Ps:本次搭建基于Maven管理工具的版本,Gradle版本可以通过gradle init --type pom命令在pom.xml路径下转化为Gradle版本(如下图) (1)构建工具IDEA IntelliJ IDEA 2018.3.4 x64 新建项目 (2)选择Spring 初始化模板构建,其他选项默认的Java 1.8,点击Next (3)修改图中项目信息,Java版本为8,改完点击Next (4)预先导入的依赖jar包,Web包和Security包不用多说导入 (5)项目放的位置可以…

SpringSecurity已经内置了一个登陆页面,所以目前我们就采取默认的登陆页面 一. 引入依赖 这步略过不表 二. 默认实现 添加接口 @RestController public class TestController { @GetMapping("/test") public String test(){ return "this is test"; } } 访问接口 会出现如下页面 默认的用户名为user,密码为控制台打印的一串字符 当然,也可以在ap…

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…

tmpfs是一种基于内存的文件系统, tmpfs有时候使用rm(物理内存),有时候使用swap(磁盘一块区域).根据实际情况进行分配. rm:物理内存.real memery的简称? 真实内存就是电脑主板上那块内存条,叫做真实内存不为过. swap:交换分区.是硬盘上一块区域 tmpfs最大可使用的大小为什么是rm+swap. SWAP就是LINUX下的虚拟内存分区,它的作用是在物理内存使用完之后,将磁盘空间(也就是SWAP分区)虚拟成内存来使用. 它和Windows系统的交换文件作用类似,但是…

Tachyon是什么? Tachyon是一个高性能.高容错.基于内存的开源分布式存储系统,并具有类Java的文件API.插件式的底层文件系统.兼容Hadoop MapReduce和Apache Spark等特征.Tachyon能够为集群框架(如Spark.MapReduce等)提供内存级速度的跨集群文件共享服务.Tachyon充分使用内存和文件对象之间的世代(Lineage)信息,因此速度很快,官方号称最高比HDFS吞吐量高300倍.目前,很多公司(如Pivotal.EMC.红帽等)已经在使用T…

Spark是基于内存的分布式计算引擎,以处理的高效和稳定著称.然而在实际的应用开发过程中,开发者还是会遇到种种问题,其中一大类就是和性能相关.在本文中,笔者将结合自身实践,谈谈如何尽可能地提高应用程序性能. 分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向,分别是CPU.内存.网络开销和I/O,其具体调优目标如下: 提高CPU利用率. 避免OOM. 降低网络开销. 减少I/O操作. 第1章 数据倾斜 数据倾斜意味着某一个或某几个Partition中的数据量特别的大,这意味着完成针对这几个Partiti…

转载自:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 摘要 本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算.现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域很常见:二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下,将数据保存在内存中能够极大地提高性能.为了有效地实现容错,R…

如果用户的请求比较费时,可以考虑将用户的请求信息放到队列中,立即返回给用户处理中等信息,这样可以给用户比较流畅的体验,后端可以利用单独的服务消费消息,做到了解耦,提高了并发能力. 本文使用jdk为我们提供的阻塞队列api,来实现一个基于内存的简单消息队列.主要涉及的接口BlockingQueue,以及它的实现类ArrayBlockingQueue(数组实现的)和LinkedBlockingQueue(链表实现的). BlockingQueue的主要方法 添加元素 put() //往队列里插入元素…

Spark 介绍(基于内存计算的大数据并行计算框架)  Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce),它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案.这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度.Spark由Apache Software Foundation引入,用于加速Hadoop计算软件过程.对于一个普遍的信念,Spark不是Hadoop的修改版本,并不…

史鸣飞:大家好,我是叫史鸣飞,来自英特尔公司,接下来我向大家介绍一下Tachyon.我事先想了解一下大家有没有听说过Tachyon,或者是对Tachyon有没有一些了解?对Spark呢? 首先做一个介绍,我来自英特尔的大数据团队,我们团队主要是致力于各种大数据的软件开发以及这些软件在工业界的推广和应用,我所在的团队主要负责Spark及其软件栈的开发和推广.我们是国内最早参加Spark开发和推广的团队,我们在2012年就加入了Spark社区.在Spark和相关的项目中间投入了大量的人力,长期以来我…