Elixir构建于Erlang编程语言之上，是一种功能性编程语言，因其专注于开发人员的工作效率以及因为编写高度并发和可伸缩的应用程序而易于使用而闻名。
本教程将向您展示如何在Ubuntu 18.04服务器实例上安装Elixir和Phoenix frameworks以进行开发。
Elixir 是一门非常强大的 函数式 编程语言，Elixir 社区构建了一个插件，该插件可以在 Jetbrains 的 IDE 上运行 Elixir 程序且是用于所有的 Jetbrains 产品。
今天，DailyDrip发布了五周的免费内容，向人们介绍Elixir编程语言，并准备使用Ecto和Phoenix构建Web应用程序。我们制作了25个短片（每个约5分钟），这将使你从“Elixir是什么
在本教程中，您将使用Phoenix-Ecto和Mariaex配置现有的Phoenix应用程序连接到MySQL数据库。Ecto是Phoenix应用程序广泛使用的数据库包装器。Mariaex是一个数据库驱动程序，它与Ecto集成并与MySQL和MariaDB数据库进行数据传输。
Phoenix 作为一款高性能的 Web 开发框架受到广泛关注。可以遇见，在不就的将来，Elixir + Phoenix 的技术栈就会占据现有 Ruby + Rails 的半壁江山。Elixir 无论是在语言设计还是运行性能上都优于Ruby，可谓吸收了函数式编程和 Ruby 语言的精髓。Elixir 基于的 Erlang VM（BEAM）也是久经考验的虚拟机，其历史甚至超过了 JVM。 当然，Elixir 不仅仅可以用来做网站，它可以用来构建大规模分布式服务，编写高性能游戏服务器，编写高速交易系统，深度学
距离 1.2 发布已经有一年多，而 exlirconf 2016 McCord 宣布 1.3 的特性也已过去半年，phoenix 1.3 依旧犹抱琵琶半遮面，迟迟不肯现身。几天前，1.3 RC.0 悄然发布，我们终于可以一睹她的芳容。 引子 因为程序人生的读者大多不是 elixir / phoenix 的用户，所以在这里小小普及一下。elixir 是在 erlang VM 上发布的一门语法类似 ruby，能力完全继承 erlang，并支持 metaprogramming 的函数式编程语言。erlang VM
几年来，Web开发人员一直在积极讨论一种名为Elixir的新编程语言及其最受欢迎的Phoenix框架。 Elixir与Ruby和Phoenix vs. Rails是最受欢迎的主题之一，因为Elixir引起了Ruby开发者社区的最大兴趣。
英文原文：Elixir concepts for Go developers 基于 Elixir 的 Web 框架 Phoenix 受到了 Meteor 和 Rails 社区的广泛关注，所以今天我们推荐这篇文章，让大家了解这一新兴语言！ 这篇文章不是带你入门的，我只是把玩了一下这个编程语言，也不是什么专家，就把我写的当做一道开胃菜吧。我只是把我几个小时的调研结果汇总一下，以便能够帮助大家花几分钟读完之后再看 Elixir 是否吸引到了你。 本文内容目录如下： Elixir 是什么 弹性的不可变性 模式匹配
Ruby 和 Ruby on Rails 可能并不需要过多的介绍，因为它们已经被广泛的应用在 Web 开发领域。
这是一篇关于Rails的开发经历的文章，旨在将Rails中遇到的各种问题分享给还未接触Rails或是已经上路的朋友。虽说做Rails的开发时间不长，刚好一年多。但是，在这一年的时间中，该使用的技术架构，Ruby-China 推荐的Gem包，都尝试过使用过了，也为业务开发了一些Gem包。谈不上精通Rails，如果把Rails作者定为最高等级，他是F1赛车手，我该是个跑出租的老司机。
Jose Valim - Phoenix a web framework for the new web (Lambda Days 2016) 这是Elixir语言的设计者，Phoenix框架的主要贡献者Jose Valim对于Phoenix框架的介绍视频。 Elixir是一种运行于ErlangVM上具有元编程特性的动态语言。它拥有灵活的语法和强大的宏系统，还具备模式匹配、通过协议（类似Clojure的方式）支持多态等功能：继承了Erlang的优点，尤其适合开发并行、分布式，以及高容错应用。 Phoeni
最近很多读者想要meteor+react的相关资料，尤其是针对Meteor 1.3版本的。Meteor 1.3引入了React作为Meteor的View部分，并且加入了许多ES2015的新特性。 《Meteor+React—A step by step guide to building a complete app》是我很久之前花39美刀买的Meteor+React的书籍，作者是Ken Rogers。事实上，买了之后有些后悔，毕竟250软妹币，结果只是一本70页的书，而且内容也「非常适合初学者」，文字讲解
二级索引 二级索引是从主键访问数据的正交方式。Hbase中有一个按照字典排序的主键Rowkey作为单一的索引。不按照Rowkey去读取记录都要遍历整张表，然后按照你指定的过滤条件过滤。通过二级索引，索引的列或表达式形成一个备用行键，以允许沿着这个新轴进行点查找和范围扫描。 1 覆盖索引（Covered Indexes） Phoenix特别强大，因为它提供了覆盖索引。一旦找到索引的条目，不需要返回主表。相反，把我么关心的数据绑定到索引行，节省了读取的时间开销。 例如，以下内容将在v1和v2列上创建一个
