对于oracle来说，在除了EM,Gridcontrol之外还有什么其它的监控工具呢，可能precise也是一个不错的选择，前几天在论坛中看到一个哥们简单回复了ignite,自己也是好奇，抽空看了看ignite,还有的人回复TOra(http://torasql.com/download),简单比较了下这几个工具。 1)EM可能是最直接的工具了，性能指标和功能都还是很丰富的。在10g，11g中还是有很大的差别，在12c开始，差别就更加明显，一方面是功能点在11g的增多和细化加强，一方面是在12c里面功能砍去
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。
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。
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。
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
1. Tomcat Cluster 官网：http://tomcat.apache.org/tomcat-7.0-doc/cluster-howto.html Tomcat原生支持的集群方案，通过组播消息实现。
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。。。
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-03
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。
Apache Ignite是一个高性能、可扩展的分布式内存计算和数据存储平台，它允许开发者在内存中处理大规模数据集，实现高速的实时计算和事务处理。Ignite不仅仅是一个缓存系统，它还支持SQL查询、分布式计算、事件处理和机器学习等多种高级功能。本文将简明扼要地介绍Ignite的核心优势、常见问题、易错点及其避免策略，并辅以代码示例，帮助读者快速掌握Ignite的使用。
作者介绍 📷 巩飞（Morinson） 云和恩墨技术专家 网名Morinson，现服务于云和恩墨西北区，有14年在IT公司的技术类工作经验，特别是在 Oracle 数据库管理领域方面，有12年的工作经验，先后从事了软件开发，团队技术负责人，数据库高级顾问，但总的来说，在数据库方面得到了大家的更多认可。 简介 作为dba，大家的核心工作就是保障数据库的安全稳定高效运行，但是很多时候挑战并不是来自于我们能够把握的范畴之内，风险可能来自于数据库外部，比如今天要和大家交流的数据库连接数
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。
十多年前，Salesforce.com成为在线销售，客服服务领域第一的科技公司。现在它的年收入超过50亿美金,市值接近500亿美元。因为它的业务模式是建立在将产品卖给规模较小的公司，所以Salesforce仍是竞争对手如甲骨文和IBM规模的一小部分。今年2月,创始人兼首席执行官马克•贝尼奥夫设定一个目标的每年100亿美元的收入,他并没有说什么时候实现，但这是Keith Block应该考虑的问题。
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
那有了Redis这样优秀的NoSql数据库，为啥还会用到Apache Ignite呢？
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
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-01
https://github.com/lilihongjava/ignite_examples/tree/main/ignite-02
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
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
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
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
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。
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 。
此次使用 Apache NiFi 将 MySQL 热数据物化到 Ignite ,实现即时查询.
枚举用户，结果返回 550 则表示用户不存在，结果返回 250，251，252 表示用户是有效的：
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
PyTorch-lightning是最近发布的库，它是PyTorch的一个类似Kera的ML库。它将核心训练和验证逻辑留给您，并自动完成其余的工作。（顺便说一句，Keras我指的是没有样板，没有过度简化）。
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。
sqlmap是一种开源的渗透测试工具，可以自动检测和利用SQL注入漏洞以及接入该数据库的服务器。它拥有非常强大的检测引擎、具有多种特性的渗透测试器、通过数据库指纹提取访问底层文件系统并通过外带连接执行命令。
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
