muppet ORM

    当你在定义方法时，应该保证此方法的正确性，但是你不能保证你的方法的调用者，他们的输入数据，或者     使用环境的正确性，当客户端代码调用此方法时，我们应该向调用方声明可能出现的异常,这样当出现     此种异常时，通过方法的文档，他们就清楚到底发生了什么，自己为什么错，（而不是不分青红皂白的埋怨他们调用的     代码的作者 “你们写的是    什么狗屁代码，怎么总报错" ,或者”强哥你

文中提出一个类MapReduce框架MapUpdate，根据这个计算框架实现了Muppet系统，文中分别介绍了1.0和改进版本2.0。 1. Motivation “fast data”(文中使用，从其例子中看，实质上与流数据基本等同)的处理需求与日俱增，如传感器数据、股票数据和社交媒体数据等，MapReduce框架不适合做实时的数据处理。 文中在列举了多个应用场景，包括Foursquare-ch

名称 方法 实现 Hibernate 优势 劣势 Mybaties Jpa get 1. Hibernate 1.1 单独使用 1.1.1 For Idea 新建项目:【File】——>【New】——>【Project】——>【Java】——>【Hibernate、JavaEE Persistence】 添加数据连接驱动 配置数据源 根据数据库表生成实体类:【Persistence】——>【名称】

Akka持久化使有状态的actor能留存其内部状态，以便在因JVM崩溃、监管者引起，或在集群中迁移导致的actor启动、重启时恢复它。Akka持久化背后的关键概念是持久化的只是一个actor的内部状态的的变化，而不是直接持久化其当前状态 （除了可选的快照）。这些更改永远只能被附加到存储，没什么是可变的，这使得高事务处理率和高效复制成为可能。有状态actor通过重放保存的变化来恢复，从而使它们可以重

本文向大家介绍从源码解读redis持久化，包括了从源码解读redis持久化的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 为什么需要持久化？ 由于Redis是一种内存型数据库，即服务器在运行时，系统为其分配了一部分内存存储数据，一旦服务器挂了，或者突然宕机了，那么数据库里面的数据将会丢失，为了使服务器即使突然关机也能保存数据，必须通过持久化的方式将数据从内存保存到磁盘中。 对于进行持久化的程序来说，数据

Spark通过在操作中将其持久保存在内存中，提供了一种处理数据集的便捷方式。在持久化RDD的同时，每个节点都存储它在内存中计算的任何分区。也可以在该数据集的其他任务中重用它们。 我们可以使用或方法来标记要保留的RDD。Spark的缓存是容错的。在任何情况下，如果RDD的分区丢失，它将使用最初创建它的转换自动重新计算。 存在可用于存储持久RDD的不同存储级别。通过将对象(Scala，Java，Pyt

Redis 支持持久化，即把数据存储到硬盘中。 Redis 提供了两种持久化方式： RDB 快照（snapshot） - 将存在于某一时刻的所有数据都写入到硬盘中。 只追加文件（append-only file，AOF） - 它会在执行写命令时，将被执行的写命令复制到硬盘中。 这两种持久化方式既可以同时使用，也可以单独使用。 将内存中的数据存储到硬盘的一个主要原因是为了在之后重用数据，或者是为了防

不要害怕文件系统！ Kafka 对消息的存储和缓存严重依赖于文件系统。人们对于“磁盘速度慢”的普遍印象，使得人们对于持久化的架构能够提供强有力的性能产生怀疑。事实上，磁盘的速度比人们预期的要慢的多，也快得多，这取决于人们使用磁盘的方式。而且设计合理的磁盘结构通常可以和网络一样快。 关于磁盘性能的关键事实是，磁盘的吞吐量和过去十年里磁盘的寻址延迟不同。因此，使用6个7200rpm、SATA接口、RA

Spark 有一个最重要的功能是在内存中_持久化_ (或 缓存)一个数据集。

Spark最重要的一个功能是它可以通过各种操作（operations）持久化（或者缓存）一个集合到内存中。当你持久化一个RDD的时候，每一个节点都将参与计算的所有分区数据存储到内存中，并且这些 数据可以被这个集合（以及这个集合衍生的其他集合）的动作（action）重复利用。这个能力使后续的动作速度更快（通常快10倍以上）。对应迭代算法和快速的交互使用来说，缓存是一个关键的工具。 你能通过persi