一、索引的创建 通过二级索引,索引的列或表达式形成一个备用行键,以允许沿着这个新轴进行点查找和范 围扫描。 (1)覆盖索引 覆盖索引,一旦找到索引的条目,不需要返回主表,会把我们关心的数据绑定到索引行,节 省读取的开销。 例如:以下内容将在v1和v2列上创建一个索引,并在索引中包含v3列,以防止从原始数据 表中获取该列: CREATE INDEX my_index ON my_table(v1,v2)INCLUDE(v3) (2)功能索引 功能索引,允许您不仅在列上而且在任意表达式上创建索引。然后,当一个查询使用该表达 式时,索引可以用来检索结果而不是数据表。 例如:在EMP上创建索引UPPER_NAME_IDX(UPPER(FIRST_NAME ||''|| LAST_NAME)) 有了这个索引,发出下面的查询时,将使用索引而不是数据表来检索结果: SELECT EMP_ID FROM EMP WHERE UPPER(FIRST_NAME ||''|| LAST_NAME) ='JOHN DOE' (3)全局索引 全局索引适合读操作任务重的用例。使用全局索引,索引的所有性能损失都是在写入时发生 的。我们拦截数据表更新写(DELETE,UPSERT VALUES和UPSERT SELECT),建立索引 更新,然后发送任何必要的更新到所有感兴趣的索引表。在读的时候,phoenix会选择索引 表,然后使用它,这使得查询加快并且直接可想其它表一样scan索引表。默认情况下,除 非暗示,否则索引不会用于引用不属于索引的列的查询。 在用使用全局索引之前需要在每个RegionServer上的hbasesite.xml添加如下属性: 注意:如果使用的是ambari或者cloudera搭建的集群，可直接创建全局或本地索引，这些配置文件已经配置好了 <property> <name>hbase.regionserver.wal.codec</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value> </property> CREATE INDEX USERIDINDEX ON CSVTABLES(USERID); 以下查询会用到索引 SELECT USERID FROM CSVTABLES WHERE USERID='9bb8b2af925864bb275b840c578df3c3'; (4)本地索引 本地索引适用于写多读少,空间有限的场景,和全局索引一样,Phoneix在查询时会自动选 择是否使用本地索引,使用本地索引,为避免进行写操作所带来的网络开销,索引数据和表 数据都存放在相同的服务器中,当查询的字段不完全是索引字段时本地索引也会被使用,与全局索引不同的是,所有的本地索引都单独存储在同一张共享表中,由于无法预先确定 region的位置,所以在读取数据时会检查每个region上的数据因而带来一定性能开销。 在使用本地索引需要在Master的hbase-site.xml添加以下属性 注意:注意本地索引与全局索引的区别，全局只有在，select和where中都为索引才会使用索引 复制代码 <property> <name>hbase.master.loadbalancer.class</name> <value>org.apache.phoenix.hbase.index.balancer.IndexLoadBalancer</value> </property> <property> <name>hbase.coprocessor.master.classes</name> <value>org.apache.phoenix.hbase.index.master.IndexMasterObserver</value> </property> 复制代码 Phoeinx4.3以上为支持在数据region合并时本地索引region也能进行合并需要在每个 region servers中添加以下属性 <property> <name>hbase.coprocessor.regionserver.classes</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.LocalIndexMerger</value> </property> 创建本地索引 CREATE LOCAL INDEX MYINDEX ON CSVTABLES(USERID); 删除索引 CREATE LOCAL INDEX MYINDEX ON CSVTABLES(KEYWORD); 如果表中的一个索引列被
切换到一种新的编程语言通常是一件大事，特别是当团队成员对原始语言有丰富经验时。今年年初， Stream 将其主要编程语言从 Python 切换到了 Go。本文将会解释他们决定从 Python 切换到 Go 的一些原因。
从 1.2 版本开始, with 运算符是需要点时间去理解的 ELixir 特性之一. 它经常在使用 case 的情形下使用, 反之亦然. 两者的不同在于如果没有可以匹配到的子句, with 将失败, 而 case 将抛出一个不匹配 (no-match) 的错误 (CaseClauseError).
