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BigData-Apache HBase

HBaseHBase Apache](https:www.apache.org) HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big 一、HBase原理1、模型1 ) Name Space 命名空间,类似于关系型的 DatabBase 概念,每个命名空间下有多个表。 2 ) Region 类似于关系型的表概念。不同的是,HBase 定义表时只需要声明列族即可,不需要声明具体的列。这意味着,往 HBase 写入时,字段可以动态、按需指定。 因此,和关系型相比,HBase 能够轻松应对字段变更的场景。 3)WAL(Write-Ahead logfile) 由于要经 MemStore 排序后才能刷写到 HFile,但把保存在内存中会有很高的概率导致丢失,为了解决这个问题,会先写在一个叫做

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Apache-DBCP连接池解读

概述配置项说明 基本配置项 usernamepasswordurldriverClassnameconnectionProperties事务相关配置项源链接量配置项连接健康情况维护和检查缓存语句配置项连接泄露回收配置项概述官网 ----源链接量配置项?

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    Apache Ignite——新一代缓存系统

    近日,Dmitriy Setrakyan在Dzone上撰文,为大家介绍了新一代缓存系统Apache Ignite,由OneAPM工程师编译。 以下为译文将存储在缓存中能够显著地提高应用的速度,因为缓存能够降低在应用和中的传输频率。 Apache Ignite允许用户将常用的热储存在内存中,它支持分片和复制两种方式,让开发者可以均匀地将分布式到整个集群的主机上。 Read-Through则是指请求的在缓存中不可用时,会自动从中拉取。 此外,可选地将同步到缓存层同样是一大优势。最后,可以支持任何底层存储同样让 Ignite成为缓存的首先。想要了解更多信息、文档、示例,请移步Apache Ignite官网。

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    杨校老师课堂之基于Apache连接池DBCP的工具类开发

    org.apache.commons.dbutils.handlers.BeanListHandler;import org.junit.Test; import java.sql.SQLException;import java.util.List; ** * 测试类: 用于测试是否通畅

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    如何在Ubuntu 14.04上安装对大友好的Apache Accumulo NoSQL

    介绍Apache Accumulo是一个基于Google BigTable的开源分布式NoSQL。它用于在极大集(通常称为大)上有效执行CRUD(创建读取更新删除)操作。 如果项目需要细胞级访问控制形式的细粒度安全性,则Accumulo优于其他类似的分布式(例如HBase或CouchDB)。Accumulo建立在其他Apache软件之上。 Accumulo以键值对的形式表示其,并将该存储在HDFS(Apache的Hadoop分布式文件系统)上。它还使用Apache ZooKeeper在其所有进程之间同步设置。 此属性的值指定Accumulo应将其存储在HDFS中的位置。让我们将存储在accumulo目录中。 想要了解更多关于安装对大友好的Apache Accumulo NoSQL的相关教程,请前往腾讯云+社区学习更多知识。

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    时序 Apache-IoTDB 源码解析之前言(一)

    IoTDB 是一款时序,相关竞品有 Kairosdb,InfluxDB,TimescaleDB等,主要使用场景是在物联网相关行业,如:车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等,具体应用案例及公司详情可以查看 在传统关系型中,例如 MySQL,我们通常会放置一个自增的 Id 列作为主键标识,如下:Id人名体温测量时间1张三36.52020-02-06 9:00:002李四36.92020-02-06 9 在这样的量下,实时插入实时做一些聚合计算,应该传统就有些处理不过来了。 上面一组可以看出写入性能高于同款10倍有余,单机写入速度高达到每秒2千万。 整体来看 IoTDB 无论在写入、原始查询还是聚合查询,都几乎是10倍的性能于竞品,而且硬盘占用又小于同款10倍,那么 IoTDB 是怎样完成如此高的压缩比、如此恐怖的写入速度、如此高效的查询呢

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    时序 Apache-IoTDB 源码解析之文件块(四)

