Ignite™是一个以内存为中心的分布式数据库，缓存和处理平台事务性，分析性和流式工作负载，以PB级的速度提供内存速度. 主要好处 Ignite 使用者包括 ING, Sberbank, HomeAw
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。
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。 测试方法简述 测试的方法主要是通过搭建2台tomcat服务器，使用nginx来代理这2台tomcat，tomcat服务器里有一个web应用，此应用内通过Apache Ignite webSession cluster来
一次维护人员在上完线后，发现在分布式内存数据网格apache Ignite集群上通过客户端执行加载数据任务时，出现客户端节点连不上服务节点的问题。
测试方法 为了对Ignite做一个基本了解，做了一个性能测试，测试方法也比较简单主要是针对client模式，因为这种方法和使用redis的方式特别像。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 服务器： [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.6.32-2
Apache Ignite初步认识 今年4月开始倒腾openfire，过程中经历了许多，更学到了许多。特别是在集群方面有了很多的认识，真正开始认识到集群的概念及应用方法。 在openfire中使用的集群解决方案是代理+分布式内存。所谓代理便是通过一个入口转发请求到多个服务实例。而分布式内存就是解决服务实例间数据共享问题。通过这两步就可以搭建出一套水平扩展的集群系统。 openfire使用的分布式内存计算框架是hazelcast，并不了解它，大概只知道它是分布式网格内存计算框架。听许多openfire开发者都
那有了Redis这样优秀的NoSql数据库，为啥还会用到Apache Ignite呢？
此次使用 Apache NiFi 将 MySQL 热数据物化到 Ignite ,实现即时查询.
还有Oracle 的Timesten、SAP的HANA等，这些商业中间件不在我们研究的范围之内。
可靠的分布式计算系统和应用程序已成为杰出业务的基石，尤其是在自动化和管理关键任务业务流程以及向客户提供服务方面。作为这些系统和应用程序的开发人员和系统管理员，您应该提供各种信息技术（IT）解决方案，以确保您拥有最有效的系统。
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。在功能上有交集也有侧重点，一山不容二虎，但是在IgniteRDD的作用下，将两个内存计算平台无缝的连接了起来变成了一个新的完美的内存计算框架。
这些开源项目致力于解决身份验证和授权问题，使您的应用程序更安全可靠。它们支持各种身份验证协议，如OAuth2.0、SAML和OpenID Connect，还具备单点登录（SSO）、分布式会话管理和权限控制等功能。无论您是开发人员、系统管理员还是企业用户，这些项目都提供了广泛的解决方案，以保护您的数据和用户隐私。
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 包。下载后解压就可以直接使用了。 运行 进入到 ${IG
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-03
本文的部分内容摘自《使用 Apache Ignite 进行内存高性能计算 》一书。如果对此感兴趣，请查阅此书的其余部分以获取更多有用的信息。
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。下面我们就看看 Ignite 怎样实现这种事务处理。 下面先看一个测试程序。 package my.ignitestudy.datagrid; import org.apache.ignite.Ignite; import o
本文来自涂鸦智能的刘筠松在 PingCAP DevCon 2021 上的分享，包括 TiDB 在 IoT 领域，特别是在智能家居行业的使用。
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.CacheAto
白银票证是针对特定服务的伪造服务或 TGS 票证，可用于在与 Active Directory 企业域连接的受感染系统上保持持久性。在攻击中，攻击者可以制作有效的 TGS 服务并使用相关的 NTLM 哈希可以进一步制作其他服务的票证。
【编者按】飞速增长的数据需要大量存储，对这些数据的管理也不是一件容易的事。但相比于存储和管理，如何处理数据才是开发人员真正的挑战。对于TB级别数据的存储和处理通常会让开发人员陷入速度、可扩展性和开销的矛盾困境中。近日，Dmitriy Setrakyan在Dzone上撰文，为大家介绍了新一代数据库缓存系统Apache Ignite，由OneAPM工程师编译。 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