很久很久以前，有一天，我在HBase中新建了一张表 “XXX: XXX _EXCEPTION_LIST_INFO”，同时HBase在处理大量更新操作。然后在DROP掉表XXX: XXX_EXCEPTION_LIST_INFO时，HBase Master就宕机。
HBase是一个开源的非关系型分布式数据库，设计初衷是为了解决大量结构化数据存储与处理的需求。
忽然想起来还没怎么用过 profiling tools，这可是性能分析“杀器”啊，小水一波，兴许以后就用上了🙃。
最近，我们将 Universe.com 主页的性能提升了十倍以上。在本文中，我们将解析实现这一重大改进的具体技术手段。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 对于HBase而言，如果想精确地定位到某行记录，唯一的办法是通过rowkey来查询。如果不通过rowkey来查找数据，就必须逐行地比较每一列的值，即全表扫瞄。对于较大的表，全表扫描的代价是不可接受的。 但是，很多情况下，需要从多个角度查询数据。例如，在定位某个人的时候，可以通过姓
写这个题目估计会招人骂。 这三个著名的 MVC（或者 MTV） framework，分别对应 Ruby，Python，Elixir 三种语言。说他们是这几门语言的顶梁柱毫不为过。很多人都是慕着 framework 的名而来，进而学了语言。典型的就是曾经大红大紫（现在也算是一线明星）的 rails：很多 rails 工程师最初只知 rails，写了 rails 后发现语言的短板才反过来学的 Ruby。Phoenix 和 Elixir 大抵也是如此。 在 django / phoenix 上能看得出 rails
HBase 深入浅出 HBase 在大数据生态圈中的位置 提到大数据的存储，大多数人首先联想到的是 Hadoop 和 Hadoop 中的 HDFS 模块。大家熟知的 Spark、以及 Hadoop 的 MapReduce，可以理解为一种计算框架。而 HDFS，我们可以认为是为计算框架服务的存储层。因此不管是 Spark 还是 MapReduce，都需要使用 HDFS 作为默认的持久化存储层。那么 HBase 又是什么，可以用在哪里，解决什么样的问题？简单地，我们可以认为 HBase 是一种类似于数据库的存储
在软件项目与具体实现层面，我们需要考虑众多具体因素。但无论从哪种角度出发，技术栈的选择永远是决定项目成功与否的核心因素之一。根据您的实际应用需求、站点或者产品设计思路，不同的编程语言往往能够带来不同的效果甚至左右项目的最终命运。
Workload XM是Cloudera现代数据平台以工作负载为中心的管理工具，可主动分析数据仓库、数据工程和机器学习环境的工作负载，提升应用程序性能，以及优化基础架构的容量配置。Workload XM与Cloudera Enterprise平台内的多种计算引擎进行交互，使用户能够全面了解各类性能指标，从而通过迭代模式进行自助服务。
是的。Apache Phoenix 用于 OLTP（在线事务处理）用例，而不是 OLAP（在线分析处理）用例。不过，您可以将 Phoenix 用于实时数据摄取作为主要用例。
本篇博客,小菌为大家带来的是关于Phoenix的入门介绍及安装说明。
CDP 运营数据库使开发人员能够快速构建面向未来的应用程序，这些应用程序的架构旨在处理数据演变。它通过自动缩放等功能帮助开发人员自动化和简化数据库管理，并与Cloudera Data Platform (CDP) 完全集成。有关更多信息和 COD入门，请参阅 Cloudera Data Platform Operational Database (COD) 入门。
在选择要使用的后端框架时，有许多选项可用。虽然每个后端框架都有自己的优点和缺点，但在做出最终决定之前，还有一些其他因素需要考虑。在本指南中，我们将仔细研究经过尝试的框架，以确定哪个是最适合您的后端框架。
Hadoop在过去的几年里已经变得很成熟了。下面的图1-2显示了Hadoop生态系统堆栈。Apache Phoenix是HBase的SQL包装，它需要基本的HBase理解，在某种程度上，还需要理解它原生的调用行为。了解其他Hadoop生态系统组件以及HBase，将有助于更好地理解大数据领域，并利用Phoenix及其最佳可用特性。在本章中，我们将概述这些组件及其在生态系统中的位置。
伴随着技术的不断发展与进步，我们会接触和使用越来越多的数据源。从经久不衰的MySQL、Oracle、SQLserver、DB2等关系数据库，到方兴未艾的MongoDB、Redis、Cassandra等NoSQL产品，再到屡见不鲜的各种大数据组件，如Hive、Impala、HBase、Phoenix、Spark，以及林林总总的时序数据库、全文检索系统、图数据库等等。如果有一个Client，能够连接所有这些数据源，并将常规开发环境（如SQL脚本）都集中在一个GUI中，则必将为技术人员节省大量寻找并熟悉相应工具的时间，从而提高工作效率。正所谓工欲善其事，必先利其器，本篇介绍的DBeaver正是这样一款工具软件。
