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
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
【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
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
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。
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
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
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。
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。
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。
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
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。
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-03
安装文件解压后，进入 config 目录，配置文件：default-config.xml
那有了Redis这样优秀的NoSql数据库，为啥还会用到Apache Ignite呢？
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。
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-01
此次使用 Apache NiFi 将 MySQL 热数据物化到 Ignite ,实现即时查询.
当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致的时候，就需要消息队列，作为抽象层，弥合双方的差异。“ 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 。
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
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
【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
将数字序列中的值，保存在字典中，值为 key，下标为值。 这样就转变成查询问题了，只需要遍历数字序列，查询 target - 遍历的值是否在字典中， 就可以得出两个整数的下标。
节点顺序 - 每个节点的内部属性（对于TcpDiscoverySpi，它只是一个统一增加的数字）。
Dawn Sql 是革命性的技术。因为它符合革命性技术的两大特征！ 1、极大的提高了用户的使用体验！ 2、从根本上提高了产能！ 1、DawnSql 是什么？ DawnSql 是一个基于 apache ignite 支持水平扩展和容错的分布式计算平台，可以在 TB 级数据上以内存级的速度构建实时应用。 DawnSql 不仅支持完整的 SQL, NoSql。最关键的是支持自定义的 SQL方法 DawnSql 是一个自带分布式缓存、分布式事务、分布式计算平台的超级分布式HTAP数据库。 DawnSql 拥有良好的
今天给各位渗透测试同行们提供一种Linux提权方法，在这篇文章中，我们将介绍如何使用Cron Jobs来实现Linux下的权限提升，并获取远程主机的root访问权。
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-02
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。
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
在前面一节，我们梳理了实现 Feign 断路器以及线程隔离的思路，这一节，我们先不看如何源码实现（因为源码中会包含负载均衡算法的改进部分），先来讨论下如何优化目前的负载均衡算法。
Hadoop：Apache Hadoop是一个开源的分布式系统基础框架，离线数据的分布式存储和计算的解决方案。Hadoop最早起源于Nutch，Nutch基于2003 年、2004年谷歌发表的两篇论文分布式文件系统GFS和分布式计算框架MapReduce的开源实现HDFS和MapReduce。2005年推出，2008年1月成为Apache顶级项目。Hadoop分布式文件系统(HDFS)是革命性的一大改进，它将服务器与普通硬盘驱动器结合，并将它们转变为能够由Java应用程序兼容并行IO的分布式存储系统。Hadoop作为数据分布式处理系统的典型代表，形了成完整的生态圈，已经成为事实上的大数据标准，开源大数据目前已经成为互联网企业的基础设施。Hadoop主要包含分布式存储HDFS、离线计算引擎MapRduce、资源调度Apache YARN三部分。Hadoop2.0引入了Apache YARN作为资源调度。Hadoop3.0以后的版本对MR做了大量优化，增加了基于内存计算模型，提高了计算效率。比较普及的稳定版本是2.x，目前最新版本为3.2.0。
最近，业务增长的很迅猛，对于我们后台这块也是一个不小的挑战，这次遇到的核心业务接口的性能瓶颈，并不是单独的一个问题导致的，而是几个问题揉在一起：我们解决一个之后，发上线，之后发现还有另一个的性能瓶颈问题。这也是我经验不足，导致没能一下子定位解决；而我又对我们后台整个团队有着固执的自尊，不想通过大量水平扩容这种方式挺过压力高峰，导致线上连续几晚都出现了不同程度的问题，肯定对于我们的业务增长是有影响的。这也是我不成熟和要反思的地方。这系列文章主要记录下我们针对这次业务增长，对于我们后台微服务系统做的通用技术优化，针对业务流程和缓存的优化由于只适用于我们的业务，这里就不再赘述了。本系列会分为如下几篇：
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。
发现机制的主要目标是创建 Ignite 节点的拓扑结构，并在每个节点上构建并维护一致的内存视图。 例如，此视图包含集群中的节点数及节点顺序。
MyBatis项目开发者提供了Redis的MyBatis二级缓存实现，项目名称为redis-cache.
Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据，如web服务器产生的日志，通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。
作者 ｜王娟 中国移动通信集团江苏有限公司（后文统一简称为江苏移动）是省内规模最大的通信运营商，公司计费用户数近 2 亿，日均话单量超 200 亿。其业务支撑系统包含话单计费、账务处理、服务开通等多个业务场景。 近期，江苏移动引入 Apache Pulsar 等流原生新技术，结合云原生技术体系，完成了基于流云一体化架构的新一代业务支撑系统全面升级，实现了支撑系统在云原生时代新的演进。面对 5G+ 时代的新挑战，新一代业务支撑系统打造了全新支撑架构，通过跨系统间的资源融合、能力融智、数据融通，实现规模化、敏
世界各地无数的组织，他们使用的数据现在日益庞大而复杂，使用传统的数据处理程序已无法再进行优化分析及获得洞察。而这正是的新一代的大数据应用程序要解决的问题。近期Apache软件基金会（ASF）又将一批有趣的开源大数据项目毕业为的Apache顶级项目。这意味着，这些项目将能够得到积极的发展和社区的大力支持。 大多数人都听过的Apache Spark，一个针对Streaming, SQL，机器学习和图形处理的内置模块的大数据处理架构。 IBM和其他公司正在投入数十亿美金开发资金到Spark项目，NASA和SETI
话不多说直接上图，下图按类型表示了每个库，并按星级和贡献者对其进行了绘制，其符号大小反映了该库对Github的提交数量以对数标度表示。
如今全球各地的无数企业组织在处理数据集，这些数据集是如此地庞大而复杂，以至于传统的数据处理应用软件再也无法支持经过优化的数据分析和洞察力获取。这是新一批大数据应用软件旨在解决的问题，而Apache软件
堆外内存一直是Java业务开发人员难以企及的隐藏领域，究竟他是干什么的，以及如何更好的使用呢？那就请跟着我进入这个世界吧。
本文介绍了Apache Zeppelin 0.7.2的中文文档，包括快速入门、教程、动态表单、发表你的段落、自定义Zeppelin主页、升级Zeppelin版本、从源码编译、使用Flink和Spark Clusters安装Zeppelin教程、解释器、概述、解释器安装、解释器依赖管理、解释器的模拟用户、解释员执行Hook（实验）、Alluxio解释器、Beam解释器、BigQuery解释器、Cassandra CQL解释器、Elasticsearch解释器、Flink解释器、Geode/Gemfire OQL解释器、HBase Shell解释器、HDFS文件系统解释器、Hive解释器、Ignite解释器、JDBC通用解释器、Kylin解释器、Lens解释器、Livy解释器、Markdown解释器、Pig解释器、PostgreSQL, HAWQ解释器、Python 2＆3解释器、R解释器、Scalding解释器、Scio解释器、Shell解释器、Spark解释器、系统显示、系统基本显示、后端Angular API、前端Angular API、更多。
原文标题：On the Rise: Six Unsung Apache Big Data Projects
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。
这个面板是基于Docker的，SS/SSR服务都是用Docker的方式去跑。前端很漂亮，但目前只支持单节点，有点鸡肋。适合开给朋友用或者自用。嫌麻烦可以用官方的Docker方式部署，我这边是手动部署，只要还有一口气，我就要折腾。。。
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。
在使用BigData大约8年以上之后，我遇到了大量的项目。Esp Apache的运动对于BigData域非常强大。每个人都会提出一个针对特定解决方案的项目。但是，由于有这么多项目出现，我找不到一个可以查看它们的地方。所以，这就是这个页面背后的灵感。一站式，查看所有Apache BigData项目。当然，这个页面需要不断更新。如果您发现任何项目缺失，请发表评论
Ignite是一个启动firecracker vm的引擎，它使用容器的方式承载了firecracker vm。目前项目处于停滞阶段，也比较可惜，通过阅读了解ignite的工作方式，学习到了很多，希望能借此维护该项目。
请注意，下面是由Gregory Piatetsky绘制的图示，并按类型标表示了每个库，按星标和贡献者对其进行绘制，它的符号大小则是以该库在Github上的提交次数的对数表示。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
