Libro Java Code Geeks

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Apache Dumbo

Apache Software Foundation anunció recientemente que Apache Dubbo es un proyecto Top level. Apache Dubbo es framework RPC de código abierto basado en Java. Originalmente fue desarrollado en Alibaba, fue de código abierto en 2011 e ingresó a la Incubadora de Apache en febrero de 2018. Dubbo trae funcionalidades clave como llamadas remotas basadas en interfaz, tolerancia a fallas y balanceo de carga, y registro y descubrimiento automáticos de servicios.

Veamos como funciona:

1. Container es responsable de iniciar, cargar y ejecutar el proveedor de servicios
2. Provider registra sus servicios en el Register durante su inicialización.
3. Consumer suscribe los servicios que necesita en el Register cuando comienza
4. Register devuelve la lista de Providers a los Consumer y, cuando se produce un cambio, el Register envía los datos modificados al Consumer
5. Sobre la base de un algoritmo de equilibrio de carga flexible, el Consumer seleccionará uno de los Provider y ejecutará la invocación, seleccionará automáticamente otro Provider cuando ocurra una falla.
6. Tanto el Consumer como el Provider contarán las invocaciones de servicio y el tiempo que lleva en la memoria, y enviarán las estadísticas a Monitorear cada minuto.

Las características de Apache Dubbo incluyen:

• Una interfaz transparente basada en RPC.
• Balanceo de carga inteligente, que soporta múltiples estrategias de balanceo de carga listas para usar
• Registro de servicio automático y descubrimiento.
• Alta extensibilidad, diseño de micro-kernel y plugin que asegura que puede ser fácilmente extendido por la implementación de terceros a través de características principales como protocolo, transporte y serialización.
• Enrutamiento del tráfico en tiempo de ejecución, que se puede configurar en tiempo de ejecución para que el tráfico se pueda enrutar de acuerdo con diferentes reglas, lo que facilita la compatibilidad con características como la implementación azul-verde, el enrutamiento que reconoce el centro de datos, etc.
• Gobierno visualizado del servicio, que proporciona herramientas completas para el gobierno y el mantenimiento del servicio, como la consulta de metadatos del servicio, el estado de mantenimiento y las estadísticas

Para comenzar a usar Dubbo, primero agregue la dependencia de Maven:

<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.dubbo</groupId> <artifactId>dubbo</artifactId> <version>2.7.2<</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.dubbo</groupId> <artifactId>dubbo-dependencies-zookeeper</artifactId> <version>2.7.2<</version> <type>pom</type> </dependency> </dependencies>

Dejo link: https://dubbo.apache.org/

Columnas en Apache Cassandra

Una columna es la unidad más básica de la estructura de datos en el modelo de datos de Cassandra. Hasta ahora hemos visto que una columna contiene un nombre y un valor. Restringimos cada uno de los valores para que sean de un tipo particular cuando definimos la columna. Vamos profundizar en los diversos tipos que están disponibles para cada columna, pero primero echemos un vistazo a algunos otros atributos de una columna que aún no hemos discutido: marcas de tiempo y tiempo de vida. Estos atributos son clave para entender cómo Cassandra usa el tiempo para mantener los datos actualizados.

Marcas de tiempo: Cada vez que escribe datos en Cassandra, se genera una marca de tiempo para cada valor de columna que se actualiza. Internamente, Cassandra usa estas marcas de tiempo para resolver cualquier cambio conflictivo que se realice en el mismo valor. Generalmente, la última marca de tiempo gana.