墨墨导读：本文描述如何在Oracle Cloud中创建并访问容器服务。为了简单，所有的操作都是针对root隔离区。
切换到新的编程语言向来是关键一步，尤其是当你的团队只有一位成员有该语言的使用经验时。今年年初，我们将 Stream 的主要编程语言从Python 切换到 Go。本文将解释为什么我们决定舍弃 Python 并切换到 Go 的一些原因。
本篇博客小菌为大家分享的是关于Phoenix的使用方式与常用shell。
在去年的文章里，我谈了 如何学习一门新的技术。那篇文章通篇形而上，讲大道理，读者颔首称赞，但回过头来在应用层面还是懵懵懂懂，不明就里。今天，我就我过去三周的经验，讲讲如何以正确的姿势在生产环境中使用一门新的语言。 过去三周，我在疯狂地使用 elixir，做了两个系统，一个是我上文提到的 policy engine，另一个是个尽可能通用的 activity stream / notification system。前者我花了一周，殚精竭虑，写下了 1600 行代码，production ready；后者我写了
reader部分参数请参考MysqlReader 插件文档 writer部分参数请参考HBase20xsqlwriter插件文档
背景 去年我写过一篇文章：撰写合格的 REST API。当时 Juniper 裁掉了我们在德州的一支十多人的团队，那支团队有一半的人手在之前的半年里，主要的工作就是做一套 REST API。我接手这个工作时发现那些API写的比较业余，没有考虑几个基础的HTTP/1.1 RFC（2616，7232，5988等等）的实现，于是我花了些时间重写，然后写下了那篇文章。 站在今天的角度看，那时我做的系统也有不少问题，很多 API 之外的问题没有考虑： API 的使用文档。当时我的做法是把文档写在公司使用的协作系统 c
文章教程 使用 Python 扩展 Clojure 链接: https://www.youtube.com/watch?v=vQPW16_jixs Libpython-clj 是一个库，它允许你从 c
一 基础架构详解 1 概念 讲调优之前，需要大家深入了解phoenix的架构，这样才能更好的调优。 Apache Phoenix在Hadoop中实现OLTP和运营分析，实现低延迟应用是通过结合下面两个优势： 具有完整ACID事务功能的标准SQL和JDBC API的强大功能 通过利用HBase作为后台存储，为NoSQL世界提供了late-bound, schema-on-read灵活的功能。 Apache Phoenix与其他Hadoop产品完全集成，如Spark，Hive，Pig，Flume和Map
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Fayson在前面的文章《Cloudera Labs中的Phoenix》，《如何在CDH中使用Phoenix》和《如何使用Phoenix在CDH的HBase中创建二级索引》中介绍了Cloudera Labs中的Phoenix，如何在CDH5.11.2中安装和使用Phoenix4.
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅《CDP中的运营数据库》，《运营数据库系列之可访问性》，《运营数据库系列之管理篇》，《运营数据库系列之高可用性》，《运营数据库系列之数据完整性》，《运营数据库系列之NoSQL和相关功能》，《运营数据库系列之应用支持》。
Apache Phoenix是Apache HBase上一个高效的SQL引擎，很多公司都在使用它，比如Salesforce，它开源了这个项目，并将该项目贡献到社区。很早也已经是顶级项目了。大家知道HDP中一直都包含Phoenix，老的CDH源生是不包含Phoenix的，但是Apache Phoenix社区对于C5的各个版本其实都有发布Parcel，但是这个不受Cloudera官方支持，参考Fayson之前的文章《0308-如何在CDH5.14.2中安装Phoenix4.14.0》。现在Cloudera和Hortonworks合并以后，两边的产品也进行了合并，如之前介绍的CFM，CEM集成到CDH，现如今Phoenix也包含到了CDH中，Cloudera官方会提供支持。本文Fayson会对Phoenix做一个简单介绍后，然后介绍如何在CDH5.16.2中安装和使用Phoenix。
Top-10-Backend-Frameworks-for-Web-Development-in-2020.png
使用 Spring+Mybatis 操作 Phoenix 和操作其他的关系型数据库（如 Mysql，Oracle）在配置上是基本相同的，下面会分别给出 Spring/Spring Boot 整合步骤，完整代码见本仓库：
序列（Sequence）是Phoenix提供的允许产生单调递增数字的一个SQL特性，序列会自动生成顺序递增的序列号，以实现自动提供唯一的主键值。
本次的小DEMO，我们沿用之前的订单数据集。我们将使用Phoenix来创建表，并进行数据增删改查操作。
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