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互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也…
本期内容 : ReceivedBlockTracker容错安全性 DStreamGraph和JobGenerator容错安全性 Driver的安全性主要从Spark Streaming自己运行机制的角度考虑的,如对源数据保存方面使用了WAL方式,驱动层面的容错安全主要使用的是CheckPoint , 但是仅仅是WAL和CheckPoint在生成环境下不是完全足够的. Spark Streaming 的Driver容错为什么是这两个方面 : 1. ReceiverBlockTracker主要管理整…
本期内容 : Executor的WAL 消息重放 数据安全的角度来考虑整个Spark Streaming : 1. Spark Streaming会不断次序的接收数据并不断的产生Job ,不断的提交Job到集群运行,至关重要的问题接收数据安全性 2. 由于Spark Streaming是基于Spark Core基础之上的,即是说运行过程中出现错误或者故障,Spark Streaming也可以借助 Spark Core中RDD的容错的能力自动的进行恢复,恢复的前提是数据的安全可靠. 所以Execu…
原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎…
本文来自Spark Streaming项目带头人 Tathagata Das的博客文章,他现在就职于Databricks公司.过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作.本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失. 以下为原文: 实时流处理系统必须要能在24/7时间内工作,因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力.最开始,Spark Streaming就支持从driver和worker故障恢复的能力.然而有些…
转自:http://www.letiantian.me/2014-06-16-dynamo-algorithm-protocol/ Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统,P2P架构,没有主从的概念,数据一致性做到了最终一致.Apache Cassandra参考了它的实现方法. 一致性哈希 关于一致性哈希的具体内容,可以参考一致性哈希. 容错 由于一致性哈希的使用,Dynamo集群中的节点在逻辑上可以认为是一个圆环.假设有M个节点,我们从某个节点开始顺时针地依次为每个节点标号为1.2.…
原文链接:http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/41113239 互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行…
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互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也…
 Android Priority Job Queue (Job Manager):线程任务的容错重启机制(二) 附录文章4简单介绍了如何启动一个后台线程任务,Android Priority Job Queue (Job Manager)有一个重要的机制在附录文章4还没有体现:线程任务失败后重试.重启线程任务.这个机制在某些开发场景中非常常用,假设从网络中请求数据,但不幸的是网络出现故障,导致在线程体onRun内的代码失败,问题是失败该如何处理?这个时候,常规的做法是自己增加一堆状态字或者…