👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 要说Scala编程界的圣经,那必须是这本蜚声世界的、由Scala 语言缔造者Martin Odersky编写的—— 《Scala编程》 📷 Programming in Scala 本书全面涵盖了整个编程语言、重要类库及其背后理念,全面且强大,是Scala领域当之无愧的王者之作! 本书上市14年来,紧跟语言版本持续迭代,不断以豆瓣评分8.9、9.2、9.4的成绩刷新着领域的天花板! 📷 其中第三版的中文版更是以9.6高分傲视群雄。 📷 第四版的
腾讯不仅致力于开发广受欢迎的自研游戏,还与世界各地的知名游戏开发商合作,负责将这些游戏推向市场,让更多玩家享受游戏的乐趣。这些合作伙伴来自全球各地,使用多种多样的技术栈,这为游戏的稳定性维护提出了复杂的挑战。本文旨在探讨腾讯互娱如何利用 DeepFlow 的 eBPF 技术实现无侵入式的可观测性,这一策略不仅确保了游戏渐进式发布过程中的流畅用户体验,还加快了问题的诊断与解决,有效预防了潜在的性能问题。
对于作为终端的终端设备,$ZIO包含字符串TRM:。如果当前终端设备是远程连接的,则$ZIO包含有关远程连接的信息。
ZFS中的ZIO的流程中最上层是zfs操作入口,zpl是ZFS中的posix层,dmu是zfs中数据转换单元,这个设计和内核的虚拟地址类似,arc是数据缓存层,zio是SPA模块中执行数据从缓存到具体的磁盘的IO过程,这个也是zfs中比较复杂的部分 📷 ZFS中定义了多种IO类型,每一种IO操作对应zio中的一个或者多个函数。ZIO的类型具体定义在zio_type中. typedef enum zio_type { ZIO_TYPE_NULL = 0, ZIO_TYPE_READ, ZIO_TYP
Play-Utils 是一个专门为 Play Framework 开发的实用工具包模块,目前已实现如下功能:
作者:Kent_Yao 链接:https://www.jianshu.com/p/72ffaa10220
在容量调度方式中,队列的capacity参数是作用于单个用户可以使用的资源上限,这个在文章《YARN——正确理解容量调度的capacity参数》一文中详细讲解过。
2020年春天的脚步,因为一场突如其来的疫情,变得沉重、寂静,然而也是因为这场疫情,人们认识到健康的重要性。
Spark 是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢?可能很多人还不是太理解,通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的,将大量集数据先拆分,分别进行计算,然后再将计算后的结果进行合并。
Delta 原本是在 Databricks Runtime 里面的一个增值功能,在 spark + AI Summit 2019 大会上,官方以 Apache License 2.0 协议开源。
在N久之前,曾写过kafka 生产者使用详解, 今天补上关于 offset 相关的内容。 那么本文主要涉及:
Apache Flink 作为流式处理领域的先锋,为实时数据处理提供了强大而灵活的解决方案。其中,KafkaSink 是 Flink 生态系统中的关键组件之一,扮演着将 Flink 处理的数据可靠地发送到 Kafka 主题的角色。本文将深入探讨 KafkaSink 的工作原理、配置和最佳实践,帮助读者全面掌握在 Flink 中使用 KafkaSink 的技巧和方法。
1. 介绍 Scala语言拥有很强的表达能力,语法简洁,很接近人类的思考方式。利用map、flatMap方法做数据转换时,层层递进的演算方式,很像是在画流程图,中间没有停顿,思绪很流畅,不会被无关的变量声明、初始化等琐事打断。Scala中的Future可以让你非常灵活的使用线程,而不需要关注底层的线程管理问题,Scala已经为你处理好一切。下面我们以一个示例来说明,将Future、map和flatMap组合起来会产生多大的威力! 2. 需求描述 假设我们是一个VPS服务器提供商,现
groupBy会将一个DataSet转化为一个GroupedDataSet,聚合操作会将GroupedDataSet转化为DataSet。如果聚合前每个元素数据类型是T,聚合后的数据类型仍为T。
1、什么是宽依赖,什么是窄依赖?哪些算子是宽依赖,哪些是窄依赖? 窄依赖就是一个父RDD分区对应一个子RDD分区,如map,filter 或者多个父RDD分区对应一个子RDD分区,如co-partioned join
翻译校对 | 孙强 徐丽玲 我们已经听说了许多关于可穿戴技术的故事:数十亿美元的市场趋势;应用局限性的报道;临床上应用的拓展价值;有效性和互操作性的重要性。 尽管存在各种各样的说法,Nuviun公司
flaky test是一种不可靠的测试现象:即在同样的软件代码和配置环境下,得不到确定(有时成功、有时失败)的测试结果。不确定的测试被认为是测试中的最大的障碍之一,因为它的调试成本很高,并且会破坏我们对测试准确性的信心。在Go语言测试中调用time.Sleep函数可能是一个明显的信号,表明代码可能存在脆弱性。事实上,在测试并发程序的时候使用time.Sleep是相当频繁的. 在本文中,我们可以学习到从测试中删除睡眠(time.Sleep)以防止编写不稳定测试的具体方法。
