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

前面的文章讲到ignite支持扫描查询和sql查询,其sql查询是ignite产品的一个亮点,那么哪一种的查询更适合我们的产品使用呢,往下看: 先分别贴一下扫描查询和sql查询两种查询方式的代码,供参考: 扫描方式: IgniteCache<Long, Person> cache = ignite.cache("mycache"); // Find only persons earning more than 1,000. IgniteBiPredicate<Long

一.Ignite简介 Apache 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. 二.Ignite历史 Ignite来源于尼基塔·伊万诺夫于2007年创建的GridGain系统公司开发的GridGain软件,尼基塔领导公司开发了领先的分布式内存片内数据处理技术-领先的Java内存片内计算平台,今天在全世界每10秒它就会启

[IT168 专稿]SQLite是一款轻型的数据库,它占用资源非常的低,同时能够跟很多程序语言相结合,但是支持的SQL语句不会逊色于其他开源数据库.它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它,它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了.它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统,同时能够跟很多程序语言相结合,比如Tcl.PHP.Java 等,还有ODBC接口,同样比起Mysql.PostgreSQL这两款开源世界著名的数据库管理系统

- 什么是性能调优?(what) - 为什么需要性能调优?(why) - 什么时候需要性能调优?(when) - 什么地方需要性能调优?(where) - 什么人来进行性能调优?(who) - 怎么样进行性能调优?(How) - 总结 # 什么是性能调优?(what) #  在说什么是性能调优之前我们先来说一下,计算机的体系结构. 如上图,简单来说包括三块:硬件.操作系统.应用程序.其实,性能调优就是调节这些内容,包括硬件.操

Hive.Spark SQL.Impala比较        Hive.Spark SQL和Impala三种分布式SQL查询引擎都是SQL-on-Hadoop解决方案,但又各有特点.前面已经讨论了Hive和Impala,本节先介绍一下SparkSQL,然后从功能.架构.使用场景几个角度比较这三款产品的异同,最后附上分别由cloudera公司和SAS公司出示的关于这三款产品的性能对比报告.1. Spark SQL简介        Spark SQL是Spark的一个处理结构化数据的程序模块.与其

ADC关键性能指标及误区 由于ADC产品相对于网络产品和服务器需求小很多,用户和集成商在选择产品时对关键指标的理解难免有一些误区,加之部分主流厂商刻意引导,招标规范往往有不少非关键指标作被作为必须符合项.接下来就这些误区和真正的关键指标做一些探讨. 误区1: CPU数量和主频. 目前大部分厂商采用了类似的通用CPU架构,但还是可能采用不同厂家的CPU.即使是同一个厂家,也可能是不同系列.最关键的是CPU数量和主频并不代表性能,除非是同一个厂家的同一个软件.同样,完全相同的硬件配置,不同厂商的架构

Apache Doris是一个现代化的MPP分析性数据库产品.是一个由百度开源,在2018年贡献给Apache基金会,成为有顶级开源项目.仅需要亚秒级响应时间即可获得查询结果,可以有效地支持实时数据分析.Apache Doris可以满足多种数据分析需求,如数仓T+1模式固定历史报表,实时数据分析等. 数据模型:Doris中的字段类型: TINYINT 1字节 范围:-2^7 + 1 ~ 2^7 - 1 SMALLINT 2字节 范围:-2^15 + 1 ~ 2^15 - 1 BIGINT 8字节

ignite中进行sql查询需要对要查询的cache和字段进行配置,可以在xml中配置,也可以在代码中配置或进行注解,我用的是xml配置: <!-- 配置cache --> <property name="cacheConfiguration"> <list> <bean class="org.apache.ignite.configuration.CacheConfiguration"> <property n

博客又断了一段时间,本篇将记录一下基于ignite对jdbc支持的特性在实际使用过程中的使用. 使用ddl和dml脚本初始化ignite 由于spring-boot中支持通过spring.datasource.schema属性指定初始化DDL脚本,spring.datasource.data指定初始化DML脚本.而ignite支持jdbc协议,测试了一下,发现一样可以通过该配置初始化ignite. spring.datasource.url=jdbc:ignite:thin://127.0.0.

