiveMQ、Nginx、Mycat、Netty、Jvm大型项目实战学习师视频。

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    概述及设

    引言随着越来越多的人参与到互联网的浪潮来,曾经的单体应用越来越无法满足需求,所以,集群出现,也因此,搭建开发成为了Web开发者必掌握的技能之一。那什么是呢? 上图就是一个简单的,但并不是所有的应用一开始就要设,因为一开始业务量并不大,没有必要耗费大量的时间和成本去完成一个,甚至有可能到最后都用不上,因此在设时我们应该遵循演进原则 输入输出设备对应用户和服务之间的输入输出,数据库服务器就像是存储设备,而整个应用层就像是一个CPU(控制器、运器)。所以,可以简单的理解为将多台机组成的一台超级机。 三、的设在设时,我们需要了解几个基本的概念。主流模型-SOA和微服务CAP和BASE理论DDD(领域驱动设)这些理论限于篇幅原因,这里就不展开详述,读者可自行查阅。 下面主要来谈谈的高可用设的高可用设中,常常面临的两个矛盾的问题是一致性和高可用,这两个是无法同时满足的,那我们舍谁取谁呢?

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    篇-一致性法概述

    Consensus:准确翻译是共识,即多个提议者达成共识的过程,例如Paxos、Raft 就是共识法,是一种共识理论,系统是它的场景,一致性是它的目标。 因为系统引入了多个节点,节点规模越大,宕机、网络时延、网络区就越会成为常态,任何一个问题都可能导致节点之间的数据不一致。 Paxos 和 Raft 共识法初始被提出来是为了在场景下处理数据同步问题。 因为一致性的范围更大,且Paxos、Raft只需引入一些小改动就可以达到线性一致性,所以被扩展引申为“Paxos、Raft是系统中的一致性法”。 林淮川毕业于西安交通大学;奈学教育《百万师训练营》讲师、企业级源码内源负责人,前大树金融高级师、技术委员会开创者、技术总监;前天阳宏业交易事业部技术主管;多年互联网金融行业(ToB)经验。

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    Storm——实时流

    Local or shuffle grouping8. customGrouping第四章 安装伪搭建完全搭建第五章 深入理解Storm一 StromStorm组件介绍Storm与Hadoop 二 过程描述三 具体步骤四 项目应用第一章 是什么一 介绍 Storm是Twitter开源的实时大数据处理框,最早开源于github. 2013年,Storm进入Apache社区进行孵化 注意:MapReduce无法做到实时处理, 制约因素是数据量级大, , IO操作(浪费时间)能够解决单点故障二 拓扑流程组件说明spout : 相当于数据源tuple : 相当于元数据bolt 流处理 流处理(异步 与 同步) 客户端提交数据进行结,并不会等待数据结果 逐条处理 例:ETL(数据清洗)extracted transform load 统析 例:PV、UV、访问热点 例如,在全局数时,为两个部批次的部数使用部数更新数据库中的全局数#2的需要在批之间进行严格排序,但是没有理由您不应该通过为多个批并行#1 来流水线化批的

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    微型范例

    序言(初衷)设该系统初衷是基于描绘业务(或机器集群)存储模型,析代理缓存服务器磁盘存储与回源率的关系。系统意义是在腾讯成本优化过程中,量化指导机房设备扩容。 前半部是介绍背景,对CDN缓存模型做一些理论思考。后半部会实际操作搭建一个微型但是五脏俱全的通用系统,最后赋予该系统一些跟背景相关的功能,解决成本优化中遇到的实际问题。 缓存服务器存储模型(背景):腾讯CDN的线上路由是用户à于各地区各运营商的OC->SOC->SMid->源站。各个层级节点部署的都是缓存服务器。 系统特点日志重放模型核心是一个高性能压测系统,但是需要添加一些逻辑:日志下载、日志析重、结果数据收集、数据上报展示。系统核心是:是否做到了可拓展、可恢复、简易搭建、容错、自动化。 如果该模拟集群是在DC网络组建,那么下载一个10钟(约150M左右的文件)日志几乎在1两秒内搞定,但是如果这个系统是组建于OC网络,那么OC网络的肉鸡服务器要去DC(考虑机房可靠性,日志服务器设在