    详情请见:时序 Apache-IoTDB 源码解析之文件格式简介(三)打一波广告,欢迎大家访问IoTDB 仓,求一波 Star 。 这时候通常会使用一个独有的字符填充在文件开头和结尾,这样程序只要访问 1 个固定长度的字符就知道这个文件是不是自己能正常访问的文件了,当然,TsFile 作为一个文件,肯定需要在这个识别符上精心打造一番 3.2 Chunk一个 ChunkGroup 中包含了多个 Chunk,它代表了测点(逻辑概念上的某一类的集合,如体温),在 IoTDB 中称为 Measurement。 块展示我们继续使用上一章聊到的示例来展示真正的TsFile中是如何保存的。 那么索引块是什么结构,怎样完成了在大量混杂的中搜索到的想要的,请持续关注。

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    0505-使用Apache Hive3实现跨的联邦查询

    除了传统的RDBMS如Oracle DB,Teradata或PostgreSQL之外,团队可能还使用了Apache Kafka用作流式处理,使用Apache Druid来保存时序,使用Apache 这样做的好处是巨大的:1.单个SQL方言和API2.集中安全控制和审计跟踪3.统一治理4.能够合并来自多个源的5.独立性设置和使用Apache Hive作为联邦层可简化应用程序开发和访问 此外,Hive可以使用不同的方言生成SQL,具体取决于JDBC连接后面的。 例如:如果用户想在Hive中创建一张来自PostgreSQLorganization中的表item,可以使用以下语句来创建:虽然你看这个建表语句已经够简单的了,但是我们对Hive该功能的期望远不止于此 外部catalog允许在metastore中创建一个新的catalog,这个catalog会指向一个外部的mysql,这样在这个catalog之下,所有表都可以自动被Hive识别然后查询。

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    时序 Apache-IoTDB 源码解析之元索引块(六)

    详情请见:时序 Apache-IoTDB 源码解析之文件索引块(五)打一波广告,欢迎大家访问 IoTDB 仓,求一波 Star 。 欢迎关注头条号:列炮缓开局,欢迎关注OSCHINA博客阿里云、东方国信等各家公司正在招聘IoTDB开发工程师,欢迎加我微信内推:liutaohua001这一章主要想聊聊:原有索引中的不足新版本中索引的设计原有索引中的不足 现在来张图回顾一下原有的存储方式,在文件尾部使用DeviceMetaDataIndexMap和MeasurementSchemaMap中记录所有设备偏移量、传感器的相关信息等。 通常情况下这不会有什么问题,但是使用在工业场景中,传感器+设备很有可能以百万计,这会引发无论你读取的是一个传感器或者是一个设备的,在DeviceMetaDataIndexMap这一段都需要完整的从磁盘上读取回来 又是怎样高速的写入?欢迎持续关注。。。。

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    时序 Apache-IoTDB 源码解析之系统架构(二)

    详情请见:时序 Apache-IoTDB 源码解析之前言(一)打一波广告,欢迎大家访问 IoTDB 仓,求一波 Star 。 发往消息队列的过程中,或之后花活儿就多起来了。但主要的我认为无非还是三种处理方式:需要将原始保存入,这里的原始包含二进制和解码后的二进制的挑战2.1 项多汽车里具有非常复杂的电路系统和传感器设备,我印象当中的粗略估算应该是有 120 项左右,并且这些项并不是车内的全部。 2.4 大分析需求现有时序都无法支持大分析框架,都需要通过的 Api 把导出后再存一份,量直接翻倍。 ,传统的如果使用 Spark 做离线分析,或者 ETL 都需要通过进程对外读取,而 IoTDB 可以直接迁移文件,省去了来回转换类型的开销。

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    开源工业物联网 Apache IoTDB 毕业成为 Apache 顶级项目!

