我有一个Mesos集群启动和运行(1个主和2个从)与马拉松。我使用docker作为Mesos/Marathon中的容器。我有一个卡拉夫码头,将在马拉松作为集群发射。我计划用织物的地窖作为卡拉夫的聚类解决方案。我的问题是
提前致谢
回答问题2
fabric8 v2是基于Kubernetes和Docker等云技术的架构。这使得Fuse Fabric更适合未来的技术栈,而不是绑定在Java和OSGi上。
如果使用kubernetes服务,则只需使用OS环境变量即可查找hazelcast集群的IP和端口号。
好吧,也许这有点漫谈。但我建议您查看kubernetes/fabric8/docker等,如果您现在正在构建一个新平台,请避免Java集群,如Karaf Cellar或Fuse Fabric v1。
Apache Kafka:分布式消息传递系统 Apache Storm:实时消息处理 我们如何在实时数据管道中使用这两种技术来处理事件数据? 在实时数据管道方面,我觉得两者做的工作是一样的。如何在数据管道上同时使用这两种技术?
我正在使用Flink从Apache Pulsar读取数据。我在pulsar中有一个分区主题,有8个分区。在本主题中,我生成了1000条消息,分布在8个分区中。我的笔记本电脑中有8个内核,因此我有8个子任务(默认情况下,并行度=#个内核)。在执行Eclipse中的代码后,我打开了Flink UI,发现一些子任务没有收到任何记录(空闲)。我希望所有8个子任务都能得到利用(我希望每个子任务都映射到我的主
我们需要的是直接的API来设置和使用集群消息队列。我们最初的计划是使用Camel在集群JMS或ActiveMQ队列上进行消费/生产。Kafka如何使这项任务变得更容易?在任何一种情况下,应用程序本身都将在WebLogic服务器上运行。 消息传递将是点对点类型,其中有多个相同服务的实例在运行,但根据负载平衡策略,只有一个实例应该处理消息并发出结果。消息队列也是群集的,因此服务实例或队列实例的失败都不
目前我正在研究Apache spark和Apache ignite框架。 这篇文章介绍了它们之间的一些原则差异,但我意识到我仍然不理解它们的目的。 我的意思是,哪一个问题更容易产生火花而不是点燃,反之亦然?
在闪光灯下,平面图也可以发出一条记录。似乎平面图可以代替地图。有人能告诉我这种情况下的区别吗?谢谢你。
我正试图找出这两种设置之间的区别。大小和缓冲区。Kafka制作人的记忆。 据我所知。大小:这是可以发送的批次的最大大小。 文档描述了缓冲区。memory as:生产者可以用来缓冲等待发送的记录的内存字节。 我不明白这两者之间的区别。有人能解释一下吗? 谢啦