看到云 + 社区发布了「热点技术征文赛第二期」征文活动,决定参与【编程语言】选题赛道,本文属于【项目实战经验分享】
安装完成后记得重启下 但是要记住的是,一定要版本对应。因为IDEA上scala插件版本号与IDEA版本号不一致的话可能在后续的开发过程中出现一些BUG。为了减少我们后期找bug的"痛苦",请务必下载IDEA 版本一致的scala插件。 如果版本不一致,我们可以去官网下载对应的版本:http://plugins.jetbrains.com/plugin/1347-scala。
幂等设计在分布式系统设计中占有很重要的地位,是实现数据一致性和事务完整性的重要手段。近期在优化交易系统,系统中很多地方用到了幂等设计,遂对其进行了总结。
最近在做某小程序电商项目支付功能时,微信支付某个接口可能偶尔抽风,需要重试,这种还不能离线重试(XXL-JOB),只能在发送异常的时刻,进行一定次数的重试,这种情况,只能考虑在内存做重试。看图,借用知乎(西召)的图展示如何重试
zpool创建 // 创建一个zpool $ modprobe zfs $ zpool create -f -m /sample sample -o ashift=12 /dev/sdc $ zfs create sample/fs1 \ -o mountpoint=/sample/fs1 \ -o atime=off \ -o canmount=on \ -o compression=lz4 \ -o quota=100G \ -o recordsize=8k \ -o l
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 概述 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。其架构如下图所示:
我们需要将 resilience4j 本身提供的粘合库做一些改造,其实主要就是对 resilience4j 实现的 project reactor 的 Operator 进行改造。
kafka-connect-hive sink插件实现了以ORC和Parquet两种方式向Hive表中写入数据。Connector定期从Kafka轮询数据并将其写入HDFS,来自每个Kafka主题的数据由提供的分区字段进行分区并划分为块,每个数据块都表示为一个HDFS文件,文件名由topic名称+分区编号+offset构成。如果配置中没有指定分区,则使用默认分区方式,每个数据块的大小由已写入HDFS的文件长度、写入HDFS的时间和未写入HDFS的记录数决定。
首先我们从整个大数据生态的宏观层面概述一下数据的处理流程,主要涉及到七个层次,分别是数据源(产生数据的一方)、数据收集、数据存储、资源管理、计算框架、数据分析、可视化,如下图所示:
具体说明:当设计的业务流程或者功能需要调用其他接口实现请求与响应的时候,可能由于网络等原因导致的接口超时导致业务中断或者功能反馈有误等。
最后,关闭 Spark 可以调用 SparkContext 的 stop() 方法,或者直接退出应用(比如通过
最近由于一直work from home节省了很多上下班路上的时间,加上今天的LeetCode的文章篇幅较小,所以抽出了点时间加更了一篇,和大家分享一下最近在学习的spark相关的内容。看在我这么拼的份上,求各位老爷赏个转发。。。
Flink内置了一些基本数据源和接收器,并且始终可用。该预定义的数据源包括文件,目录和插socket,并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
Dubbo集群容错机制解析 Dubbo的集群容错机制分为6种,分别是:FailOver,FailFast,FailSafe,FailBack,Forking,Broadcast。
这个错误出现过若干次了,每次出现都想记录一下可是都忘了,然后下一次再遇见就又要搞很久才能解决,其实这本身是IntelliJ IDEA 2017.2的一个bug,只要修改一处配置就好了。
绍了关于ES嵌套索引的增删改,本篇就接着上篇主题继续深入聊一下,上篇的添加和更新操作,其实是不安全的,所有的数据库db系统都会存在并发问题像关系型数据库MySQL,Oracle,SQL Server默认采用的是悲观锁。 在ElasticSearch中采用的乐观锁,下面先熟悉下什么是乐观锁和悲观锁: 悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到
RocketMQ作为一款分布式的消息中间件(阿里的说法是不遵循任何规范的,所以不能完全用JMS的那一套东西来看它),经历了Metaq1.x、Metaq2.x的发展和淘宝双十一的洗礼,在功能和性能上远超ActiveMQ。
文章目录 Scala第四章节 章节目标 1. 流程控制结构 1.1 概述 1.2 分类 2. 顺序结构 2.1 概述 2.2 代码演示 2.3 思考题 3. 选择结构(if语句) 3.1 概述 3.2 分类 3.3 单分支 3.3.1 格式 3.3.2 执行流程 3.3.3 示例 3.4 双分支 3.4.1 格式 3.4.2 执行流程 3.4.3 示例 3.5 多分支 3.5.1 格式 3.5.2 执行流程 3.5.3 示例 3.6 注意事项 3.7 嵌套分支 3.8 扩展: 块表达式 4.