Veamos las marcas de tiempo que se generaron para nuestras escrituras anteriores agregando la función writetime() a nuestro comando SELECT. Haremos esto en la columna de apellido e incluiremos un par de otros valores para el contexto:

cqlsh:my_keyspace> SELECT first_name, last_name, writetime(last_name) FROM user;

  first_name | last_name | writetime(last_name)
   ------------+-------------+----------------------
          Mary | Rodriguez | 1434591198790252
             Bill | Nguyen     | 1434591198798235
(2 rows)

Podríamos esperar que si solicitamos la marca de tiempo en first_name obtendríamos un resultado similar. Sin embargo, resulta que Cassandra no nos permite solicitar la marca de tiempo en las columnas de clave principal:

cqlsh:my_keyspace> SELECT WRITETIME(first_name) FROM user;
InvalidRequest: code=2200 [Invalid query] message="Cannot use selection function writeTime on PRIMARY KEY part first_name"

Cassandra también nos permite especificar una marca de tiempo cuando modificamos. Usaremos la opción USING TIMESTAMP para establecer manualmente una marca de tiempo (tenga en cuenta que la marca de tiempo debe ser posterior a la de nuestro comando SELECT, o se ignorará la ACTUALIZACIÓN):

cqlsh:my_keyspace> UPDATE user USING TIMESTAMP 1434373756626000 SET last_name = 'Boateng' WHERE first_name = 'Mary' ;

cqlsh:my_keyspace> SELECT first_name, last_name, WRITETIME(last_name) FROM user WHERE first_name = 'Mary';

first_name | last_name | writetime(last_name)
------------+-------------+---------------------
       Mary | Boateng     | 1434373756626000

(1 rows)

Esta declaración tiene el efecto de agregar la columna de apellido a la fila identificada por la clave principal "Mary", y establecer la marca de tiempo al valor que proporcionamos.

Apache Ambari

Apache Ambari es un proyecto de software de Apache Software Foundation. Ambari permite a los administradores de sistemas aprovisionar, administrar y monitorear un clúster de Hadoop, y también integrar Hadoop con la infraestructura empresarial existente. Apache Ambari elimina las conjeturas de operar Hadoop y nos permite utilizar Hadoop de forma interactiva y fácil. Ambari era un subproyecto de Hadoop pero ahora es un proyecto de Top level de Apache.

Ambari es utilizado por compañías como IBM, Hortonworks, Cardinal Health, EBay, Expedia, Kayak.com, club de préstamos, Neustar, Macy's, Pandora Radio, Samsung, Shutterfly y Spotify.

Apache Ambari, como parte de la plataforma de datos Hortonworks, permite que las empresas planifiquen, instalen y configuren de manera segura HDP, lo que facilita el mantenimiento y la administración continua del clúster, sin importar el tamaño del clúster.

HDP sanbox es una imagen de los productos de apache que se utilizan en la distribución de HortonWorks y permite administrar todo el software con ambari, de forma muy fácil.

Ambari actualmente soporta 64-bit y corre sobre los siguientes sistemas operativos :

• RHEL (Redhat Enterprise Linux) 7.4, 7.3, 7.2
• CentOS 7.4, 7.3, 7.2
• OEL (Oracle Enterprise Linux) 7.4, 7.3, 7.2
• Amazon Linux 2
• SLES (SuSE Linux Enterprise Server) 12 SP3, 12 SP2
• Ubuntu 14 and 16
• Debian 9

Les dejo un video :

Dejo links :
https://ambari.apache.org/
https://es.hortonworks.com/apache/ambari/
https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Ambari

Cloud data warehousing for Dummies

Otro libro gratuito!!


Esta guía explica data warehousing en la nube y cómo se compara con otras plataformas de datos.

Incluyen:

• Qué es un data warehousing de datos en la nube.
• Tendencias que provocaron la adopción del almacenamiento de datos en la nube.
• Cómo el almacén de datos en la nube se compara con las ofertas tradicionales y noSQL
• Cómo evaluar diferentes soluciones de almacenamiento de datos en la nube.
• Consejos para elegir un almacén de datos en la nube

Dejo link: https://www.snowflake.com/resource/cloud-data-warehousing-dummies/?utm_medium=ppc&utm_source=facebook&utm_placement=Facebook_Desktop_Feed&utm_campaign=LATAM+Tier+1+-+Prospecting&utm_adgroup=FB+-+Prospecting+-+All+Site+Visitors+Lookalike&utm_region=LATAM&fbclid=IwAR2YAPmiUGKGenx6jrV-82qz0NGateGHFsu9TxItU2lqGTo7lVEMyO9I9u8

