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最近在考虑Spark在消费Kafka 分区数据的过程中究竟反生了什么? 因为比较疑惑现有系统架构会不会遭遇这方面的瓶颈,遂决定去搞一把,一探究竟.参考:Spark  API章节 http://spark.apache.org/docs/1.5.0/streaming-kafka-integration.html   及 http://spark.apache.org/docs/1.5.0/

参考官方文档,基于ZK3.4.9  ,JDK1.8, CENTOS 7下载ZK 安装包,http://apache.fayea.com/zookeeper/zookeeper-3.4.9/zookeeper-3.4.9.tar.gz   推荐迅雷下载集群环境,准备至少三台的奇数个CentOS主机, 依据来源于ZK的ZAB协议,可查询相关资料论证.为保证集群一致性,强烈建议使用统一的host

SpringBoot +SpringCloud为服服务示例,整合FreeMaker,AngularJS干货一篇,本节以SpringBoot + SpringCloud为例 构建轻量级微服务,旨在推荐一种更加敏捷的开发流程,本篇暂不会提及相关概念,皆以代码示意.GIT:https://github.com/poai/spring-cloud-zookeeper-demo.git关键技

常见的单个服务要要完成某个核心功能，由于设计原因该服务智能部署一个不支持多个同时运行,一方面在服务可运行的情况下要在运维人员意外的启动多个服务节点的情况下服务仍然能够正常运行,另外单个节点运行的服务在主机发生故障的时候难免导致服务意外终止，这种场景下我们更希望采用一种更优雅的方式不中断服务。以下以两种场景为例说明。Redis 实现分布式锁业务的正常运行依赖于Redis集群，因此考虑使用Re