AI科技评论消息，近日，国外知名 IT 技术媒体 Jaxenter 进行了数据库观点调查，对开发者眼中数据库领域最热门的话题、最热门的数据存储以及处理工具进行统计汇总。 调研的目标，是观察 2017 数据库大趋势。 数据处理——2017 调研的第二名 Jaxenter 的调查问卷，从询问调查对象对泛数据库领域的兴趣点开始。根据调查结果，数据处理是今年的一大热门主题。如同下面的柱状图，NoSQL 和 SQL 数据库都在调查参与者最受关注话题的前列。 如果我们把对特定选项“感兴趣”和“很感兴趣”的回答数目综合起
我们都知道安全分析师和黑客的关系像tom和jerry一样，一个人采取措施加强安全等级，另外一个人试图绕过它。这种类似的情况出现在我解决CTF挑战的时候，总是一个新类型的配置错误来帮我学习不当执行配置的保护。
有一项重复的任务是将数据从一种数据库格式迁移到另一种数据库格式。我最近使用Cosmos DB作为数据库来存储Ignite大会发出的所有推文。然而一旦获得了数据并且不再使用Cosmos DB进行该操作，我就需要将数据转储到本地文件中保存并节省开销。本文介绍我的方法。
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。
Greenplum是老牌的MPP数据仓库，查询稳定性很强，SQL支持非常全面（支持ANSI SQL 2008和SQL OLAP 2003扩展；支持ODBC和JDBC应用编程接口。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。），基于PostgreSQL构建而成，主要面向结构化数据OLAP计算，Greenplum在6.0版本大大的提高了对OLTP的支持，tpcb性能提升60倍，单节点查询达到80000TPS（Transactions Per Second，数据库每秒处理事务数），插入操作达到18000TPS，更新操作约7000TPS。
AI 研习社消息：近日，国外知名 IT 技术媒体 Jaxenter 进行了数据库观点调查，对开发者眼中数据库领域最热门的话题、最热门的数据存储以及处理工具进行统计汇总。 调研的目标，是观察 2017 数据库大趋势。 █ 数据处理——2017 调研的第二名 Jaxenter 的调查问卷，从询问调查对象对泛数据库领域的兴趣点开始。根据调查结果，数据处理是今年的一大热门主题。如同下面的柱状图，NoSQL 和 SQL 数据库都在调查参与者最受关注话题的前列。 如果我们把对特定选项“感兴趣”和“很感兴趣”的回答数目综
欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，回复“翻译”和“志愿者”了解详情。 大数据文摘翻译作品 作者：Mark Van Rijmenan 翻译：龙吟 校对：孙强 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 物联网连接万物，可谁又能想到最近网络挂上了啤酒瓶子？这又是玩哪出？原来，是喜力在瓶子上装了体感控制器，从此这玻璃瓶就能闻音起舞。我们说这招有创意，够酷！但这不是这个点子的全部。这个传感器除了制造光音互动外，它还能收集数据。这一招, 使得喜力一箭双雕。通过
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。
然后，假设我们有一个汽车Car，一个引擎接口Engine，两个引擎具体实现Level4Engine,Level5Engine。汽车可以长这样：
scrap a car ：汽车报废 flagship：旗舰 rival：竞争 stunning：褒义词很漂亮，也可以中性词令人震惊的 setback：挫折 tech giant：科技巨头 share price：股票 quarterly：季度的 profit forecast：利润预测
最近自己想写一个高级一点的抽象来更方便的训练 pytorch 网络, 无意间发现, pytorch 用户下面有个 ignite repo, 好奇就看了一下这是个什么东西. 原来是 pytorch 已经提供了一个高级抽象库来训练 pytorch模型了, 既然有了轮子, 那就没必要自己造了, 好好用着就行了. 没事读读源码, 也可以学习一下大佬们是怎么抽象的. 本博文主要是对 ignite 做一个宏观上的介绍.
前面讲一些Mybatis特性的时候总是要写一些例子演示给粉丝。用Mysql或者其他很大的数据库太重了，因为只是个demo而已。当然也可以使用docker来安装。但是还是需要依赖一些东西。有没有非常小巧而且便于携带的数据库，而且能满足很小场景的数据库。当然有。今天介绍一种纯java编写而且支持jdbc的嵌入式关系型数据库H2。有些粉丝对这个感兴趣希望能介绍一下，所以写了这篇文章。
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
本文分析ignite 客户端加入集群过程中重要的源码内容，原理可查阅ignite节点发现原理及源码分析
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。
安装文件解压后，进入 config 目录，配置文件：default-config.xml
苹果公司最近对 开发者论坛[3] 进行了一次显著的设计更新。新版本不仅提供了更为优雅的视觉设计，还对论坛分类进行了合理化调整，每个分类和标签都增加了RSS链接，使开发者能更及时地获取到自己关注领域的信息。
【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
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