echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...-f 指 shell 函数 -n 从每个(变量)名称中删除 export 属性 -p 显示所有导出变量和函数的列表 ---- 参考： stackoverflow question 16618071...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
在内存数据库中，不是所有的数据都需要存储在内存中，有些数据仍然能够存储在Disk上，硬盘表（Disk-Based Table，简称DBT）是传统的表存储结构，每个Page是8KB，在查询和更新DBT时，...交叉事务：在解释性TSQL模块中，一个事务既能访问硬盘表，也能访问内存优化表；实际上，SQL Server创建了两个事务，一个事务用于访问硬盘表，一个事务用于访问内存优化表，在DMV中，分别使用transaction_id...Apache Ignite Apache Ignite是一个内存数据组织是高性能的、集成化的以及分布式的内存平台，他可以实时地在大数据集中执行事务和计算，和传统的基于磁盘或者闪存的技术相比，性能有数量级的提升...汇总一下，Apache Ignite的功能特性： 分布式键值存储：Ignite数据网格是一个内存内的键值存储，分布式的分区化的哈希，集群中每个节点都持有所有数据的一部分，这意味着集群内节点越多，就可以缓存的数据越多...Fastdb中并发访问数据库的同步机制通过原子指令实现，几乎不增加查询的开销。
那有了Redis这样优秀的NoSql数据库，为啥还会用到Apache Ignite呢？ 不知道你是否有想过一个事情，就是Redis这样的内存数据库，如果能支持SQL语句，是不是就更牛了。...如果说你做过小傅哥的 DB-Router 组件开发，那么也可以在组件中添加对Ignite内存数据库的路由配置。这样的使用会更加方便，也可以自动的通过注解来切换数据源的使用。...同时 compose 中还安装了一个 ApacheBench 压测工具。 三、连接配置 首先确保你已经安装过 DBeaver ，之后就可以连接和创建表了。 1. 选择 Ignite 2....创建库表 4. 创建完成 之后你所有做的修改，包括你自己手动创建表、字段、索引，都需要点保存。否则它是红色的，不生效。 四、功能配置 1....也适合在一些需要内存计算的场景中，并且不改变MySQL表结构的情况下，做一些优化的是使用。 - END -
集群发现机制 在Ignite中的集群号称是无中心的，而且支持命令行启动和嵌入应用启动，所以按理说很简单。而且集群有自动发现机制感觉对于懒人开发来说太好了，抱着试一试的心态测试一下吧。...在Apache Ignite中有三种自有的发现机制：组播、静态IP、组播+静态IP。下面就这几种来试一试吧。...具体的配置与方法可以参考《Apache Ignite高性能分布式网格框架-初探》。...集群发现机制测试-组播模式 按照Ignite的手册组播是不需要做太多的配置的，默认即可，我在本机搭建两个tomcat发现确实是可以实现自动发现的，启动后确实完成用户登录，关闭其中一台tomcat发现用户登录状态还是保持了...这说明客户端模式的节点不保存数据。 测试一下静态IP指定 在之前的测试中静态IP是指定了全部的机器，那么如果只指定一个IP会如何呢？对节点启动顺序是否有影响。
-- 不设置则不启动这个服务，具体代码可以参看开源的例子 -->默认的是开启...)例子中设置了两个模板：base 模板：复制模式，支持事务manage 模板：分区模式，同一份数据，在集群中备份 3 次，支持事务的 userToken也可以用 myy_token ，因为它的有添加表的权限。...DawnSql 的字符串function my_str(line:string){ concat('DawnSql ', line);}-- 2、当把 DawnSql函数中提交到数据后，就可以在 sql...，在集群中是负载均衡的，当节点故障时，定时任务会进行故障转移
如果客户的数据需要上传到 SAAS 厂商的服务器，那么 SAAS 厂商只需要对相应的数据设置用户组，并对这个用户组设置相应的权限，就可以将该用户组的权限，发给客户，客户就可以根据自己的实际需求来修改、扩展相应的功能...1、设置配置文件 1.1、设置 consistentId，如果是集群的话，每个节点的 consistentId 应该是不一样，这个属性可以不设置。...-- 不设置则不启动这个服务，具体代码可以参看开源的例子 --> 的系统中业务的流程和规则往往特别的复杂，业务变动大，时效性要求高 例如：在保险中，代理人的组织结构是金字塔型的，佣金项几十个，不同的产品有不同的佣金比例，代理人级别不同也有所不同。...可以将代理人的em_no 作为主键，将代理的上下级、保单、佣金项作为数据，形成一个树形结构。当保单改变，或者上下级变化时候，动态修改该树。当需要计算佣金的时候，只需要扫描这棵树的佣金项即可。
Ignite是apache基金的一个开源项目，功能与hazelcast非常类似： Apache Ignite内存数据组织是高性能的、集成化的以及分布式的内存平台，他可以实时地在大数据集中执行事务和计算...启动一个Ignite吧 只要少量的代码我们就可以将Ignite应用到自己的系统中，比如我需要做一个缓存。...在工程中通过Maven引入 Ignte的最小引入包就是一个ignite-core.jar包依赖 org.apache.ignite情况下缓存模式是分区模式，当然分区模式下需要设置缓存的备份数量backups，如果不设置的话缓存并不会在其他节点上做备份。 什么意思呢？...这里比较重要的是 cache = webSesIgnite.cache(cacheName); 在前面举的例子中我们获取一个缓存是用getOrCreateCache方法，这个方法会在缓存不存在的情况下自动创建一个缓存
