自GoogleDataflow模型被提出以来，流批一体就成为分布式计算引擎最为主流的发展趋势。流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性，提供统一编程接口开发两种场景的应用并保证它们的底层执行逻辑是一致的。对用户来说流批一体很大程度上减少了开发维护的成本，但同时这对计算引擎来说是一个很大的挑战。作为Dataflow模型

背景在像微服务这样的分布式架构中，经常会有一些需求需要你调用多个服务，但是还需要确保服务的安全性、统一化每次的请求日志或者追踪用户完整的行为等等。你可能需要一个框架来帮助你实现这些功能。比如说帮你在一些关键路径的请求上配置必要的鉴权或超时策略。那样服务间的调用会被多层中间件所过滤并检查，确保整体服务的稳定性。设计目标

想了很久，还是写这么一篇文章来总结一下有关分支策略和DevOps的一些内容吧。其实，DevOps相关的内容并不是我的工作范围，不过对于敏捷开发、DevOps、项目管理等等这一系列的与开发过程相关的内容，我还是有些经验的，也就抽时间跟大家分享一下吧。GitFlow应该是很多基于Git分布式版本控制系统的项目所实践的一种开发流程，当然，很多人对于Github

幂等概述幂等性原本是数学上的概念，即使公式：f(x)f(f(x))能够成立的数学性质。用在编程领域，则意为对同一个系统，使用同样的条件，一次请求和重复的多次请求对系统资源的影响是一致的。幂等性是分布式系统设计中十分重要的概念，具有这一性质的接口在设计时总是秉持这样的一种理念：调用接口发生异常并且重复尝试时，总

最近打算出一个系列，介绍Dubbo的使用。分布式应用现在已经越来越广泛，SpringCould也是一个不错的一站式解决方案，不过据我了解国内目前貌似使用阿里Dubbo的公司比较多，一方面这个框架也确实很OK，另一方面可能也是因为Dubbo的中文文档比较全的缘故，据Dubbo官网上的消息，阿里已经重新开始了对Dubbo的维护，这也算是使用D

首先，什么是git？我想对于业内人士再熟悉不过了，但是对于一个普通人或者几天前才认识Linux的我来说，在听到git这个单词的时候心里大概只会有这句话“这是什么鬼...“。在经过两天的学习之后，我了解到git就是一个用于Linux开发的版本控制工具，与常用的版本控制工具不同，它采用了分布式版本控制的方式。git具有交流方便，速度快的优点，这对于一个项目的开

问题引起基于分布式计算框架Spark的室内防盗预警系统首先用摄像头录一段视频，存在电脑里，下载一个ffmpeg的软件对视频进行处理，处理成一张张图片，然后通过hadoop里边的一个文件系统叫做hdfs进行储存，之后进行分析。用spark将hdfs中存储的图片进行读取，调用opencv的人形识别算法将图片中有人形的图片识别出来，然后就代表屋子里进人了，

一年前由于工作需要从微软技术栈入坑Java，并陆陆续续做了一个Java后台项目，目前在搞ScalaJava混合的后台开发，一直觉得并发编程是所有后台工程师的基本功，所以也学习了小一年Java的并发工具，对整体的并发理解乃至分布式都有一定的提高，所以想和大家分享一下。我的学习路线首先说说学习路线，我一开始是直接上手JCIP（JavaConc

一、为什么需要分布式数据据库随着计算机和信息技术的迅猛发展，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据量呈爆炸式增长，动辄达到数百TB甚至数百PB的规模，已远远超出传统计算技术和信息系统的处理能力，集中式数据库面对大规模数据处理逐渐表现出其局限性。因此，人们希望寻找一种能快速处理数据和及时响应用户访问的方法，也希望对数

1基本概念集群:一个集群有一个或多个节点组织在一起,并将数据组织在一起,提供索引和搜索服务.节点:一个节点是一个集群中的服务器,提供存储数据,提供搜索服务.索引:文档的逻辑的集合分片:一个逻辑索引有若干分片,其中一个分片被设置为主分片.分片为索引的存储位置.会涉及到分布式问题.类型:文档的类型文档:与lucene中的d