40. データ内容を確認してみました(Version 1.2.6) xx-Data.dbに対してsstable2json実⾏してデータを確認 1. まずはデータ登録 set student_table['id100']['name']='Yamada'; {ky:“i10,clms:[“nm"“Ymd"17513290]} "e" d0""oun" [ ae, aaa,33158300] 2. データ論理削除 del student_table['id100']; {ky:"d0""eaaa: "e" i10,mtdt" {dltoIf" {mreFreeet:33162600 "eeinno: "akdoDltA"17516970, "oaDltoTm"17516},clms:[} lcleeinie:33162}"oun" ] ⇒Deleteしたよという情報がinsertされるイメージ
管理が困難―分散処理の常識はZooKeeperで変わる：ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける（8）（1/3 ページ） Hadoopをはじめ、Java言語を使って構築されることが多い「ビッグデータ」処理のためのフレームワーク／ライブラリを紹介しながら、大量データを活用するための技術の常識を身に付けていく連載 分散処理の課題が「管理」なのは常識 複数の計算機上で動作（分散）するアプリケーション、ソフトウェアが多く存在します。分散ソフトウェアは複数の計算機で動作することで大量のデータを扱えたり、高負荷な状況に対処します。本稿では、複数の計算機（クラスタ）で動作する各サーバを「インスタンス」と呼びます。 本連載で紹介した分散Key-Valueデータベースである「HBase」は複数の計算機で動作する代表的なソフトウェアです。両ソフトウェアはともに「Apache ZooKeeper」（以下、Z
ZooKeeper: 面倒な分散システムのコーディネートを支援するサービス ZooKeeper は、分散アプリケーションのためのパフォーマンスの高いコーディネーションサービスです。ZooKeeper では、名前付け、設定管理、同期化、各種グループサービスなど、利用頻度の高いさまざまなサービスが用意されているので、これらのサービスをゼロから作成する必要はありません。ZooKeeper をそのまま使えば、合意プロトコル、グループ管理プロトコル、リーダー選挙プロトコル、およびプレゼンスプロトコルを実装できます。ZooKeeper を基に、独自のニーズに対応したサービスを構築することもできます。 以下のドキュメントでは、ZooKeeper のコンセプトや ZooKeeper を使うための手順について説明しています。ドキュメントを読んでわからないことがあったら、メーリングリストに質問を投稿するか、ア
NAME DLM::Client - Linux DLM(Distributed Lock Manager) Client SYNOPSIS use DLM::Client qw/LKM_EXMODE/; my $lock_id = 0; if ( DLM::Client::lock_resource( 'LOCK_NAME', LKM_EXMODE, 0, $lock_id) == 0 ){ print "Locked\n"; } if ( DLM::Client::unlock_resource($lock_id) == 0 ) { print "Unlocked\n"; } DESCRIPTION DLM::Client is a direct binding to linux distributed lock manager (DLM is part of the Linux ke
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