“ 消息 ”是在两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单，例如只包含文本字符串；也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中，“ 消息队列 ”是在消息的传输过程中保存消息的容器 。...I.10 Ignite / Redis Apache Ignite 内存数据组织框架是一个高性能、集成化和分布式的内存计算和事务平台，用于大规模的数据集处理，比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能...Redis提供了客户端乐观事务的有限支持，在并发更新情况下，客户端需要手工重试事务。...3 数据分区 Ignite支持分区缓存，类似于一个分布式哈希，集群中的每个节点都存储数据的一部分，在拓扑发生变化的情况下，Ignite会自动进行数据的再平衡。...5 原生对象 Ignite允许用户使用自己的领域对象模型并且提供对任何Java/Scala, C++和.NET/C#数据类型(对象)的原生支持，用户可以在Ignite缓存中轻易的存储任何程序和领域对象。
在回避 Hadoop 的按批调度后，它可以在几毫秒内而不是在几十秒内启动作业。内存数据存储可通过消除对磁盘或网络上的数据的调动来显着地缩短访问时间。...这就是在不更改代码的情况下提高 Hadoop 应用程序性能的 Ignite 方法。其主要优点是所有的操作都是高度透明的，都是能在不改变 MapReduce 代码行的情况下完成的。...在这篇文章中，我们将探讨内存中的 Apache Ignite MapReduce 的一些细节。 内存中的 Ignite MapReduce 引擎与 Hadoop HDFS 还有 Yarn 完全兼容。...解压 Apache Ignite 发行包 将 Apache Ignite 的发行包解压到开发环境中的某个位置，并将路径 IGNITE_- HOME 添加到安装的根目录中。...注意在默认情况下，所有的事件都会处于禁用状态而不会触发。只有在启用了上述事件之后，才可以在 Ignite Visor 中使用命令 “tasks” 来获取有关任务执行的统计信息。
前一篇文章介绍了怎样安装和使用 Ignite 的缓存。今天说说 Ignite 的缓存事务。...在我们平时的开发中经常会有这么一种场景，两个或多个线程同时在操作一个缓存的数据，此时我们希望要么这一批操作都成功，要么都失败。这种场景在数关系型据库中很常见，就是通过数据库的事务处理来实现的。...并且第二个线程稍晚运行，目的是为了等待第一个线程先把数据修改了，这是为了比较容易测试我们的程序。...- 在我们开发使用事务的场景下，我们可以通过调整事务并发模式和事务级别参数来满足我们不同业务的需要。 - 事务最后需要使用 commit() 来提交修改，或通过 rollback() 来回滚修改。...运行测试程序，可以看到第一个线程修改了缓存，但是并没有提交修改，而是等到第二个线程提交修改后，此时第一个线程就会抛出异常，rollback修改。
以下为译文 将数据存储在缓存中能够显著地提高应用的速度，因为缓存能够降低数据在应用和数据库中的传输频率。...Apache Ignite允许用户将常用的热数据储存在内存中，它支持分片和复制两种方式，让开发者可以均匀地将数据分布式到整个集群的主机上。...在Ignite的配置上有下面这几个选项可供选择： Write-Through和 Read-Through 在Write-Through模式中，缓存中的数据更新会被同步更新到数据库中。...默认情况下，Write-Through中每一次更新都会对数据库发起一次请求。如果使用Write-Behind Caching后写，对缓存的更新会整合成批次然后再发送给数据库。...最后，可以支持任何底层数据库存储同样让 Ignite成为数据库缓存的首先。 想要了解更多信息、文档、示例，请移步Apache Ignite官网。
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-03 ignite-log4j2模块 在使用Log4j之前，需要先导入....xml"/> 注意： ignite-log4j2.xml的路径要么是绝对路径，要么是相对路径，相对于IGNITE_HOME...(ignite-log4j2-2.11.0.jar里代码限制) 在idea中，设置环境变量IGNITE_HOME=E:\java\ignite_examples\如下所示： ignite-log4j2....xml文件 在环境变量IGNITE_HOME下创建config目录，然后再创建ignite-log4j2.xml文件，内容如下，来源于官方apache-ignite-2.11.0-bin包下apache-ignite...环境变量 调debug模式 修改 ignite-log4j2.xml ，开启debug模式，ignite有些报错需要开启debug模式下才会显示详细报错信息 <Root level="DEBUG
Apache Spark 、 Apache Ignite 两个都是顶级开源软件，同属于内存计算框架与平台。...Ignite 提供任何规模的实时性能和线性水平可扩展性，无论是部署在本地、公共或私有云中，还是在混合环境中。...从介绍描述看，两个技术是可以互补，即是IgniteRDD, IgniteRDD是一个SparkRDD抽象的实现，实现 RDD 在Ignite与 Spark 中互认互通。...IgniteRDD 作为 Ignite 分布式缓存的视图，既可以在 Spark 作业执行进程中部署，也可以在 Spark 工作节点中部署，也可以在它自己的集群中部署。...从结果上来说，即使在普通的较小的数据集上，Spark 查询也可能花费几分钟的时间，因为需要进行全表扫描。如果使用 Ignite，Spark 用户可以配置主索引和二级索引，这样可以带来上千倍的性能提升。