Data as a feature

Recibí un mail de O'reilly sobre un libro gratuito y bueno, quiero compartirlo :

Online Learning • Conferences • Ideas     Hi Emanuel, The best data applications—the ones that stick—are those that seamlessly blend power and simplicity. But pulling that off is like herding angry cats with superpowers. Data as a Feature can help. It covers thorny issues like dealing with data overload; crafting an intuitive UX; interweaving reports, dashboards, and visualizations into your apps; making critical development and design decisions confidently; and planning a product road map that scales. And did we mention it’s free? GET THE EBOOK   Enjoy! Ben Lorica Program Chair, Strata Data Conference P.S. If you’re creating data products, you’ll find a lot to like about the Strata Data Conference in NY, September 23–26. But you might be particularly interested in this tutorial: “Foundations for Successful Data Projects.”       This message was sent to emanuelpeg@yahoo.com.ar. You are receiving this because you’re a customer of O’Reilly Media, or you’ve signed up to receive email from us. We hope you found this message to be useful. However, if you’d rather not receive future emails of this type from O’Reilly, please manage your preferences or unsubscribe here. Please read our Privacy Policy.

Tablas en Cassandra

Una tabla es un contenedor para una colección ordenada de filas, cada una de las cuales es una colección ordenada de columnas. El orden está determinado por las columnas, que se identifican como claves. Pronto veremos cómo Cassandra usa claves adicionales más allá de la clave principal.

Cuando escribe datos en una tabla en Cassandra, especifica valores para una o más columnas. Esa colección de valores se llama una fila. Al menos uno de los valores que especifique debe ser una clave principal que sirva como identificador único para esa fila.

Leemos usando el comando SELECT en cqlsh:

cqlsh:my_keyspace> SELECT * FROM user WHERE first_name='Bill';

first_name | last_name
 ------------+-----------
           Bill | Nguyen
(1 rows)

Notarás en la última fila que el shell nos dice que se devolvió una fila. Resulta ser la fila identificada por el primer nombre "Bill". Esta es la clave principal que identifica esta fila.

No necesitamos incluir un valor para cada columna cuando agregamos una nueva fila a la tabla. Probemos esto con nuestra tabla de usuarios usando el comando ALTER TABLE y luego veamos los resultados usando el comando DESCRIBE TABLE:

cqlsh:my_keyspace> ALTER TABLE user ADD title text;
cqlsh:my_keyspace> DESCRIBE TABLE user;

CREATE TABLE my_keyspace.user (
     first_name text PRIMARY KEY,
     last_name text,
     title text
) ...

Vemos que se ha añadido la columna de título. Tenga en cuenta que hemos acortado la salida para omitir las diversas configuraciones de la tabla.

Ahora, escribamos un par de filas, llenemos diferentes columnas para cada una y veamos los resultados:

cqlsh:my_keyspace> INSERT INTO user (first_name, last_name, title)
VALUES ('Bill', 'Nguyen', 'Mr.');

cqlsh:my_keyspace> INSERT INTO user (first_name, last_name) VALUES
('Mary', 'Rodriguez');

cqlsh:my_keyspace> SELECT * FROM user;

       first_name | last_name | title
         ------------+-----------+-------
               Mary | Rodriguez | null
                  Bill |     Nguyen | Mr.
(2 rows)

Ahora que hemos aprendido más sobre la estructura de una tabla y hemos realizado algunos modelos de datos, profundicemos en las columnas.

Clusters y Keyspaces en Cassandra

Clusters: la base de datos Cassandra está diseñada específicamente para ser distribuida en varias máquinas que operan juntas y que aparecen como una sola instancia para el usuario final. Así que la estructura más externa en Cassandra son los clusters, a veces llamado el anillo, porque Cassandra asigna datos a los nodos en el grupo organizándolos en un anillo.

