所以在2009年3月，Cassandra 被转移到 Apache 孵化器项目，并在2010年2月17日，它被投票成为一个顶级项目。 在 Apache Cassandra Wiki 上，您可以找到 committers 列表，其中许多人自 2010/2011 年以来就一直参与该项目。 关于 gossip 可以参见《分布式原理：一文了解 Gossip 协议》。 去中心化这一事实意味着 Cassandra 不会存在单点失效。 可调节的一致性（Tuneable Consistency） 2000年，加州大学伯克利分校的 Eric Brewer 在 ACM 分布式计算原理会议提出了著名的 CAP 定律。 最初，CQL 是作为 Cassandra 的另一个接口，并且基于 Apache Thrift 项目提供无模式的接口。
Kylin的介绍 Apache Kylin是一个开源的大数据分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力（可以把Kylin定义为OLAP on Hadoop）。 Apache Kylin于2015年11月正式毕业成为Apache基金会(ASF) 顶级项目，是第一个由中国团队完整贡献到Apache的顶级项目。 Apache Kylin作为OLAP引擎包含了从数据源（Hive／Kafka等）获取源数据，基于MapReduce构建多维立方体(Cube)，并充分利用HBase的列式特性来分布式的存储立方体数据，提供标准 Kylin的工作原理 Kylin的核心思想是预计算，即对多维度可能用到的度量进行预计算，将计算好的结果保存到Cube并写入到HBase中，这样在查询的时候直接查询HBase即可。 我们的目标是让用户能够更为顺畅地采用这套Kylin平台 jdbc驱动程序：kylin提供了jdbc的驱动，驱动的classname为org.apache.kylin.jdbc.Driver，使用 的url
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backtype.storm.grouping.CustomStreamGrouping接口，该接口定义了如下方法：List<Integer> chooseTasks(int taskId, List<Object> values) Acker原理上面几种 Storm内部原理 一个Topology提交到Storm集群上运行，具体的处理流程非常微妙，有点复杂。
好消息，您不必从头开始构建数据流解决方案-Apache NiFi支持您！ 在本文结尾，您将成为NiFi专家-准备建立数据管道。 什么是Apache NiFi？ 既然我们已经看到了Apache NiFi的高水准，我们来看看它的关键概念并剖析其内部结构。 细看Apache Nifi 可以传达“ NiFi是盒子和箭头编程”的信息。 但是，如果您必须使用NiFi，则可能需要更多地了解其工作原理。 在第二部分中，我将说明使用模式的Apache NiFi的关键概念。此后的黑匣子模型将不再是您的黑匣子。 这个简化的示例可以大致 了解反压的 工作原理。 您要设置适合于要处理的数据的音量和速度的连接阈值。牢记四V的。 超出限制的想法听起来很奇怪。
Apache Calcite 是独立于存储与执行的SQL解析、优化引擎，广泛应用于各种离线、搜索、实时查询引擎，如Drill、Hive、Kylin、Solr、flink、Samza等。 本文结合hive中基于代价的优化，解析calcite优化引擎的实现原理。
导读 Apache Pulsar 在 2.8.0 正式支持了事务相关的功能，Pulsar 这里提供的事务区别于 RocketMQ 中 2PC 那种事务的实现方式，没有本地事务回查的机制，更类似于 Kafka Apache Pulsar 中的事务主要用来保证类似 Pulsar Functions 这种流计算场景中 Exactly Once 语义的实现，这也符合 Apache Pulsar 本身 Event Streaming 作者简介 冉小龙-腾讯云中间件团队研发工程师 Apache Pulsar committer RoP 作者及 Maintainer Apache BookKeeper contributor Apache Pulsar Go client 作者 Apache Pulsar Go Functions作者 Stremnative/pulsarctl 作者 基本概念 为了更好的理解和实现事务相关的逻辑，Apache 扫码即可免费体验 免费体验路径：云产品体验->基础->消息队列CKafka 消息队列TDMQ 一款基于 Apache 顶级开源项目 Pulsar 自研的金融级分布式消息中间件。
池塘里养：Object； 一、设计与原理 1、基础案例 首先看一个基于common-pool2对象池组件的应用案例，主要有工厂类、对象池、对象三个核心角色，以及池化对象的使用流程： import org.apache.commons.pool2 .BasePooledObjectFactory; import org.apache.commons.pool2.PooledObject; import org.apache.commons.pool2 .impl.DefaultPooledObject; import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPool; import org.apache.commons.pool2 案例中对象是完全自定义的；对象工厂中则重写两个核心方法：创建和包装，以此创建池化对象；对象池的构建依赖定义的对象工厂，配置采用组件提供的常规配置类；可以通过调整对象实例化的时间以及创建对象的个数，初步理解对象池的原理 接口 池化对象，基于包装类被维护在对象池中，并且维护一些附加信息用来跟踪，例如时间、状态； 案例中采用DefaultPooledObject包装类，实现该接口并且线程安全，注意工厂类中的重写； 3、运行原理
为什么Nginx在处理高并发方面要优于httpd，我们先从两种web服务器的工作原理以及工作模式说起。 一、Apache三种工作模式 我们都知道Apache有三种工作模块，分别为：prefork、worker、event。 1、prefork的工作原理 如果不用“–with-mpm”显式指定某种MPM，prefork就是Unix平台上缺省的MPM。它所采用的预派生子进程方式也是 Apache1.3中采用的模式。 2、worker的工作原理 相对于prefork，worker是2.0版中全新的支持多线程和多进程混合模型的MPM。 四、Nginx 工作原理 Nginx会按需同时运行多个进程：一个主进程(master)和几个工作进程(worker)，配置了缓存时还会有缓存加载器进程(cache loader)和缓存管理器进程(cache
实际使用的格式是可插入的，但要求具有以下特征–读优化的列存储格式（ROFormat），默认值为Apache Parquet；写优化的基于行的存储格式（WOFormat），默认值为Apache Avro。 如何使用Apache Spark将Hudi用于数据管道？ Hadoop Hive Spark 构建命令 Apache Hadoop-2.8.4 Apache Hive-2.3.3 spark-2.[1-3].x mvn clean install -DskipTests Apache Hudi与Apache Kudu的比较 Apache Kudu与Hudi非常相似；Apache Kudu用于对PB级数据进行实时分析，也支持插入更新。 Apache Kudu不支持增量拉取，但Hudi支持增量拉取。