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    Java面试——

    Java面试—— 一、用 Java 自己实现一个 LRU----LRU(Least Recently Used:最近最少使用):简单的说,就是保证基本的 Cache容量,如果超过容量则必须丢掉最不常用的缓存数据 ----下,生成唯一序列号是设系统常常会遇到的一个问题。 ,事务其实也是事务,只是由于业务上的定义以及微服务的问题,所以需要在多个服务之间保证业务的事务性,也就是 ACID 四个特性;从单机的数据库事务变成事务时,原有单机中相对可靠的方法调用以及进程间通信方已经没有办法使用 系统之间的通信可靠性从单一系统中的可靠变成了微服务之间的不可靠,事务其实就是在不可靠的通信下实现事务的特性。 画一下图----二十三、MVC模,即常见的MVC框----二十四、聊下曾经参与设的服务器并画图,谈谈遇到的问题,怎么解决的----二十五、应用服务器怎么监控性能,各种方的区别----二十六

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    是最终的

    NetSuite是一家做软件服务的公司,它的CEO Nelson发表观点认为:是最终的,你同意吗??作为NetSuite的CEO扎克•纳尔逊,对于有深刻的理解。 毕竟,他的公司诞生于1998年,那个时候还没有它成为时尚,那个时候NetSuite就开始以订阅的方提供ERP企业软件和其他业务软件。 “我们实际上是第一个应用程序,” 纳尔逊最近的一次采访中说。”这个想法是建立一个系统来运行一个企业业务,当然是通过互联网的方来提供服务。”最开始该公司被称为Netledger。 现在有很多企业业务运行在中。不仅是那些初创公司,很多传统的中大型企业用户,也开始通过的方来重新建软件产品的服务,例如:企业资源规划(ERP)、电子商务、客户关系管理软件等。 尼尔森认为,不管他们的行业,每家公司都应该是一家公司,热烈的拥抱。事实上,他称之为“最终的。”“在任何时候,你的所有信息都可以在多个设备上获得”他说。

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    下,服务部署发

    一、服务发简介系统下,服务发是一件很麻烦的事情,特别是在建自动发流程和灰度测试的策略两个核心方面。 这种方下很少使用,对服务器要求过高。三、滚动发? 四、灰度发上述两种方在普通业务场景下都还好操作,系统下的灰度发复杂程序相对高很多,基础流程如下:? 新版本上线,可能涉及下多个灰度服务,因此在服务在整个链路上发时,都要判断下个请求是路由到正常服务还是灰度服务,还要对灰度服务做请求的权重控制,不能让灰度服务处理大量的请求。 ;获取当前可以请求的服务列表;根据灰度服务版本选择请求的具体服务;这个流程非常的复杂,需要很多自定义的策略,还要熟悉的底层API原理,要二次重写来适配灰度策略,设重写原生API还容易触发一些惊喜问题

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    篇(十二)-事务总结篇

    ​ 咱们前面别对事务的几个支:XA、2PC、3PC、TCC、Saga、事务消息、最大努力事务进行的详细介绍。 本篇作为事务设的收尾篇,讲对前面的内容查缺补漏和总结,最后对市面的一些开源框做一些介绍。​1. 补偿型事务 柔性事务补偿型事务和通知型事务。 从结论上我们可以看出业务规避其实已经没有了事务的必要性,因此如果实在无法业务规避或者规避成本更加昂贵下,我们必须有事务来处理数据一致性问题。这时我们需要选择一个合适的来处理事务。 孙玄毕业于浙江大学,奈学教育创始人兼CEO,前转转公司技术委员会主席,前58集团技术委员会主席,前百度资深研发工程师,腾讯TVP,阿里MVP,在线直播大课《百万师》品牌创始人。 林淮川毕业于西安交通大学;奈学教育《百万师训练营》讲师、企业级源码内源负责人,前大树金融高级师、技术委员会开创者、技术总监;前天阳宏业交易事业部技术主管;多年互联网金融行业(ToB)经验。

