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HadoopSpark 太重,esProc SPL 很轻

很多用户开始转向分布式计算路线,用多台廉价的 PC 服务器组成集群来完成大数据计算任务。 Hadoop/Spark 就是其中重要的软件技术,由于开源免费而广受欢迎。...所以不得不为 Hadoop/Spark 采购更高配置的服务器,要增加硬件支出。...小规模集群的服务器数量本来就不多,Hadoop 又浪费了不少,小马拉大车,最后运行的效果可想而知。花了大价钱采购、费事费力的使用 Hadoop,实际计算的性能却不理想。 就没有别的选择了?...SPL 不仅可以作为独立服务器使用,还很容易集成到需要高性能计算的应用中,比如即时查询系统,只要引入几个 jar 包即可。Hadoop 则很难集成,只能在边上作为一个数据源运行。...Hadoop 上某 OLAP 服务器:虚拟机 100CPU 核,计算时间:120 秒。 SPL:虚拟机 12CPU 核,计算时间:仅 4 秒。性能提高 250 倍。

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Hadoop Spark太重,esProc SPL很轻

很多用户开始转向分布式计算路线,用多台廉价的PC服务器组成集群来完成大数据计算任务。Hadoop/Spark就是其中重要的软件技术,由于开源免费而广受欢迎。...所以不得不为Hadoop/Spark采购更高配置的服务器,要增加硬件支出。...小规模集群的服务器数量本来就不多,Hadoop又浪费了不少,小马拉大车,最后运行的效果可想而知。花了大价钱采购、费事费力的使用Hadoop,实际计算的性能却不理想。 就没有别的选择了?...SPL不仅可以作为独立服务器使用,还很容易集成到需要高性能计算的应用中,比如即时查询系统,只要引入几个jar包即可。Hadoop则很难集成,只能在边上作为一个数据源运行。...Hadoop上某OLAP服务器:虚拟机100CPU核,计算时间:120秒。 SPL:虚拟机12CPU核,计算时间:仅4秒。性能提高250倍。

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Hadoop Spark太重,esProc SPL很轻

很多用户开始转向分布式计算路线,用多台廉价的PC服务器组成集群来完成大数据计算任务。Hadoop/Spark就是其中重要的软件技术,由于开源免费而广受欢迎。...所以不得不为Hadoop/Spark采购更高配置的服务器,要增加硬件支出。...小规模集群的服务器数量本来就不多,Hadoop又浪费了不少,小马拉大车,最后运行的效果可想而知。花了大价钱采购、费事费力的使用Hadoop,实际计算的性能却不理想。 就没有别的选择了?...SPL不仅可以作为独立服务器使用,还很容易集成到需要高性能计算的应用中,比如即时查询系统,只要引入几个jar包即可。Hadoop则很难集成,只能在边上作为一个数据源运行。...Hadoop上某OLAP服务器:虚拟机100CPU核,计算时间:120秒。 SPL:虚拟机12CPU核,计算时间:仅4秒。性能提高250倍。

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Spring Boot 太重,Vert.x 真香!

如今,很多刚诞生的JAVA微服务框架大多主打“轻量级”,主要还是因为Spring Boot太重。...但是,你必然在服务器上付出: 至少一台“服务发现 ”的服务器; 可能有一个统一的网关Gateway; 可能需要一个用于“分布式配置管理”的配置中心; 可能进行“服务追踪”,知道我的请求从哪里来,到哪里去...; 可能需要“集群监控”; 项目上线后发现,我们需要好多服务器,每次在集群中增加服务器时,都感觉心疼; 压测30秒 压测前的内存占用 如图,内存占用304M。...Vert.x消耗的资源很低,感觉一个1核2G的服务器已经能够部署许多个Vert.x服务。除去编码方面的问题,真心符合小项目和小模块。...上手极为容易; 灵活,可以兼容同步和异步两种编程思路; JAR小,4~5M; 多语言; 有KOA的影子; 只有大约2000行源代码,源代码足够简单,可以理解和修复; 符合当今趋势; 多语言; 嵌入式服务器

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基础还是太重要了...

比如服务器验证用户登录就是在会话层。 传输层(段):实现网络不同主机上的用户进程之间的数据通信,可靠与不可靠的传输,传输层的错误检测,流量控制,拥塞控制。TCP UDP就这层。...HTTPS 其实就是建构在 SSL/TLS 之上的 HTTP 协议,所以,要比较 HTTPS 比 HTTP 要更耗费服务器资源。 网络代理正向和反向区别?...正向代理: 客户端向代理服务器发送请求,代理服务器代表客户端向目标服务器请求资源。 客户端需要明确指定代理服务器,请求的目标服务器对客户端是不可见的。 代理服务器可以缓存请求的资源,提高访问速度。...反向代理的主动方是服务器,主要是提供负载均衡、安全防护等作用。 反向代理: 客户端向反向代理服务器发送请求,反向代理服务器根据请求的内容和规则,将请求转发给后端的目标服务器。...客户端不需要明确指定代理服务器,请求的目标服务器对客户端是透明的。 反向代理服务器可以根据负载均衡算法将请求分发给多个后端服务器,提高系统的性能和可靠性。

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Tomcat 太重?试试这个轻量容器!性能很炸!

Undertow 是一个采用 Java 开发的灵活的高性能 Web 服务器,提供包括阻塞和基于 NIO 的非堵塞机制。...Undertow 是红帽公司的开源产品,是 Wildfly 默认的 Web 服务器。...Tomcat具有Web服务器特有的功能,包括 Tomcat管理和控制平台、安全局管理和Tomcat阀等。Tomcat本身包含了HTTP服务器,因此也可以视作单独的Web服务器。...但是,Tomcat和ApacheHTTP服务器不是一个东西,ApacheHTTP服务器是用C语言实现的HTTP Web服务器。Tomcat是完全免费的,深受开发者的喜爱。...Undertow是一款灵活的高性能Web服务器,支持阻塞IO和非阻塞IO。由于Undertow采用Java语言开发,可以直接嵌入到Java项目中使用。

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数字证书原理,公钥私钥加密原理 – 因为这个太重要了

例如上面的消息可以被黑客截获如下: “客户”->“服务器”:你好 “服务器”->“客户”:你好,我是服务器 “客户”->“黑客”:你好 // 黑客在“客户”和“服务器”之间的某个路由器上截获“客户”发给服务器的信息...因此通信过程可以改进为如下: 2.2 第二回合: “客户”->“服务器”:你好 “服务器”->“客户”:你好,我是服务器 “客户”->“服务器”:向我证明你就是服务器服务器”->“客户”:你好,我是服务器...假设“黑客”想冒充“服务器”: “黑客”->“客户”:你好,我是服务器 “客户”->“黑客”:向我证明你就是服务器 “黑客”->“客户”:你好,我是服务器 {你好,我是服务器}[???...“服务器”->“客户”:你好,我是服务器 {你好,我是服务器}[私钥|RSA] “客户”->“服务器”:{我的帐号是aaa,密码是123,把我的余额的信息发给我看看}[公钥|RSA] “服务器”->“...”->“服务器”:向我证明你就是服务器服务器”->“客户”:你好,我是服务器 {你好,我是服务器}[私钥|RSA] 注意,上面第二次通信,“服务器”把自己的证书发给了“客户”,而不是发送公钥。

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