    Apache IoTDB 是一个开源物联网原生,旨在满足大规模物联网和工业物联网(IoT 和 IIoT)应用对、存储和分析的严苛要求。 IoTDB 作为高性能轻量级的开源物联网原生成为 Apache生态的重要成员,聚焦工业物联网,具备低存储成本、高速写入(千万点秒级写入、高效乱序处理)、快速查询(TB级秒级查询 Apache IoTDB 开源项目是 “物联网,尤其是工业物联网已经席卷全球,物联网量之大令人难以想象。物联网的独有特征,使得基于键值的或关系来进行物联网管理变得越来越困难。” 物联网的独有特征,使得基于键值的或关系来进行物联网管理变得越来越困难。” IoTDB 作为开源物联网原生成为Apache生态的重要成员,支持高速写入,海量存储,以及在云端、边缘和设备端的复杂分析。

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    时序 Apache-IoTDB 源码解析之文件索引块(五)

    上一章聊到 TsFile 的文件组成,以及块的详细介绍。详情请见:时序 Apache-IoTDB 源码解析之文件块(四)打一波广告,欢迎大家访问IoTDB 仓,求一波 Star 。 MeasurementSchemaMap:Map结构,Key 是测点的一个全路径,Value 是 measurementSchema ,保存了包含的测点(逻辑概念上的某一类的集合,如体温)的原信息 ,如:压缩方式,类型,编码方式等。 这样返回的速度,无论存了多少,它的聚合结果响应时间简直就是 1 毫秒以内。样例我们继续使用上一章聊到的示例来展示。 Chunk 的offset 为 121跳到 121 ,这里进入了块,从 121 读取到 230 ,读出的就全部是体温

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    时序 Apache-IoTDB 源码解析之文件格式简介(三)

    上一章聊到在车联网或物联网中对的需求,以及 IoTDB 的整体架构,详情请见:时序 Apache-IoTDB 源码解析之系统架构(二)打一波广告,欢迎大家访问IoTDB 仓,求一波 Star 行式在我理解上,行式是把逻辑相关的在硬盘上放到一起,比如上面的例子,我们可以称之为体温表,所以在逻辑上:时间、人、体温,就成为了逻辑上紧密相关的。 当然这种硬盘的组织方式,相比起行式,在取拼回体温表的结构的时候,速度就慢了很多,因为你要分别取 C1、C2、C3 文件块,然后还要写个容器往里 Set()。 这时候如果是列式存储只需要读出 C3 块就可以一次性查到所有。而行式中,则需要读出 R1、 R2、 R3。 在第二章中介绍到物联网中的时序的特点:存量非常大,如果遍历几百亿,时间差距明显就拉开了。

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    分布式中间件——Apache ShardingSphere

    本文作者 张亮 京东研发负责人,Apache ShardingSphere发起人兼PPMC。 ShardingSphere已经进入Apache孵化器,是京东集团首个进入Apache基金会的开源项目,也是Apache基金会首个分布式中间件。 分布式中间件生态圈ShardingSphere是由分布式中间件解决方案Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar组成的,它们均提供了标准化的分片 ShardingSphere的初衷是,充分合理地在分布式的场景下利用关系型的计算能力和存储能力,而非实现一个全新的。 如今,关系型依然占有巨大的市场份额,是各个公司的核心业务基石,未来也难于被撼动。ShardingSphere在目前阶段的关注点是在原有基础上扩展功能,而非完全颠覆传统的功能。

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    DistSQL:像一样使用 Apache ShardingSphere

    孟浩然 SphereEx 高级 Java 工程师 Apache ShardingSphere Committer 曾就职于京东科技,负责产品研发,热爱开源,关注生态,目前专注于 ShardingSphere 中间件开发以及开源社区建设。 更新和管理关系系统。 作为国内开源的佼佼者, ShardingSphere 在分布式生态的探索中并没有停止脚步,打破中间件和之间的界限,让开发者像使用一样使用 Apache ShardingSphere,是 、读写分离、加密、发现核心功能的配置管控。

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    「大系列」:Apache Hive 分布式项目介绍