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    篇(十三)-一致性法概述

    Consensus:准确翻译是共识,即多个提议者达成共识的过程,例如Paxos、Raft 就是共识法,是一种共识理论,系统是它的场景,一致性是它的目标。 因为系统引入了多个节点,节点规模越大,宕机、网络时延、网络区就越会成为常态,任何一个问题都可能导致节点之间的数据不一致。 Paxos 和 Raft 共识法初始被提出来是为了在场景下处理数据同步问题。 因为一致性的范围更大,且Paxos、Raft只需引入一些小改动就可以达到线性一致性,所以被扩展引申为“Paxos、Raft是系统中的一致性法”。 - 作者介绍 -林淮川毕业于西安交通大学;奈学教育《百万师训练营》讲师、企业级源码内源负责人,前大树金融高级师、技术委员会开创者、技术总监;前天阳宏业交易事业部技术主管;多年互联网金融行业(ToB

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    篇(四)-聊聊cap

    从百科上看:在系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。 总结:在系统中,C代表任何人在任何地点、任何时间,访问任何数据 结果都是一致的。 接下去,咱们从各个维度去析C 与P的差异。 从关注点来说,A关注的是用户对系统的可用要求;P关注的是系统实例间的网络连通性。 图片.png 在环境下,对cap的要求。 图片.png孙玄毕业于浙江大学,奈学教育创始人兼CEO,前转转公司技术委员会主席,前58集团技术委员会主席,前百度资深研发工程师,腾讯TVP,阿里MVP,在线直播大课《百万师》品牌创始人。 林淮川毕业于西安交通大学;奈学教育《百万师训练营》讲师 和 企业级源码内源负责人,前大树金融高级师、技术委员会开创者、技术总监;前天阳宏业交易事业部技术主管;多年互联网金融行业(ToB)经验。

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    之美~

    一、前言​  我们都知道,当今无论在BAT这样的大公司,还是各种各样的小公司,甚至是传统行业刚转互联网的企业都开始使用,那么什么叫呢?有什么好处呢? 经过了怎样的发展呢?是哪家企业开启了的时代呢?读完本文,你就会得到这些答案,下面让我们一起来开启概述的奇妙之旅吧! 由于超强的能力和高可靠性,即使在 X86 和高速发展的背景下,IBM 的大型机依然牢牢占据着一定的高端市场份额。​ 三、发展的里程碑​  大型主机凭借着大型机超强的和 IO 处理能力、安全性、 稳定性等,在很长一段时间内,大型机引领着机行业及商业领域的发展。 六、领域中冯诺依曼模型的变化?  上图是经典理论-冯.诺依曼体系,机硬件由运器、 控制器、存储器、输入设备、输出设备五大部组成。不管怎么变化,机仍没有跳出该体系的范畴。

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    初识

    的常见概念集群 小饭店原来只有一个厨师,切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了,厨房一个厨师忙不过来,又请了个厨师,两个厨师都能炒一样的菜,这两个厨师的关系是集群。 ? 为了让厨师专心炒菜,把菜做到极致,又请了个配菜师负责切菜,备菜,备料,厨师和配菜师的关系是,一个配菜师也忙不过来了,又请了个配菜师,两个配菜师关系是集群。 ? 节点 节点是指一个可以独立按照协议完成一组逻辑的程序个体。在具体的项目中,一个节点表示的是一个操作系统上的进程。 的发展过程一个成熟的大型网站系统并不是一开始就设的非常完美,也不是一开始就具备高性能、高可用、安全性等特性,而是随着用户量的增加、业务功能的扩展逐步完善演变过来的。 在这个过程中,开发模、技术等都会发生非常大的变化。 阶段一,单应用 网站的初期也可以认为是互联网发展的早起,我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。

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    之美

    一、前言我们都知道,当今无论在BAT这样的大公司,还是各种各样的小公司,甚至是传统行业刚转互联网的企业都开始使用,那么什么叫呢?有什么好处呢? 经过了怎样的发展呢?是哪家企业开启了的时代呢?读完本文,你就会得到这些答案,下面让我们一起来开启概述的奇妙之旅吧! 二、的发展历史1946年2.14日,那是一个浪漫的情人节 , 世界上第一台电子数字机在美国宾夕法尼亚大学诞生了,她的名字叫ENIAC。 由于超强的能力和高可靠性,即使在 X86 和高速发展的背景下,IBM 的大型机依然牢牢占据着一定的高端市场份额。 三、发展的里程碑大型主机凭借着大型机超强的和 IO 处理能力、安全性、 稳定性等,在很长一段时间内,大型机引领着机行业及商业领域的发展。而集中机系统也渐渐成为了主流。

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