Keyspaces: Un clúster es un contenedor para keyspaces. Un keyspace es un contenedor más externo para datos en Cassandra, que se corresponde estrechamente con una base de datos relacional. De la misma manera que una base de datos es un contenedor para tablas en el modelo relacional, un keyspace es un contenedor para tablas en el modelo de datos de Cassandra. Al igual que una base de datos relacional, un keyspace tiene un nombre y un conjunto de atributos que definen el comportamiento de todo el keyspace.

Modelo de datos en Cassandra

El almacén de datos más simple con el que querrías trabajar podría ser una matriz o una lista. Se vería como la siguiente figura:

Si se persiste en esta lista, podría consultarla más adelante, pero tendría que examinar cada valor para saber qué representaba, o almacenar siempre cada valor en el mismo lugar de la lista y luego mantener externamente la documentación sobre qué  se encuentra en que celda. Eso significa que podría tener que proporcionar valores de marcador de posición vacíos (nulos) para mantener el tamaño predeterminado de la matriz en caso de que no tuviera un valor para un atributo opcional (como un número de fax o un número de apartamento). Una matriz es una estructura de datos claramente útil, pero no semánticamente rica.

Así que nos gustaría agregar una segunda dimensión a esta lista: nombres para que coincidan con los valores. Daremos nombres a cada celda, y ahora tenemos una estructura de mapa, como se muestra en la siguiente figura:

Esto es una mejora porque podemos saber los nombres de nuestros valores. Entonces, si decidimos que nuestro mapa contendría la información del usuario, podríamos tener nombres de columna como primer nombre, último nombre, teléfono, correo electrónico, etc. Esta es una estructura algo más rica para trabajar.

Pero la estructura que hemos construido hasta ahora solo funciona si tenemos una instancia de una entidad determinada, como una sola persona, usuario, hotel o tweet. No nos da mucho si queremos almacenar varias entidades con la misma estructura, que es ciertamente lo que queremos hacer. No hay nada para unificar una colección de pares de nombre / valor, y no hay manera de repetir los mismos nombres de columna. Así que necesitamos algo que agrupará algunos de los valores de columna en un grupo claramente direccionable. Necesitamos una clave para hacer referencia a un grupo de columnas que deben tratarse juntas como un conjunto. Necesitamos filas. Luego, si obtenemos una sola fila, podemos obtener todos los pares de nombre / valor para una sola entidad a la vez, o simplemente obtener los valores de los nombres que nos interesan. Podríamos llamar a estas columnas de pares de nombre / valor. Podríamos llamar a cada entidad separada que contiene un conjunto de filas de columnas.

Y el identificador único para cada fila podría llamarse clave de fila o clave principal.
La siguinte figura muestra el contenido de una fila simple: una clave principal, que es en sí misma una o más columnas, y columnas adicionales.

Cassandra define una tabla como una división lógica que asocia datos similares. Por ejemplo, podríamos tener una tabla de usuario, una tabla de hotel, una tabla de libreta de direcciones, etc. De esta manera, una tabla de Cassandra es análoga a una tabla en el mundo relacional.

Ahora no necesitamos almacenar un valor para cada columna cada vez que almacenamos una nueva entidad. Quizás no sepamos los valores de cada columna para una entidad dada. Por ejemplo, algunas personas tienen un segundo número de teléfono y otras no, y en lugar de almacenar el valor nulo para aquellos valores que no conocemos, lo que desperdiciaría espacio, simplemente no almacenaremos esa columna para esa fila. Así que ahora tenemos una estructura de matriz multidimensional dispersa que se parece a la siñguiente figura :

Al diseñar una tabla en una base de datos relacional tradicional, normalmente se trata de "entidades" o del conjunto de atributos que describen un nombre particular (hotel, usuario, producto, etc.). No se piensa mucho en el tamaño de las filas en sí, porque el tamaño de la fila no es negociable una vez que haya decidido qué sustantivo representa su tabla. Sin embargo, cuando trabajas con Cassandra, realmente tienes que tomar una decisión sobre el tamaño de tus filas: pueden ser anchas o delgadas, dependiendo del número de columnas que contenga la fila.

