Firestorm 是一个远程 Shuffle 服务，它为 Apache Spark 应用程序提供了在远程服务器上存储 shuffle 数据的能力。
特性:
- 支持多种集群部署模式。Firestorm将Shuffle数据存储在了远程，因此计算集群将不再需要大量存储空间。同时，大数据集群的部署模式也变得更加灵活，基于Firestorm，计算存储分离，计算存储混布，在线离线混布等部署模式都得到很好的支撑。
- 支持Shuffle数据聚合。Firestorm通过服务端对Shuffle数据进行分拣操作，从而达到了数据聚合的目的，大幅降低了在Shuffle过程中对于磁盘的随机访问。同时，Firestorm在客户端和服务端都使用了数据缓存机制，最大化利用内存资源，从而降低了磁盘访问的性能损耗。
- 灵活适配各种计算引擎和存储方式。Firestorm在实现上采用了计算引擎和存储方式的解耦，因此能通过实现引擎侧接口，灵活支持各类计算引擎(如Spark，MR等)。同样，对于Shuffle数据的存储方式也能支持，如本地文件，HDFS文件及混合模式等。
- 支持Shuffle数据的正确性校验。Firestorm以Block为单位存储Shuffle数据，对于每个Block都会存储CRC值等元数据。基于这些元数据，不但能过滤无效数据，还能检测数据在整条链路的传递过程中是否缺失，完整，保障计算任务执行过程中的数据正确性。
- 支持整体架构多活模式。Firestorm采用了主从架构，能更好的管理集群的状况，在任务调度过程中也能采用更灵活的调度方式，提高整体集群资源利用率。为了满足服务高可用，对于主节点还增加了主-备多活模式，提升了集群服务的稳定性。
- 支持多种指标监控。Firestorm对于集群的运行状况，采集了大量的运行时指标，基于这些指标能实时掌握集群的负载及健康状况，在使用过程中及时准确地发现问题，便于问题的排查。
- 支持服务在线升级。Firestorm具备节点黑名单功能，客户端和服务端也采用了版本匹配机制。基于这些特征，Firestorm能实现在生产环境在线升级，同时做到应用无感知，增强了生产的实用性。
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11月4日，在2021腾讯数字生态大会上，腾讯宣布将开源自主研发的分布式远程Shuffle服务Firestorm。该服务的开源不但可以助推分布式计算的云原生部署，还能解决大数据分布式计算过程中的痛点，提升计算资源的利用率。 在分布式计算领域，Shuffle过程由于存在着磁盘IO随机读写问题，一直是分布式计算任务的性能瓶颈，除了降低计算任务的运行效率，还降低硬件资源的利用率。同时，由于Shuffle
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Firestorm是一个用JAVA写的代码生成工具，可以替你节省很多的代码量，可以说同类软件中功能最强的一个。 你可以在网上下载到最新的3.0试用版本，同时网站会发给你一个试用的license文件。既然是试用， 那么在使用上肯定有一定的限制。主要限制有3个： 1.只能最多生成3张表的DAO； 2.有时间限制； 3.不能自己定制代码生成； 今天在网上打到一个教程(http:/
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本次破解的版本是：FireStorm/DAO 3.2.1. FireStorm/DAO是一款可以通过访问关系数据库，自动生成Java源代码的工具软件。新版本中增加了Hibernate支持JDBC、JDO和EJB CMP 1. 下载附件中的“FireStormDAO破解文件.rar ”，并解压。 2. 使用“fscommon.jar”覆盖 “FireStormDAO-3.2\jars\f
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FireStorm/DAO是一个java持续层代码生成器，它利用数据库的Schema定义或者直接通过JDBC连接数据库，从而生成基于DAO模式的完整的数据持久化层代码。 2.X版本可以生成基于CMP,JDO的持续层代码以及针对JBoss、BEA WebLogic 和 IBM WebSphere 等j2ee服务器的jsp代码。 最新的3.0版本还可以生成基于hibernate的持续层代码，同时可以生
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Firestorm的破解[转] Firestorm是一个用JAVA写的代码生成工具，可以替你节省很多的代码量， 可以说同类软件中功能最强的一个。 Firestorm是一个用JAVA写的代码生成工具，可以替你节省很多的代码量， 可以说同类软件中功能最强的一个。 你可以在网上下载到最新的2.3试用版本，同时网站会发给你一个试
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问题内容： 您将使用哪种分布式锁定服务？ 要求是： 可以从不同的进程/机器看到的互斥（锁定） 锁定…释放语义 超时后自动释放锁-如果锁持有人死亡，它将在X秒后自动释放 Java实现 很高兴拥有：.Net实现 如果免费：死锁检测/缓解 易于部署，请参阅下面的注释。 我对诸如“可以通过数据库完成”或“可以通过JavaSpaces完成”之类的答案不感兴趣-我知道。我对现成的，现成的，经过验证的实现感兴趣
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链接 Web API Controllers 动态WebApi层 集成OData 集成Swagger UI ASPNET Core 集成OData
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在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。 Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封
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在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。 Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封
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你现在拥有了一个远程 Git 版本库，能为所有开发者共享代码提供服务，在一个本地工作流程下，你也已经熟悉了基本 Git 命令。你现在可以学习如何利用 Git 提供的一些分布式工作流程了。 这一章中，你将会学习如何作为贡献者或整合者，在一个分布式协作的环境中使用 Git。 你会学习为一个项目成功地贡献代码，并接触一些最佳实践方式，让你和项目的维护者能轻松地完成这个过程。另外，你也会学到如何管理有很多
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5.3 ABP分布式服务 - 集成OData 5.3.1 简介 开放数据协议（Open Data Protocol，缩写OData）是一种描述如何创建和访问Restful服务。你可以在Abp中使用OData，只需要通过Nuget来安装Abp.Web.Api.OData. 5.3.2 安装 1. 使用Nuget安装 首先应该使用Nuget安装Abp.Web.Api.OData到我们的WebApi项目