ignite.getOrCreateCache节点关闭

2024-10-17

Apache Ignite 学习笔记(四): Ignite缓存冗余备份策略

Ignite的数据网格是围绕着基于内存的分布式key/value存储能力打造的.当初技术选型的时候,决定用Ignite也是因为虽然同样是key/value存储,它有着和其他key/value存储系统不同的特性.根据官网的介绍,Ignite在设计之初,就是为了能方便的水平扩展而设计的.Ignite将数据分片,每个节点只存储数据的一部分,这样每当有新节点加入时,整个集群可以存储更多的数据.为了提高可用性,Ignite也支持用不同的策略对数据分片进行冗余备份,这样保证数据不会因为集群中一两个节点失效而

JQuery/JS插件 zTree树，点击当前节点展开，其他节点关闭

好像没找到现成的,就自己写了一个demo. 效果如下: 代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title></title> <meta charset="utf-8" /> <script

ros 节点关闭后重启

加入参数 respawn="true"

Apache Ignite 学习笔记(三): Ignite Server和Client节点介绍

在前两篇文章中,我们把Ignite集群当做一个黑盒子,用二进制包自带的脚本启动Ignite节点后,我们用不同的客户端连接上Ignite进行操作,展示了Ignite作为一个分布式内存缓存,内存数据库的基本功能.从这篇文章开始,让我们打开这个黑盒子,逐步的深入到Ignite内部了解更多的特性. Ignite集群没有采用master/slave架构设计.在集群里,每个节点都是平等的,并且可以互相通讯,这样的架构保证Ignite集群可以添加,移除节点,对集群的内存容量进行不间断的扩容/减容.也使得Ign

Ignite集群管理——基于Zookeeper的节点发现

Ignite支持基于组播,静态IP,Zookeeper,JDBC等方式发现节点,本文主要介绍基于Zookeeper的节点发现. 环境准备,两台笔记本电脑A,B.A笔记本上使用VMware虚拟机安装了Ubuntu系统C. 1. C安装Zookeeper 由于主要测试Ignite,这里仅仅简单安装一个zookeeper节点,下载zookeeper解压后,直接执行zookeeper目录下的bin/zkServer.sh start命令则成功启动zookeeper. 查看Ubuntu系统C的IP地址为1

Ignite集群管理——基于静态IP的节点发现

Ignite作为分布式内存,集群管理必不可少,Ignite支持基于组播,静态IP,Zookeeper,JDBC等方式发现节点,本文主要介绍基于静态IP的节点发现. 两个最重要的TCP通信设置类: 1. TcpDiscoverySpi 用于设置集群维持与节点发现的tcp通信ip,port. 2. TcpCommunicationSpi 用于设置业务数据(缓存数据)tcp通信的ip,port. 3. 两者的区别与联系 TcpDiscoverySpi用于维持管理集群,交换的是用户不感知的ignite内

MongoDB副本集配置系列四：节点的关闭顺序

接上一篇博客:http://www.cnblogs.com/xiaoit/p/4522218.html Primary Secondary Arbiter 1:关闭顺序PSA :会报错 2:关闭顺序PAS :可以 3:关闭顺序SAP :主节点会变为从节点 4:关闭顺序SPA :会报错 5:关闭顺序APS 6:关闭顺序ASP :主节点会变为从节点 1:关闭顺序PSA gechongrepl:PRIMARY> rs.isMaster() { "setName" : "gec

python ros 关闭节点

def myhook(): print "shutdown time!" rospy.on_shutdown(myhook) 或 rospy.signal_shutdown(reason) 初始化节点关闭 reason 为关闭理由,字符串内容. 例子: #!/usr/bin/env python import rospy import math import sys from tf import transformations from geometry_msgs.msg import

Elasticsearch源码分析 | 单节点的启动和关闭

本文主要简要介绍Elasticsearch单节点的启动和关闭流程.Elasticsearch版本:6.3.2 相关文章 1.Google Guice 快速入门 2.Elasticsearch 中的 Guice 3.教你编译调试Elasticsearch 6.3.2源码 4.Elasticsearch 6.3.2 启动过程创建节点 Elasticsearch的启动引导类为 Bootstrap 类,在创建节点 Node 对象之前,Bootstrap 会解析配置和进行一些安全检查等 environm