​ 使用ignite的一个常见思路就是将现有的关系型数据库中的数据导入到ignite中,然后直接使用ignite中的数据,相当于将ignite作为一个缓存服务,当然ignite的功能远不止于此,下面以将ignite集成进java服务的方式进行演示ignite的数据存储和查询相关的功能.由于个人习惯,示例演示没有使用测试代码,而是使用rest接口演示. ​ 在讲数据加载之前,ignite中存储的几种模式(LOCAL, REPLICATED, PARTITIONED): LOCAL:本地模式,数据都

官方文档的叙述可能有些不清楚,我做了一个测试,并且可以成功运行,待会儿后面贴出小栗子. 两步操作: 第一步在属性值处贴上@QuerySqlField注解 第二部设置key和value类型 Person.java package test.ignite.client; import org.apache.ignite.cache.query.annotations.QuerySqlField; public class Person { @QuerySqlField private Integer

为并发吞吐性能所做的优化 ConcurrentHashMap使用了一些技巧来获取高的并发性能,同时避免了锁.这些技巧包括: 为不同的Hash bucket(所谓hash bucket即不同范围的key的hash值)使用多个写锁: 利用JMM(Java Memory Model,java内存模型)的不确定性使得持有锁的时间最小化,或者从根本上避免使用锁. ConcurrentHashMap为最常用的场景进行了优化,比如获取一个已经存在于Map中的值.事实上,绝大多数成功的get()操作在运行中根本

[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 Ignit

Apache 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.Ignite 为应用和不同的数据源之间提供一个高性能.分布式内存中数据组织管理的框架. 集群计算特性: 动态集群 Fork-Join & MapReduce 处理 分布式闭包执行 负载均衡和容错 分布式消息和事件 线性可伸缩 内存缓存和数据网格关键特性: 分布式内存中缓存 优雅的伸缩方案 高性能 分布式内存中事务支持 分布式内存队列和其他数据结构 Web 会话集群 Hibernat

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

一.背景 随着移动互联网.物联网.大数据等行业的高速发展,数据在持续的以指数级的速度增长,比如我们使用手机访问互网络时的行为数据,各种可穿戴设备上报的状态数据,工厂中设备传感器采集的指标数据,传统互联网公司的监控数据等.实际上,这些按照时间顺序记录系统.设备状态变化的数据都是时序数据(Time Series),它普遍存在于互联网.物联网.IT基础设施中. 得益于软硬件技术的快速发展,处理如此庞大的时序数据集的成本在持续降低,更多公司开始持续收集.分析数据,用于异常处理.趋势预测.精准营销.风险控

内容参考:构建高性能WEB站点.pdf 一.吞吐率 我们一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是"req/s".吞吐率特指WEB服务器单位时间内处理的请求数. 另一种描述,吞吐率是单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率用“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量.其实不管一个请求还是一个页面,它的本质都是在网络上传输的数据

高吞吐低延迟Java应用的垃圾回收优化 高性能应用构成了现代网络的支柱.LinkedIn有许多内部高吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求.要优化用户体验,低延迟地响应这些请求非常重要. 比如说,用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更新的专业活动和内容的列表.动态信息在LinkedIn随处可见,包括公司页面,学校页面以及最重要的主页.基础动态信息数据平台为我们的经济图谱(会员,公司,群组等等)中各种实体的更新建立索引,它必须高吞吐低延迟地实现相关的更新. 图1 LinkedIn 动态信息

1.集群和部署 Ignite集群基于无共享架构,所有的集群节点都是平等的,独立的,整个集群不存在单点故障. 通过灵活的Discovery SPI组件,Ignite节点可以自动地发现对方,因此只要需要,可以轻易地对集群进行缩放.(与哪套集群类似呢? ES) Ignite可以独立运行,可以组成集群,可以运行于Kubernetes和Docker容器中,也可以运行在Apache Mesos以及Hadoop Yarn上,可以运行于虚拟机和云环境,也可以运行于物理机,从技术上来说,集群部署在哪里,是没有限制