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保证分布式系统数据一致性的6种方案
在电商等业务中,系统一般由多个独立的服务组成,如何解决分布式调用时候数据的一致性?
源码分析 RocketMQ DLedger(多副本) 之日志复制(传播)
本文紧接着 源码分析 RocketMQ DLedger(多副本) 之日志追加流程 ,继续 Leader 处理客户端 append 的请求流程中最至关重要的一环:日志复制。 DLedger 多副本的日志转发由 DLedgerEntryPusher 实现,接下来将对其进行详细介绍。
Spark-Spark Streaming例子整理(二)
Spark Streaming从Flume Poll数据 一、Spark Streaming on Polling from Flume实战 二、Spark Streaming on Polling from Flume源码 第一部分: 推模式(Flume push SparkStreaming) VS 拉模式(SparkStreaming poll Flume) 采用推模式:推模式的理解就是Flume作为缓存,存有数据。
日处理数据量超10亿:友信金服基于Flink构建实时用户画像系统的实践
在此背景下,友信金服公司推行全域的数据体系战略,通过打通和整合集团各个业务线数据,利用大数据、人工智能等技术构建统一的数据资产,如 ID-Mapping、用户标签等。友信金服用户画像项目正是以此为背景成立,旨在实现“数据驱动业务与运营”的集团战略。
异步获取邮件推送结果
邮件推送服务提供了事件通知功能(可在其控制台上打开异步通知功能),支持将邮件推送的结果以消息的方式异步通知给用户。用户可以通过创建事件通知的规则,来指定在邮件推送过程中触发不同的事件时,将邮件推送的结果消息推送到对应的接收端中。
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