简介 动机 作用 用法 热度分析 个人评分 简介 Python3实现的一个快速的,可信赖的分布式任务处理库. 动机 dramatq1的官网2写道: Dramatiq成为现实的主要原因是,我想要一个简单的分布式任务队列库,并且能够默认和大多数Saas的任务队列有一样的负载量.我从GAE Push Queue和Sidekiq中获得了很多灵感. Dramatiq主要遵循以下原则: 高可用性和高性能 简单并且易于理解的核心 约定大于配置 如果你曾经对使用Celery感到过心烦意乱,那么Dramatiq会

项目开发中,web前端节点需要与远端的聊天服节点通信.聊天服使用了otp,但我对otp下的分布式通信不太清楚,造成了一些问题. 1)首先是cowboy节点的命名.具体参数是配置在工程目录rel下的vm.args文件中: -name xxx@127.0.0.1 -setcookie xxxxx -heart 或者在cowboy启动的控制台中输入node()查看节点命名. 2)知道远端结点命名后,首先要调用net_kernel:connect()连接.不过可能是因为是在单台服务器上的原因,我没有调用

多台服务器和客户端通过第三方组件Zookeeper管理 public class DistributedServer { private static final String connectString = "mini1:2181,mini2:2181,mini3:2181"; private static final int sessionTimeout = 2000; private static final String parentNode = "/servers&

虽然单个Quartz实例能给予我们很好的任务job调度能力,但它不能满足典型的企业需求,如可伸缩性.高可靠性满足.假如你需要故障转移的能力并能运行日益增多的 Job,Quartz集群势必成为你应用的一部分了.使用 Quartz 的集群能力可以更好的支持你的业务需求,并且即使是其中一台机器在最糟的时间挂掉了也能确保所有的 Job 得到执行.一个 Quartz 集群中的每个节点是一个独立的 Quartz 应用,它又管理着其他的节点.也就是你必须对每个节点分别启动或停止.不像许多应用服务器的集群,独立

有些数据库集群的规模是很大的,有上百个节点,那么维护SQL命令如何快速分发给各个节点,例如:要加个字段,逐个节点操作那是十分低效,枯燥的. TreeSoft增加了[SQL分发]功能,简单配置,可以快速的将SQL命令分发到所有数据库节点中执行,大大提高工作效率. 把全部要执行的节点,及SQL命令编辑好,运行任务即可,执行日志详细记录,十分方便.

前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装,并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统,咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群,闲言少叙,进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置,已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建,Hosts文件的配置.计算机名等诸多细节. 其实完成这一步之后我们就已经完成了Had

目录 前言 问题来了 问题又来了 问题分析 困惑 转机 后续 前言: 这是我上周工作过程中的一次解决问题的过程.解决的是nginx负载下站点错误响应导致其他节点重复响应. 我在整理这个记叙文时,在给这个文档命名时思考了一段时间. 从业务角度说,应该是“一次短信重复发送问题解决过程”,如果这样命名,过于土气:从技术角度说,应该是“nginx负载下站点错误响应会导致其他节点重复响应”,如果这样命名,可能没人会注意了:最后,我懒得再费脑汁了,从人类智慧的角度我把它命名为“复杂的问题,简单的解,小处不谨

fesh个人实践,欢迎经验交流!本文Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3900253.html Apache ZooKeeper是一个为分布式应用所设计的开源协调服务,其设计目的是为了减轻分布式应用程序所承担的协调任务.它可以为用户提供同步.配置管理.分组和命名等服务.在这里,对ZooKeeper的完全分布式集群安装部署进行介绍. 一.基本环境 JDK :1.8.0_11 (要求1.6+) ZooKeeper:3.4.6 主机数:3(要求3+,且必须是奇数

目标 配置分布式的icinga2监控系统.分布式监控适用于服务器遍布在多个区域,且需要一个master做统一管理. 搭建环境 服务器 系统: ubuntu 15.04/ubuntu 14.04 icinga2主节点: 192.168.19.77 负责分发配置,统一展示监控结果. icinga2子节点1: 192.168.19.45 负责监控openstack RegionOne区域的所有服务器 icinga2子节点2: 192.168.19.30 负责将空openstack RegionTwo区

原文链接:http://www.csdn.net/article/2015-09-11/2825678 摘要:本文全面介绍了分布式数据库和它的设计理念,以及分布式数据库的优势和应用场景,从而引出OLTP领域使用分布式数据库的考虑因素和分布式数据库取代Oracle的常见应用方案,最终大数据应用促进了"分布式架构"的繁荣. 分布式数据库简介 分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统,每台计算机可单独放在一个地方,每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本,或者部分拷贝副本,并具有自己局

Hadoop 2.6.0分布式部署參考手冊 关于本參考手冊的word文档.能够到例如以下地址下载:http://download.csdn.net/detail/u012875880/8291493 1.环境说明 1.1安装环境说明 本列中.操作系统为Centos 7.0.JDK版本号为Oracle HotSpot 1.7,Hadoop版本号为Apache Hadoop 2.6.0.操作用户为hadoop. 2.2 Hadoop集群环境说明: 集群各节点信息參考例如以下: 主机名 IP地址 角色