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集，从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑，需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言，这个技术选型的决策可谓举足轻重，倘若选择不当，可能会导致较大的修改成本，须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外，对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台，也了解得比较
在传统的单机系统中，调用一个函数，要么返回成功，要么返回失败。这就是两态系统(2-state system)。
机票业务看起来简单，实际上整个流程的处理链条很长，调用关系也非常复杂，上下游涉及的各类日志种类约60个，每种日志都有独立格式和请求/响应报文，日生产的日志数据量约50-100亿，如果时间范围再扩大到15天，数据量轻松的达到千亿级以上。
原文链接：https://www.xttblog.com
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，可以基于 ZooKeeper 实现诸如：数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、配置维护，名字服务、分布式同步、分布式锁和分布式队列等功能。
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，属于面试的热门考点。发现一篇很不错的文章，给大家参考。
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-01
在Zookeeper的运行过程中，客户端会在会话超时的到期范围内向服务器发送请求（包括读写）或ping请求，俗称心跳检测，以完成会话激活，从而保持会话的有效性。
Apache ZooKeeper（以下简称ZK）是一个分布式的协调服务，为分布式系统提供了一致性、可靠性和高性能。ZK可以用于实现诸如统一命名服务、配置管理、分布式锁等功能。其中，ZK集群在实现这些功能时起着至关重要的作用。
大数据文摘作品 编译：王一丁、王梦泽、夏雅薇 本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源，由浅入深，比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议”等有趣的话题。相信各种背景的朋友都会在这篇文章中有所收获。 之前，我们已就数据可视化进行了深入探讨。这次，我们将从更基本的概念讲起，以便在涉足更复杂的数据科学和商业智能之前能够真正理解大数据。文中会引领大家阅读介绍大数据的相关文章，研究网络上流传的大数据的概念，查看与大数据相关的出版物。 数据可视化： ht
【新智元导读】亚马逊近日公布其支持的深度学习框架MXNet加入Apache孵化器，从而利用Apache软件基金会的流程、管理、外展和社区活动。加快MXNet的发展对于AWS非常重要，因为在流行程度上MXNet仍然落后于TensorFlow和其他常用框架。亚马逊表示AWS将继续为支持推广MXNet发挥作用，为项目贡献更多的代码和文档，从而吸引更多开发人员。 Apache软件基金会孵化超过350个开源项目和计划，在将开发和资源带入有意义的开源项目方面有悠久的历史。该基金会一直致力于推进开放式大数据项目。现在，亚
为了解决重试导致的消息重复、乱序问题，kafka引入了幂等消息。幂等消息保证producer在一次会话内写入一个partition内的消息具有幂等性，可以通过重试来确保消息发布的Exactly Once语义。
事务是一个程序执行单元，里面的所有操作要么全部执行成功，要么全部执行失败。RocketMQ、Kafka和Pulsar都是当今业界应用十分广泛的开源消息队列（MQ）组件，笔者在工作中遇到关于MQ选型相关的内容，了解到关于“事务消息”这个概念在不同的MQ组件里有不同内涵。故借此文，试着浅析一番这三种消息队列（MQ）的事务消息有何异同，目的是形成关于消息队列事务消息的全景视图，给有类似业务需求的同学提供一些参考和借鉴。
今天我们为大家分享的是一款多漏洞的Linux靶机，通过系统中的不同漏洞进行提权获得root权限。
MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。
除了 JConsole 监控控制台之外，ZooKeeper 还提供了一些命令，可使我们更加灵活地统计监控 ZooKeeper 服务的状态信息。
导语 | 事务是一个程序执行单元，里面的所有操作要么全部执行成功，要么全部执行失败。RocketMQ、Kafka和Pulsar都是当今业界应用十分广泛的开源消息队列（MQ）组件，笔者在工作中遇到关于MQ选型相关的内容，了解到关于“事务消息”这个概念在不同的MQ组件里有不同内涵。故借此文，试着浅析一番这三种消息队列（MQ）的事务消息有何异同，目的是形成关于消息队列事务消息的全景视图，给有类似业务需求的同学提供一些参考和借鉴。 一、消息队列演化 消息队列（Message Queue，简称MQ），是指在消息