---- Watch 机制的底层原理 ? 其结构很像设计模式中的”观察者模式“，一个对象或者数据节点可能会被多个客户端监控，当对应事件被触发时，会通知这些对象或客户端。
导读：大家好，很荣幸跟大家分享 Apache Beam 架构原理及应用实践。讲这门课之前大家可以想想，从进入 IT 行业以来，不停的搬运数据，不管职务为前端，还是后台服务器端开发。 Apache Beam 的优势 Apache Beam 的架构设计 Apache Beam 的核心组件刨析 AloT PB 级实时数据,怎么构建自己的“AI 微服务”？ ▌Apache Beam 是什么？ 1. Apache Beam 的前世今生 ? 例如： 使用 Apache Beam 进行大规模流分析 使用 Apache Beam 运行定量分析 使用 Apache Beam 构建大数据管道 从迁移到 Apache Beam 进行地理数据可视化 使用 ▌关于持续问题咨询： Apache Beam 官方网站 https://beam.apache.org/ Apache Beam 开源地址 https://github.com/apache/beam
", "org.apache.commons.logging.impl.SimpleLog"); System.setProperty("org.apache.commons.logging.simplelog.showdatetime ", "true"); System.setProperty("org.apache.commons.logging.simplelog.log.httpclient.wire.header", " debug"); System.setProperty("org.apache.commons.logging.simplelog.log.org.apache.commons.httpclient ", "debug"); System.setProperty("org.apache.commons.logging.simplelog.defaultlog", "debug"); } 在SimpleLog Connection: Keep-Alive 2019/05/24 16:58:21:849 CST [DEBUG] headers - http-outgoing-0 >> User-Agent: Apache-HttpClient
Apache Common Pool2 是Apache提供的一个通用对象池技术实现，可以方便定制化自己需要的对象池，大名鼎鼎的 Redis 客户端 Jedis 内部连接池就是基于它来实现的。 核心接口 Apache Common Pool2 的核心内部类如下： ObjectPool：对象池接口，对象池实体，取用对象的地方 对象的提供与归还(工厂来操作)：borrowObject returnObject .BasePooledObjectFactory; import org.apache.commons.pool2.PooledObject; import org.apache.commons.pool2 super.passivateObject(p); } } 创建字符串池 package com.anqi.demo.demopool2.pool; import org.apache.commons.pool2 .PooledObjectFactory; import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPool; import org.apache.commons.pool2
https://jerry.blog.csdn.net/article/details/90543031 我有一个业务类，里面指定了org.apache.commons.logging.impl.SimpleLog ", "org.apache.commons.logging.impl.SimpleLog"); System.setProperty("org.apache.commons.logging.simplelog.showdatetime ", "true"); System.setProperty("org.apache.commons.logging.simplelog.log.httpclient.wire.header", " debug"); System.setProperty("org.apache.commons.logging.simplelog.log.org.apache.commons.httpclient 从system property里取属性org.apache.commons.logging.Log的值： ? 这里就是我配置的SimpleLog。
Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。 1.3 的架构分层详细图如下： 1.3 整个系统运作过程的活动图如下： 更多详细信息参见 issue：https://github.com/apache/incubator-dolphinscheduler DolphinScheduler 的 Docker 官方镜像，更方便大家部署 DolphinScheduler，这块的详细文档请参考：[ K8s Readme ](https://github.com/apache /releases/tag/1.3.2 Apache DolphinScheduler 社区介绍 Apache DolphinScheduler 是一个非常多样化的社区，至今贡献者已100多名， 他们分别来自 集群去中心化 支持对Master/Worker cpu load，memory，cpu在线查看 支持工作流运行历史树形/甘特图展示、支持任务状态统计、流程状态统计 支持补数 支持多租户 支持国际化 加入 Apache
获取上云帮助文档：http://rocketmq.cloud/zh-cn/blog/tocloud-catalog.html 本期文章为Apache RocketMQ原理系列文章第一篇，主要介绍RocketMQ RocketMQ服务端组件的介绍就到这里，接下来三期我们将分别介绍RocketMQ的核心概念及术语、水平扩展和负载均衡、消息ACK机制及消费进度管理相关的内容，敬请期待～ 作者介绍： Jaskey Lam， Apache
导语 Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。 本篇将简单介绍Pulsar服务端消息确认的一些概念和原理，欢迎大家阅读。 Pulsar PMC，《深入解析Apache Pulsar》作者。 由于线上环境通常会使用持久化的事务，因此下面的原理都基于持久化实现。 所有事务相关的服务，在BrokerService启动时会初始化。 如果各位希望系统性地学习Pulsar，可以购买作者出版的新书《深入解析Apache Pulsar》。
消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件，是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列，拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API， 支持 HTTP 协议方式接入，可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。
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