3.5 容错机制及依赖 一般而言,对于分布式系统,数据集的容错性通常有两种方式: 1)数据检查点(在Spark中对应Checkpoint机制)。 2)记录数据的更新(在Spark中对应Lineage血统机制)。 对于大数据分析而言,数据检查点操作成本较高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低,同时会消耗大量存储资源。 Spark选择记录更新的方式。但更新粒度过细时,记录更新成本也不低。因此,RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后将创建RDD
Spark RDD 支持2种类型的操作: transformations 和 actions。transformations: 从已经存在的数据集中创建一个新的数据集,如 map。actions: 数据集上进行计算之后返回一个值,如 reduce。
问题归纳起来就是:在MySQL里面update一条记录,语法都正确的,但记录并没有被更新...
问题归纳起来就是: 在MySQL里面update一条记录,语法都正确的,但记录并没有被更新...
模拟计算器的加减乘除,在每次调用方法前后进行模拟日志输出。 配置自动扫包 和 自动完成创建代理织入切面 spring.xml <context:component-scan base-package="per.tan"/> <aop:aspectj-autoproxy/> 原始业务接口 Calc public interface Calc { Integer add(Integer num1, Integer num2); Integer min(Integer num1, Integer
在之前的几篇文章中,Appium系列(四十)测试报告支持展示测试用例执行历史记录,unittest系统(八)一文搞定unittest重试功能Appium系列(三十一)增加失败重试功能,unittest系统(七)产生漂亮的测试报告等几篇文章呢,对于用例的失败重试,和用例的历史测试记录存储展示做了很多的描述呢,但是都是基于各个项目呢,不方便使用,为了更好的使用,我们对这里进行抽离,抽离出来一个单独的模块,集成到BSTestRunner中,以后我们使用BSTestRunner直接就可以使用里面的失败重试和展示历史记录了。
转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用MySQL作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易、订
Spark核心API ----------------- [SparkContext] 连接到spark集群,入口点.
回调API和核心API 回调 API: 启动一个事务,执行指定的操作,并提交(或出错时中止)。 自动包含 "TransientTransactionError" 和 "UnknownTransactionCommitResult" 的错误处理逻辑。 核心 API: 需要显式调用来启动事务并提交事务。 不包含 "TransientTransactionError" 和 "UnknownTransactionCommitResult" 的错误处理逻辑,而是为这些错误提供了包含自定义错误处理的灵活性。 回调API
总的来说,我们相信Envoy为现代服务导向架构提供了独特且引人注目的功能。下面我们比较一下Envoy和其他相关的系统。尽管在任何特定的领域(边缘代理,软件负载平衡器,服务消息传递层),特使可能不像下面的一些解决方案那样具有丰富的功能,但是总体而言,没有其他解决方案将相同的整体特征提供到单个自包含的高性能套餐。 注:以下大部分项目正在积极开发中。因此有些信息可能会过时。如果是这种情况,请让我们知道,我们会解决它。 nginx nginx是规范的现代Web服务器。它支持服务静态内容,HTTP L7反向代理负
为了给kafka的进程添加GC日志信息,方便在以后重启的时候,加入GC日志: 修改bin/kafka-server-start.sh:
被概括为“开源分布式消息代理”,用Erlang编写,有助于在复杂的路由方案中有效地传递消息,可以通过服务器上启用的插件进行扩展,高可用(队列可以在集群中的机器上进行镜像)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云