    Apache Hive™软件有助于读取,编写和管理驻留在分布式存储中的大型集并使用SQL语法进行查询Hive 特性Hive构建于Apache Hadoop™之上,提供以下功能:通过SQL轻松访问的工具 ,从而实现任务,如提取转换加载(ETL),报告和分析。 一种在各种格式上强加结构的机制访问直接存储在Apache HDFS™或其他存储系统(如Apache HBase™)中的文件通过Apache Tez™,Apache Spark™或MapReduce 它最适用于传统的任务。Hive旨在最大限度地提高可伸缩性(通过向Hadoop集群动态添加更多计算机来扩展),性能,可扩展性,容错,与输入格式松散耦合。 它是Hadoop的表和存储管理层,使用户可以使用不同的处理工具 - 包括Pig和MapReduce - 可以更轻松地在网格上读写

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    浅谈Apache Shiro权限模块及设计

    UsernamePasswordToken) token; System.out.println(token); 1 得到用户名输入的用户名 String username=upToken.getUsername(); 2 判断当前用户在中是否存在 principals 和 credentials 组合就是用户名密码了 * Object principal=username; Object credentials=users.getPassword();查询出的密码 PrincipalCollection principals) { 1 得到用户名信息 String username= (String) principals.getPrimaryPrincipal(); 2 查询的密码按照相应规则加密 ** * hashAlgorithmName 加密码名称 * credentials 要加密的密码 * hashIterations 加密的次 * Object credentials CommonUtil.hasAllRequired(requestJson, roleId); return userService.deleteRole(requestJson); }基于RBAC的设计

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    如何使用MySQL来分析Apache日志?

    一、定义Apache的日志格式在将Apache日志导入到MySQL之前,要确保Apache的日志格式是我们可以识别的。如何才能保证这个格式是可以的识别的呢?那不如我们事先定义好一套日志格式。 你可以将以下内容放到Apache配置文件中,更改Apache日志格式,使MySQL更容易读取:LogFormat“”%h”,%{%Y%m%d%H%M%S}t,%>s,”%b”,”%{Content-Type 对Apache有一定了解的朋友很容易看的明白的。如果你是一个Apache的新手,那么去读一下Apache的帮助文档,看看日志格式的定义方式,这是一件非常有益的事情。 二、把Apache日志导入MySQL我们指定的格式生成了日志后,要想把它导入到MySQL中就简单了。 三、对Apache日志进行分析我们已经将Apache日志导入到MySQL中的tbI_name这张表了,现在就可以使用SQL语句来对Apache的日志事件进行分析、统计等工作了。

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    Apache Cassandra 的 Spring

    原标题:Spring认证|Apache Cassandra 的 Spring Apache Cassandra NoSQL 为寻求处理高速、大容量和可变流的解决方案的团队提供了许多新功能。 凭借带注释的 POJO 保持在高级别的能力,或者具有高性能摄取功能的低级别,Spring Data for Apache Cassandra 模板肯定能满足每个应用程序的需求。 使用映射实体对象允许模式生成、对象映射和存储支持。为 Cassandra 访问选择一种方法您可以从多种方法中进行选择,以用作 Cassandra 访问的基础。 Repository Abstraction 允许您在访问层中创建存储声明。Spring Data 的存储抽象的目标是显着减少为各种持久性存储实现访问层所需的样板代码量。 ry Abstraction 允许您在访问层中创建存储声明。Spring Data 的存储抽象的目标是显着减少为各种持久性存储实现访问层所需的样板代码量。

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    Apache Geode 的 Spring

    原标题:Spring认证|Apache Geode 的 Spring Spring Data for Apache Geode 项目的主要目标是使用 Apache Geode 进行分布式管理,使构建高度可扩展的 Geode 的额外支持对 Apache Geode 序列化的增强支持函执行的注解支持连续查询对 Apache Lucene 集成的增强支持使用 Apache Geode 引导 Spring 上下文用于 使用 Apache Geode API解释了 Apache Geode API 与 Spring 中可用的各种访问功能之间的集成,例如基于模板的访问、异常转换、事务管理和缓存。 Apache Geode 中的。 函执行的注释支持描述了如何通过使用注释来执行所在的分布式计算来创建和使用 Apache Geode 函

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