为axure生成的html站点添加关闭所有节点的功能

上一篇随笔:将Axure用于需求分析工具中,我分享了我做了一个axure部件,方便用axure中制作各种uml图. 用axure的朋友可能会发现一个问题,如下图,axure生成的html站点中所有的文件夹都是默认打开的,如果文件太多的话要找到目标文件是很麻烦的. 我要解决这个问题,于是发挥主观能动性,为这个站点添加“关闭所有节点”的功能. 找到对应的文件:安装目录\DefaultSettings\Prototype_Files\start.html,给这个文件加了些js,如下: <script

ros节点启动和关闭相关

Ros node启动与关闭 1. ros运行单位: Ros程序运行的单位是ros node. 2. ros 节点的启动: (1)初始化ros节点:通过调用ros::init()接口实现:可以通过参数指定默认节点名字,之所以是默认,是因为在命令行执行程序时,是可以修改节点名字的. (2)启动ros节点:通过调用ros::NodeHnadle创建NodeHnadle实例nh实现,第一次创建实例时,会调用ros::start(),此时启动本节点. 3. ros节点关闭: (1)通过调用ros::shu

apache ignite系列（一）：简介

apache-ignite简介(一) 1,简介 ignite是分布式内存网格的一种实现,其基于java平台,具有可持久化,分布式事务,分布式计算等特点,此外还支持丰富的键值存储以及SQL语法(基于h2引擎),可以看成是一个分布式内存数据库. 与ignite类似的产品有gemfire(12306目前正在使用),其开源版为geode.与gemfire相比,ignite对sql的支持比较完善,提供了数据并置来提升性能,还有对分布式事物的支持以及对spring的集成都比较友好,很方便进行嵌入式集成进

Ignite实战

1.概述本篇博客将对Ignite的基础环境.集群快照.分布式计算.SQL查询与处理.机器学习等内容进行介绍. 2.内容 2.1 什么是Ignite? 在学习Ignite之前,我们先来了解一下什么是Ignite?首先,Ignite是Apache开源的顶级项目之一.Ignite 内存数组组织框架是一个高性能.集成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. 2.2 安装

Apache Ignite高性能分布式网格框架-初探

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openfi

ignite学习笔记

1.一个Ignite节点可以从命令行启动,可以用默认的配置也可以传递一个配置文件.可以启动很多很多的节点然后他们会自动地发现对方. 2.Ignite只需要一个ignite-core强依赖,通常你还需要添加ignite-spring,来做基于spring的XML配置,还有ignite-indexing,来做SQL查询. 3.由于Ignite的零部署特性,当从IDE运行上面的程序时,远程节点没有经过显示的部署,就获得了计算作业. 4.导入独立模块. ignite-spring:基于Spring的配置

Apace Ignite剖析

1.概述 Apache Ignite和Apache Arrow很类似,属于大数据范畴中的内存分布式管理系统.在<Apache Arrow 内存数据>中介绍了Arrow的相关内容,它统一了大数据领域各个生态系统的数据格式,避免了序列化和反序列化所带来的资源开销(能够节省80%左右的CPU资源).今天来给大家剖析下Apache Ignite的相关内容. 2.内容 Apache Ignite是一个以内存为中心的数据平台,具有强一致性.高可用.强大的SQL.K/V以及其所对应的应用接口(API).结构

Apache Ignite 学习笔记(二): Ignite Java Thin Client

前一篇文章,我们介绍了如何安装部署Ignite集群,并且尝试了用REST和SQL客户端连接集群进行了缓存和数据库的操作.现在我们就来写点代码,用Ignite的Java thin client来连接集群. 在开始介绍具体代码之前,让我们先简单的了解一下Ignite的thin client,以及背后的binary client protocol(*原本打算把thin client翻译为精简客户端,bianry client protocol翻译为二进制客户端协议,但总读的不顺口,就索性就不翻译了吧-

Ignite缓存大小管理

Ignite使用计算机内存存储缓存数据,达到提升缓存读写性能的.但是计算机内存往往是有限的,我们必须合理管理Ignite对内存的使用. Ignite可以使用JVM堆外内存和堆内内存.使用堆外内存基本上会对JVM垃圾回收造成影响,也不会对JVM中的其他进程数据造成影响.但是使用堆内内存性能更高. 一般来说,开发人员应该设置一个比较大的堆外缓存和一个小一些的堆内缓存,并配置合理的缓存失效策略. 堆外缓存,堆内缓存,缓存失效策略配置十分简单,直接看代码(使用Ignite 2.0版本) package

Ignite初探

Guava是一个很方便的本地缓存工具,但是在多节点处理的过程中,本地缓存无法满足数据一致性的问题.分布式缓存Ignite很好的解决了数据一致性,可靠性,事务性等方面的问题. Ignite支持分区方式和复制方式存储数据,侧重于不同读写比例的分布式缓存使用.同时,Ignite可以缓存整个数据库数据,支持标准sql查询.Ignite可以方便的扩展,节点对等,可靠容灾,支持事务性. 让我们从Hello Ignite开始 Ignite ignite = Ignition.start(); CacheCon

Apache Ignite 学习笔记(6): Ignite中Entry Processor使用

之前的文章我们其实已经用到了两种不同的方式访问Ignite中的数据.一种方式是第一篇文章中提到通过JDBC客户端用SQL访问数据,在这篇文章中我们也会看到不使用JDBC,如何通过Ignite API用SQL访问数据.还有用一种方式我称之为cache API, 即用get/put来访问数据.Ignite实现了JCache(JSR 107)标准,所以除了基本的cache操作外,我们也会介绍一些cache的原子操作和EntryProcessor的使用. Cache API Ignite提供了类似Map

ignite.getOrCreateCache节点关闭

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