Una fila ancha significa una fila que tiene muchos y muchos (quizás decenas de miles o incluso millones) de columnas. Normalmente, hay un número menor de filas que van junto con tantas columnas. A la inversa, podría tener algo más cercano a un modelo relacional, donde define un número menor de columnas y usa muchas filas diferentes, es decir, el modelo delgado.

En Cassandra, tenemos estas estructuras de datos básicas :

• La columna, que es un par de nombre / valor
• La fila, que es un contenedor para columnas referenciadas por una clave primaria
• La tabla, que es un contenedor para filas.
• El keyspace, que es un contenedor para tablas.
• El clúster, que es un contenedor para espacios de claves que abarca uno o más nodos

Así que ese es el enfoque de abajo hacia arriba para mirar el modelo de datos de Cassandra. Ahora que conocemos la terminología básica, examinemos cada estructura con más detalle en proximos posts.

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IntelliJ IDEA Handbook IntelliJ IDEA is a Java integrated development environment (IDE) for developing computer software. It is developed by JetBrains, and is available as an Apache 2 Licensed community edition, and in a proprietary commercial edition. Both can be used for commercial development. The IDE provides for integration with build/packaging tools like grunt, bower, gradle, and SBT. It supports version control systems like GIT, Mercurial, Perforce, and SVN. Databases like Microsoft SQL Server, ORACLE, PostgreSQL, and MySQL can be accessed directly from the IDE.

Que son los System Keyspaces en Cassandra?

Cassandra tiene su propio almacenamiento para realizar un seguimiento de los metadatos sobre el clúster y el nodo local. Esto es similar a la forma en que Microsoft SQL Server mantiene las metabases de datos master y tempdb. El master se usa para mantener información sobre el espacio en disco, el uso de este, la configuración del sistema y las notas generales de instalación del servidor; el tempdb se utiliza como un espacio de trabajo para almacenar resultados intermedios y realizar tareas generales. La base de datos Oracle siempre tiene un tablespace llamado SYSTEM, usado para propósitos similares. Los System Keyspaces de Cassandra se utilizan de forma muy similar a estos.

Si vamos a cqlsh y echamos un vistazo rápido a las tablas System Keyspaces en Cassandra, si hacemos :

cqlsh> DESCRIBE TABLES;

Al observar estas tablas, vemos que muchas de ellas están relacionadas con los conceptos que se analizado en post anteriores :

• La información sobre la estructura del clúster comunicada a través de gossip se almacena en system.local y system.peers. Estas tablas contienen información sobre el nodo local y otros nodos en el clúster, incluidas direcciones IP, ubicaciones por centro de datos y rack, CQL y versiones de protocolo.
• system.range_xfers y system.available_ranges rastrean los rangos de token administrados por cada nodo y cualquier rango que necesite asignación.
• Los system_schema.keyspaces, system_schema.tables y system_schema.columns almacenan las definiciones de los espacios de claves, tablas e índices definidos para el clúster.
• La construcción de vistas materializadas se rastrea en las tablas system.materialized_views_builds_in_progress y system.built_materialized_views, lo que da como resultado las vistas disponibles en system_schema.materialized_views.
• Extensiones proporcionadas por el usuario, como system_schema.types para tipos definidos por el usuario, system_schema.triggers para activadores configurados por tabla, system_schema. funciones para funciones definidas por el usuario, y system_schema.aggregates para agregados definidos por el usuario.
• La tabla system.paxos almacena el estado de las transacciones en curso, mientras que la tabla system.batchlog almacena el estado de los lotes atómicos.

Volvamos a cqlsh para echar un vistazo rápido a los atributos System Keyspaces de Cassandra:

cqlsh> USE system;
cqlsh:system> DESCRIBE KEYSPACE;
CREATE KEYSPACE system WITH replication = {'class': 'LocalStrategy'} AND durable_writes = true;
...

Al observar la primera declaración en la salida, vemos que el espacio System Keyspaces está usando la estrategia de replicación LocalStrategy, lo que significa que esta información está destinada para uso interno y no se replica en otros nodos.