Parapet 是一个用来构建分布式事件驱动系统的纯功能库。
编写分布式系统是一项具有挑战性的任务，这在逻辑上可分为两个主要方面：实现分布式算法并运行它们，这不是秘密。 Parapet扮演分布式算法执行框架的角色 - 它可以被视为低级效果库和以DSL形式公开的高级操作之间的中间层。主要专注于设计和实现分布式算法的分布式工程师不需要担心IO等低级抽象，或者对某些计算机科学主题有一定的深入了解，例如并发。他们需要知道的是库满足的属性以及它提供的保证。另一方面，专门编写低级库的工程师可以专注于实现IO或Task等核心抽象，从而进行性能优化和实现新功能。 Parapet是模块化库，几乎所有组件都可以用自定义实现替换。
关键特性：
- 使用Tagless-Final Style和Free Monads以scala编写的纯函数库; 精心设计的人更喜欢功能风格而不是命令式
- 模块化 - 几乎任何组件都可以用自定义实现替换
- DSL提供了一组足以编写分布式算法的操作
- 轻巧，高效。 该库巧妙地利用资源（CPU和内存），优化代码以减少应用程序处于空闲状态时的CPU消耗
- 内置支持以下效果库：Cats Effect，Monix和Scalaz ZIO。 该库可以扩展为支持其他效果库：Cats Effect，Monix和Scalaz ZIO
示例代码：
import io.parapet.core.{Event, Process}
class Printer[F[_]] extends Process[F] {
import Printer._ // import Printer API
import dsl._ // import DSL operations
override def handle: Receive = {
case Print(data) => eval(println(data))
}
}
object Printer {
case class Print(data: Any) extends Event
}
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数据存储容量的问题。 数据读写速度的问题。 数据可靠性的问题。 几种常见 RAID 的对比|名称|优点|缺点| |------|------|------| |RAID 0|使用 N 块磁盘的 RAID 0，将数据从内存写入磁盘时，将数据分成 N 块，并发写入，读取同理。所以，读写速度是单盘的 N 倍。|任何一块盘损坏，数据完整性破坏，数据不可用。| |RAID 1|数据写入磁盘时，将一份数据同时
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问题内容： 我正在尝试通过系统调用或子流程来实现事件驱动的流程。基本上，我想启动一个非阻塞系统命令，并且在该系统调用完成后，我希望一个函数被调用。这样一来，我可以启动GUI进度栏，启动系统命令并使进度栏继续运行，并在系统调用结束时停止进度栏。 我绝对不希望做的是生成一个进程，获取其进程ID，并在while循环中继续检查该进程的完成情况。 下面只是一个我如何想象它应该工作的示例（所有这些都在一个类中
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任何我们可以实现的解决方案或模式？
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一、介绍 HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。 二、HDFS 设计原理 2.1 HDFS 架构 HDFS 遵循主/从架构，由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成： NameNode : 负责执行有关 文件系统命名空间 的操作，例如打开，
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主要内容：一、从一个新闻门户网站案例引入,二、推算一下你需要分析多少条数据？,三、黄金搭档：分布式存储+分布式计算这篇文章聊一个话题：什么是分布式计算系统？ 一、从一个新闻门户网站案例引入 现在很多同学经常会看到一些名词，比如分布式服务框架，分布式系统，分布式存储系统，分布式消息系统。 但是有些经验尚浅的同学，可能都很容易被这些名词给搞晕。所以这篇文章就对“分布式计算系统”这个概念做一个科普类的分析。 如果你要理解啥是分布式计算，就必须先得理解啥是分布式存储，现在我们从一个小例子来引入。 比如说
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被别人指出问题时，别管别人能不能做到，看别人说的对不对，然后完善自己。别人能不能做到是别人的事情，自己能不能做到关系到自己能否发展的更好。——hustlihaifeng Go语言号称是互联网时代的C语言。现在的互联网系统已经不是以前的一个主机搞定一切的时代，互联网时代的后台服务由大量的分布式系统构成，任何单一后台服务器节点的故障并不会导致整个系统的停机。同时以阿里云、腾讯云为代表的云厂商崛起标志着
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Hadoop分布式文件系统（HDFS）的设计主旨，在于对超大规模数据集提供可靠的存储功能，并对用户应用程序提供高带宽的输入输出数据流。在大型的集群里，上千台服务器均可直接参与到数据存储和应用程序任务执行。通过多服务器，分布式的存储和计算，计算资源的规模能够按照需要增长，并兼顾在各种规模上经济适用性。 本文主要描述了HDFS的架构，并以Yahoo!企业数据服务为例，介绍了如何使用HDFS系统管理高达
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请求分发事件 function onDispatcher(Request $request,Response $response,$targetControllerClass,$targetAction); HTTP请求进来后，easySwoole会对请求进行解析以及分发，当找到对应的控制器后将会执行本事件 注意: 如果请求无法解析到对应的控制器，或控制器不是继承自AbstractControll