一、flink分析结果写入redis1、下载link-hadoop整合包，放入所有节点2、KafkaToRedisWordCountpackage cn._51doit.flink.day08;import cn._51doit.flink.day02.RedisSinkDemo;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunct
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2022-03-23 15:03:11
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一、flink分析结果写入redis1、下载link-hadoop整合包，放入所有节点2、KafkaToRedisWordCountpackage cn._51doit.flink.day08;import
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2022-04-22 09:49:03
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<?php
/**
* 一致性hahs实现类
*
*/
class FlexiHash{
/**
* var int
* 虚拟节点
*/
private $_replicas = 200;
/**
* 使用h
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2014-12-19 18:02:08
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近年来，Internet迅猛发展，人们在享用Internet带来的各种便利的同时，却又被如何从浩如烟海的网上大量数据资源中，如何快速、高效的查找自己的信息所困扰，典型的主要需求有信息分类、信息提取、自动问答、基于内容的快速信息检索、基于个性的信息推送，数字化图书馆和信息网格等。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策
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2024-01-12 07:07:47
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一、前言：先来研究两个问题1、淘汰缓存还是更新缓存？ 2、先淘汰缓存还是先更新数据库？二、答案如下：1、选择淘汰缓存原因：数据可能为简单数据，也可能为较复杂的数据，复杂数据进行缓存的更新操作，成本较高，因此一般推荐淘汰缓存2、选择先淘汰缓存，再更新数据库原因：假如先更新数据库，再淘汰缓存，假如缓存淘汰失败，那么后面的请求都会得到脏数据，直至缓存过期。假如先淘汰缓存再更新数据库，如果数据库更新失败，
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2023-06-13 16:43:08
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Flexihash下载地址：
https://github.com/pda/flexihash
一致性hash大多用于缓存集群中，为了使在缓存中由于一台或多台服务器宕机，导致后端数据库压力过大而崩溃，他对添加和减少缓存服务器迁移的数据量最小化，相对于取模来说
对于一致性hash的原理和介绍，网上有很多，我这里就不转帖了
<?php
/**
* A si
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精选
2013-03-28 14:26:58
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背景可用性（Availability）和一致性（Consistency）是分布式系统的基本问题，先有著名的CAP理论定义过分布式环境下二者不可兼得的关系，又有神秘的Paxos协议号称是史上最简单的分布式系统一致性算法并获得图灵奖，再有开源产品ZooKeeper实现的ZAB协议号称超越Paxos。在大数据场景下，分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一，也是保证分布式数据库满足数据库最基
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2023-08-01 19:33:06
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在大数据的浩瀚海洋里，数据如同海洋中的各种生物，种类繁多、数量庞大。而数据一致性，就像是海洋生态系统的平衡，它确保了不同来源、不同处理阶段的数据在含义和数值上的统一。想象一下，如果海洋生态系统失去平衡，生物种类和数量的统计就会混乱，整个生态研究将失去意义。同样，在大数据领域，如果数据不一致，基于这些数据的分析、预测和业务决策就如同建立在沙滩上的城堡，随时可能崩塌。随着数据量呈指数级增长，数据来源越发多样化，从传统的数据库到物联网设备产生的实时数据，再到社交媒体的海量文本信息。
partitionCount： 1 代表分区数为1 replicationFactor: 3 代表副本数为3 replicas:3 1
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2022-07-14 09:36:26
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目的：无法阻止宕机的缓存被使用，但可以尽可能保证正常的服务器一切如常。[取余的方式一旦有机器增减，数据位置100%失效，缓存雪崩]场景：缓存服务器集群原理：节点在0-2^32圜环上占位，每次使用HASH（KEY）无限趋近的节点作为落地。【虚拟节点的目的是为了尽可能保持数据平衡，3台机器很容易失衡导致某一台机器数据过载。】classconsistentHash{private$nodes;priva
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2019-11-29 18:04:06
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散列表的应用 涉及到数据查找比对，首先考虑到使用HashSet。HashSet最大的好处就是实现查找时间复杂度为O（1）。使用HashSet需要解决一个重要问题：冲突问题。对比研究了网上一些字符串哈希函数，发现几乎所有的流行的HashMap都采用了DJB Hash Function，俗称“Times
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2021-07-28 15:55:34
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一 数据一致性简介1 产生数据一致性的原因分布式系统中，存在多个服务节点，每份数据都有多份副本，每份副本对应一个服务节点如果网络、服务器或者软件出现故障，会导致部分节点写入成功，部分节点写入失败，最终导致各个节点之间的数据不一致 2 数据一致性的定义和分类数据一致性是指任一时刻，所有副本中的数据都保持一致强一致性：更新操作完成之后，任何时刻，所有副本中的数据都是更新后的数据。强一致性是程
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2023-11-24 22:33:42
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在大数据时代，企业的业务系统往往由多个服务组成，这些服务分布在不同的节点上，形成了分布式系统。分布式系统中的事务处理面临着诸多挑战，如网络延迟、节点故障等，传统的事务处理方式（如ACID特性）在分布式环境下难以实现。本文的目的是探讨如何利用RabbitMQ消息队列来实现大数据分布式事务的最终一致性，范围涵盖了分布式事
引入在业务开发中，我们常把数据持久化到数据库中。如果需要读取这些数据，除了直接从数据库中读取外，为了减轻数据库的访问压力以及提高访问速度，我们更多地引入缓存来对数据进行存取。读取数据的过程一般为：图1：加入缓存的数据读取过程对于分布式缓存，不同机器上存储不同对象的数据。为了实现这些缓存机器的负载均衡，可以使用式子1来定位对象缓存的存储机器：m=hash(o)modn——式子1其中，o为对象的名称，
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2019-02-28 18:06:25
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Data LogicaI Consistency；
指数据在数据结构、数据格式和属性编码正确性方面，尤其是拓扑关系上的一致性。
逻辑一致性（logical consistency）与矛盾（Contradiction）相对；
也即逻辑上的一致（logically consistent）＝ 没有逻辑矛盾（no logical contraction）
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2017-03-04 10:48:00
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