通常我们在NIFI里最常见的使用场景就是读写关系型数据库，一些组件比如GenerateTableFetch、ExecuteSQL、PutSQL、ExecuteSQLRecord、PutDatabaseRecord等等，都会有一个属性配置大概叫Database Connection Pooling Service的，对应的接口是DBCPService，其实现类有：HiveConnectionPool DBCPConnectionPool DBCPConnectionPoolLookup。我们用的最多的就是DBCPConnectionPool。具体怎么配置这里就不赘述了，看对应的Controller Service文档就可以了。
简单地说，ZooKeeper的连接与会话就是客户端通过实例化ZooKeeper对象来实现客户端与服务器创建并保持TCP连接的过程。本质上，Session就是一个TCP 长连接。
作者：ruoyuliu刘若愚，腾讯 WXG 后台开发工程师 导语 事务是一个程序执行单元，里面的所有操作要么全部执行成功，要么全部执行失败。RocketMQ、Kafka 和 Pulsar 都是当今业界应用十分广泛的开源消息队列（MQ）组件，笔者在工作中遇到关于 MQ 选型相关的内容，了解到关于“事务消息”这个概念在不同的 MQ 组件里有不同内涵。故借此文，试着浅析一番这三种消息队列（MQ）的事务消息有何异同，目的是形成关于消息队列事务消息的全景视图，给有类似业务需求的同学提供一些参考和借鉴。 一、消息
在Hive 日常跑批的情况下，如出现数据倾斜严重，或者运行未经优化的SQL时可能导致Hive 任务运行时长超过预期并且长时间占用资源池队列的大量资源，从而导致其他任务因资源不够的情况而延迟。对于这种情况，用户可能期望该作业失败，来保证后续作业的运行。本文主要讲述如何设置Hive 任务的超时时间以及与其关联的参数，合理的配置参数可以减少上述问题的发生。
一转眼发现博客里积累了不少文章，特别是这两年开始发现写博客也是一种提升自己技术能力的方法。这就和写代码一样，因为会让大脑思考，时间长了就会留下记忆。所以很多的高手都是通过这样的不断的重复训练来的。 也就是为什么一些快速成长的公司更容易产生大牛，因为如果初始的员工本身不够牛，业务很难大发展。底子在那里，加上各种实战自然就成长的快，时间长了不牛才怪。当然大牛的人还要会沉淀、思考、修正、分享，这或许是写博客的一个意义所在吧。 java开发相关 Tomcat shutdown执行后无法退出进程问题排查及解决 记一次
关闭2次 ch := make(chan bool) close(ch) close(ch) // 这样会panic的，channel不能close两次 读取的时候channel提前关闭了 ch := make(chan string) close(ch) i := <- ch // 不会panic, i读取到的值是空 "", 如果channel是bool的，那么读取到的是false 向已经关闭的channel写数据 ch := make(chan string) close
安装文件解压后，进入 config 目录，配置文件：default-config.xml
关闭2次 ch := make(chan bool) close(ch) close(ch) // 这样会panic的，channel不能close两次 读取的时候channel提前关闭了 ch := make(chan string) close(ch) i := <- ch // 不会panic, i读取到的值是空 "", 如果channel是bool的，那么读取到的是false 向已经关闭的channel写数据 ch := make(chan string) clos
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-02
Apache BookKeeper是一款企业级存储系统，最初由雅虎研究院研发，在2011年作为Apache ZooKeeper的子项目进行孵化，在2015年1月成为 Apache顶级项目。
保证缓存和数据库数据一致性是一个复杂的问题，它涉及到缓存策略、数据更新机制、系统架构等多个方面。下面我将介绍一些常见的策略来确保缓存和数据库之间的数据一致性。
很多朋友经常问我，能不能用OkHttp库的Java编写一个淘宝视频的采集程序，今天它来了！在市面上众多的采集框架中，OkHttp库的应用比较广泛，而且也是非常的稳定，下面的代码示例不知道能不能满足大家的胃口呢？一起来看一下吧。
本文整理自移动软件开发工程师谢磊在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。本篇内容主要分为四个部分：
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