分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持.Martin Abadi.Ashish Agarwal.Paul Barham论文<TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems>. 分布式原理.分布式集群 由多个服务器进程.客户端进程组成.部署方式,单机多卡.分布式(多机多卡).多机多卡TensorFlow分布式. 单机多卡,单台服务器多块GPU.训练过程:在单机单GPU训练,

(四):C++分布式框架--状态中心模块 上篇:(三):C++分布式实时应用框架--系统管理模块 技术交流合作QQ群:436466587 欢迎讨论交流 版权声明:本文版权及所用技术归属smartguys团队所有,对于抄袭,非经同意转载等行为保留法律追究的权利! 状态中心实现了分布式系统中计算节点的管理功能.完善的节点属性数据管理,业务进程间的连接关系管理,以及通过可靠的事件机制根据各节点上的相关模块反馈回的数据实时的对系统进行运行时动态调整管理.在分布式系统中还不得不进行系统的容错处理.状态中心

分布式01-Dubbo基础 1-分布式基础理论 分布式系统是由一组通过网络进行通信.为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统.分布式系统的出现是为了用廉价的.普通的机器完成单个计算机无法完成的计算.存储任务.其目的是利用更多的机器,处理更多的数据. 首先需要明确的是,只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算.存储任务的时候,且硬件的提升(加内存.加磁盘.使用更好的CPU)高昂到得不偿失的时候,应用程序也不能进一步优化的时候,我们才需要考虑分布式系统.因为,分布式系统要解决的问题本

Hadoop基础-完全分布式模式部署yarn日志聚集功能 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 其实我们不用配置也可以在服务器后台通过命令行的形式查看相应的日志,但为了更方便查看日志,我们可以将其配置成通过webUI的形式访问日志,本篇博客会手把手的教你如何实操.如果你的集群配置比较低的话,并不建议开启日志,但是一般的大数据集群,服务器配置应该都不低,不过最好根据实际情况考虑. 一.查看日志信息 1>.通过web界面查看日志信息 2>.webUI默认是无法查看到日志

----本节内容------- 1.Spark背景介绍 2.Spark是什么 3.Spark有什么 4.Spark部署 4.1.Spark部署的2方面 4.2.Spark编译 4.3.Spark Standalone部署 4.4.Standalone HA配置 4.5.伪分布式部署 5.Spark任务提交 5.1.Spark-shell 5.2.Spark-submit 6.参考资料 --------------------- 1.Spark背景介绍 Spark是AMLab实验室贡献出的代码,是

HDFS的探究: HDFS HDFS是 Hadoop Distribute File System的缩写,是谷歌GFS分布式文件系统的开源实现,Apache Hadoop的一个子项目,HDFS基于流数据访问模式的分布式文件系统,支持海量数据的存储,允许用户将百千台组成存储集群,HDFS运行在低成本的硬件上,提供高吞吐量,高容错性的数据访问. 优点 可以处理超大文件(TB.PB). 流式数据访问 一次写入多次读取,数据集一旦生成,会被复制分发到不同存储节点上,响应各种数据分析任务请求. 商用硬件

OCTO 是美团千亿调用量的分布式服务通信框架及服务治理的系统,可实现服务注册.服务自动发现.服务管理.容错处理.数据可视化.服务监控报警.服务分组等.本文总结了 OCTO 架构原理.Java 应用的集成方法.以其控制台的使用. 1 概述 OCTO 是 octopus(章鱼) 的缩写.是美团公司级基础设施,为公司所有业务提供统一的高性能服务通信框架,使业务具备良好的服务运营能力,轻松实现服务注册.服务自动发现.负载均衡.容错.灰度发布.数据可视化.监控告警等功能,提升服务开放效率.可用性及服务运

目录 前言 问题来了 问题又来了 问题分析 困惑 转机 后续 前言: 这是我上周工作过程中的一次解决问题的过程.解决的是nginx负载环境下,因为应用程序异常导致某一请求被多节点站点重复处理的问题. 我整理这个复盘的过程时,在给这个记叙文命名时思考了一段时间. 从业务角度说,应该是“一次短信重复发送问题的解决过程”,如果这样命名,过于土气:从技术角度说,应该是“nginx负载下当程序错误时会导致请求被多次重复处理”,如果这样命名,可能没人会注意了:最后,我懒得再费脑汁了,从人类智慧的角度我把它命

HDFS是GFS的简化版,它同一时刻只允许一个用户对同一文件进行追加写操作(GFS允许并发写).它适合存储大文件,并提供高吞吐量的顺序读/写访问. 它的早期版本两大问题,例如:单点失效和水平扩展不佳.针对这两个问题,在hadoop2.0提出统一的解决方案,即HA和NameNode联盟. HDFS的设计目标 存储大文件 文件一次写(支持追加写)/顺序读 HDFS优点: 适合大数据处理(支持GB,TB,PB级别的数据存储,支持百万规模以上的文件数量) 适合批处理(支持离线的批量数据处理,支持高吞吐率

在第一部分,有简单的介绍MyCAT的搭建和配置文件的基本情况,这一篇详细介绍schema的一些具体参数,以及实际作用        首先贴上自己测试用的schema文件,双引号之前的反斜杠不会消除,姑且当成不存在吧... 点击(此处)折叠或打开 <?xml version=\"1.0\"?> <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM \"schema.dtd\"> <mycat:schema xmlns:mycat=\