Apache Ignite是一个高性能、可扩展的分布式内存计算和数据存储平台，它允许开发者在内存中处理大规模数据集，实现高速的实时计算和事务处理。...Apache Ignite核心特性 内存加速：数据驻留于内存中，显著提高数据访问速度。 分布式计算：支持MapReduce、SQL查询和流处理，实现数据并行处理。...事务管理不当 问题描述：在高并发环境下，不当的事务管理策略可能导致性能瓶颈或事务冲突。 避免策略：优化事务边界，减少不必要的事务范围。...通过避免上述常见问题与易错点，合理规划和配置Ignite集群，开发者可以充分利用Ignite的强大功能，构建高性能、高可扩展性的应用系统。...实践过程中，不断监控和优化Ignite配置，是提升系统性能的关键。
生产重现故障 修改log4j2日志，得到报错信息(以下是后续本地环境模拟的，报错内容和生产一致)： 服务端节点错误： [2021-11-25T18:13:28,887][ERROR][tcp-disco-sock-reader...接着重试后往下看： 在客户端重试的TCP包中，37行发现发送len为1的应答包(RES_OK)，但是重试前服务端没有发送这个应答包，结合处理TcpDiscoveryJoinRequest源码看，代码为...jstack jstack也可以导出卡住线程的堆栈信息，命令如下： jstack -l PID >> output.log ，PID可以通过JPS得到 得到结果后，过滤出tcp-disco-sock-reader...2个，一是power服务端节点遗漏配置x86客户端的hostname，二是维护开启DNS，导致DNS解析hostname找不到，卡住15秒 结合ignite源代码回顾 客户端收集本地信息 首先客户端在启动加入节点前...接口，ignite里TcpDiscoveryJoinRequestMessage 重写了readExternal，在重写的readExternal里会初始化InetSocketAddress。
测试方法很简单主要是下面几点： 不作参数优化，默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端，然后自己的笔记本作客户端 按1，10，20，50，100，200线程进行测试 测试环境说明...; import org.apache.ignite.IgniteCache; import org.apache.ignite.Ignition; import org.apache.ignite.cache.CacheMode...从这个数据可以看出来，在这种都是服务端的模式下，写入性能基本稳定，在达到200线程时出现衰减；而读取则基本是线性的，到100线程差不多也就到顶了。...ignite本身含有这么多功能按理性能肯定是比不上才对，而且ignite组成集群后是需要进行数据分块存取和备份的，而测试环境中redis则是单实例情况，这让我没太想明白啊。。还望有高手指点。。...看网上许多人测试的数据redis少点的4万+，据说可以到10万+。但我自己的测试环境差了点反正最多也没过3万，这到底会是什么原因呢？
即Hive类似于一个Hadoop的客户端，所以Hive不涉及集群的概念，可以安装多个。...（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等。 ...1.4.3 数据更新 由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。...而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据，使用 UPDATE … SET修改数据。...文件中添加如下配置信息，就可以实现显示当前数据库，以及查询表的头信息配置。
在 Ignite 的分布式缓存中还有一种常见应用场景是分布式锁，利用分布式锁我们可以实现简单的集群master选举功能。...下面是一个使用分布式锁的例子： package my.ignitestudy.datagrid; import org.apache.ignite.Ignite; import org.apache.ignite.IgniteCache...; import org.apache.ignite.Ignition; import org.apache.ignite.cache.CacheAtomicityMode; import org.apache.ignite.configuration.CacheConfiguration...; import org.apache.ignite.configuration.IgniteConfiguration; import org.apache.ignite.spi.discovery.tcp.TcpDiscoverySpi...; import org.apache.ignite.spi.discovery.tcp.ipfinder.vm.TcpDiscoveryVmIpFinder; import java.util.Arrays
简介 Apache Ignite 内存数据组织框架是一个高性能、集成化和分布式的内存计算和事务平台，用于大规模的数据集处理，比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能，同时他还为应用和不同的数据源之间提供高性能...、分布式内存中数据组织管理的功能。...安装 从 https://ignite.apache.org/download.cgi#binaries 下载最新的安装包，这里我下载的是 apache-ignite-fabric-2.3.0-bin.zip...此时，我们可以在另外一台机器上运行同样的命令来再启动一个 Ignite，此时我们就可以看到 ... [00:41:21] Topology snapshot [ver=2, servers=2, clients...ignite = Ignition.start(cfg); 也可以使用指定的配置文件来获取到集群的连接，比如： Ignite ignite = Ignition.start("... config file
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