zerorpc-node

这听起来像是zeroMQ非常适合的场景。它是一个类似于使用TCP或Unix套接字的消息传递框架，但是它更加健壮(http://zguide.zeromq.org/py:all) 有一个库使用zeroMQ来提供一个运行良好的RPC框架。它叫做zeroRPC(http://www.zerorpc.io/)。这里是“你好世界”。 Python“Hello x”服务器：import zerorpc cla

在Django中使用zerorpc 前言 随着系统架构从集中式单点服务器到分布式微服务方向的迁移,RPC是一个不可回避的话题.如何在系统中引入对开发者友好,性能可靠的RPC服务是一个值得深思的问题. 在调研了Thrift,gRPC,zerorpc等方案后,基于以下2点最后选择了zerorpc: Thrift,gRPC学习成本高,开发者需要重新定义返回结构增加了工作量 zerorpc完美契合Pyth

首先我是想做一个 python 的 gui，但是 pyqt 太麻烦而且界面很丑。。 看上了 electron，最近用的好多软件都基于它而且界面很好看。。 现在问题来了。。我想 把三个合起来的时候出现了我不知道咋解决的问题。。 Uncaught Error: The module '/Users/c/Demo/demo_electron-vue/node_modules/zeromq/build/R

主要内容：1.RPC流水线工程,2.RPC 技术选型,3.如何设计 RPC1.RPC流水线工程 ① Client以本地调用的方式调用服务 ② Client Stub接收到调用后，把服务调用相关信息组装成需要网络传输的消息体，并找到服务地址（host:port），对消息进行编码后交给Connector进行发送 ③ Connector通过网络通道发送消息给Acceptor ④ Acceptor接收到消息后交给Server Stub ⑤ Server Stub对消息进行解码，

distributed RPC（分布式RPC） (DRPC) 的设计目的是充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算。Storm topology（拓扑）接受若干个函数参数作为输入，然后输出这些函数调用的结果。 严格的来说，DRPC不能够算作Storm的一个特性，因为它是一种基于Storm 原语（Stream，Spout，Bolt，Topology）实现的设计模式。DRPC可以脱离Sto

一、MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。 MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由 map 以并行的方式处理，框架对 map 的输出进行排序，然后输入到 reduce 中。MapReduce 框架专门用于 <key，value> 键值

Dubbo 是阿里巴巴公司开源的一个Java高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和 Spring框架无缝集成。不过，略有遗憾的是，据说在淘宝内部，dubbo由于跟淘宝另一个类似的框架HSF（非开源）有竞争关系，导致dubbo团队已经解散（参见http://www.oschina.net/news/55059/druid-1-0-9 中的评论），反到是

类型 实现框架 应用场景 批处理 MapReduce 微批处理 Spark Streaming 实时流计算 Storm

其于职业介绍所、工头、工人、工作模型的分布式计算框架。 职业介绍所有两种，一种是本地职业介绍所，一种是远程职业介绍所。顾名思义，本地职业介绍所就是在当前计算机上的，远程职业介绍所用于连接到远程职业介绍所的。 工人、工头都可以加入到职业介绍所，所以加到本地或远程种业介绍所都是可以的。 在同一个职业介绍所中，具有同样类型的工人、工头和工作都存在的时候，工作就可以被安排下去执行。当然，有两种安排方式，一