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UNION语法 与 SQL 一样，Neo4j CQL 有两个子句，将两个不同的结果合并成一组结果 UNION UNION ALL 它将两组结果中的公共行组合并返回到一组结果中。 它不从两个节点返回重复的行。 限制： 结果列类型和来自两组结果的名称必须匹配，这意味着列名称应该相同，列的数据类型应该相同。 UNION 子句语法 <MATCH Command1> UNION<MATCH Command2> 语法说明： S.No.语法元素描述1。<MATCH COMMAND1>它是 CQL MATCH 命令，

在 Zookeeper 中，主要依赖 ZAB 协议来实现分布式数据一致性。 ZAB 协议分为两部分： 消息广播 崩溃恢复 消息广播 Zookeeper 使用单一的主进程 Leader 来接收和处理客户端所有事务请求，并采用 ZAB 协议的原子广播协议，将事务请求以 Proposal 提议广播到所有 Follower 节点，当集群中有过半的 Follower 服务器进行正确的 ACK 反馈，那么 Leader 就会再次向所有的 Follower 服务器发送 commit 消息，将此次提案进行提交。这个过程可以简称为 2pc 事务提交，整个流程可以参考下图，注意 Obser

Flume案例-自定义Sink Sink不断地轮询Channel中的事件且批量地移除它们，并将这些事件批量写入到存储或索引系统、或者被发送到另一个Flume Agent。 Sink是完全事务性的。在从Channel批量删除数据之前，每个Sink用Channel启动一个事务。批量事件一旦成功写出到存储系统或下一个Flume Agent，Sink就利用Channel提交事务。事务一旦被提交，该Channel从自己的内部缓冲区删除事件。 Sink组件目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、null、HBase、solr、自定义。官方提供的Sink类型已经很

Java API编程实例 第一步：下载Java MongoDB Driver驱动jar包，Java MongoDB Driver下载地址，默认的下载目录~/下载或者~/Downloads 第二步：打开Eclipse，新建Java Project，新建Class，引入刚刚下载的jar包 第三步：编码实现 下面以School数据库为例，执行集合student的增删改查操作，如果没有School数据库和student集合请先创建，以下是源代码： import java.util.ArrayList;import java.util.List;import org.bson.Doc

MERGE语法 创建节点，关系和属性 为从数据库检索数据 MERGE 命令是 CREATE 命令和 MATCH 命令的组合。 MERGE = CREATE + MATCH Neo4j CQL MERGE 命令在图中搜索给定模式，如果存在，则返回结果 如果它不存在于图中，则它创建新的节点 / 关系并返回结果。 Neo4j CQL MERGE 语法 MERGE (<node-name>:<label-name>{ <Property1-name>:<Pro<rty1-Value> .....

分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。 下面介绍 zookeeper 如何实现分布式锁，讲解排他锁和共享锁两类分布式锁。 排他锁 排他锁（Exclusive Locks），又被称为写锁或独占锁，如果事务 T1 对数据对象 O1 加上排他锁，那么整个加锁期间，只允许事务 T1 对 O1 进行读取和更新操作，其他任何事务都不能进行读或写。 定义锁： /exclusive_lock/lock 实现方式： 利用 zookeeper 的同级节点的唯一性特性，在需要获取排他锁时，所有的客户端试图通过调用 create() 接口，在 /exclusi

行协议 InfluxDB的行协议是一种写入数据点到InfluxDB的文本格式。必须要是这样的格式的数据点才能被Influxdb解析和写入成功，当然除非你使用一些其他服务插件。 使用虚构的温度数据，本页面介绍了行协议。 它涵盖： 语法 数据类型 引号 特殊字符和关键字 最后一节，将数据写入InfluxDB，介绍如何将数据存入InfluxDB，以及InfluxDB如何处理行协议重复问题。 语法 一行Line Protocol表示InfluxDB中的一个数据点。它向InfluxDB通知点的measurement，tag set，field se

Flume案例-自定义Interceptor 1）案例需求： 使用 Flume 采集服务器本地日志，需要按照日志类型的不同，将不同种类的日志发往不同的分析系统。 2）需求分析： 在实际的开发中，一台服务器产生的日志类型可能有很多种，不同类型的日志可能需要发送到不同的分析系统。此时会用到 Flume 拓扑结构中的 Multiplexing 结构， Multiplexing的原理是，根据 event 中 Header 的某个 key 的值，将不同的 event 发送到不同的 Channel中，所以我们需要自定义一个 Interceptor，为不同类型的 event 的 H

Flume案例-Ganglia的安装与部署 Ganglia 1.安装httpd服务与php [nbu@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install httpd php 2.安装其他依赖 [nbu@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install rrdtool perl-rrdtool rrdtool-devel[nbu@hadoop102 flume]$ sudo yum -y install apr-devel 3.安装 ganglia [nbu@hadoop102

生产者和消费者 生产者 \# coding=utf-8\### 生产者import jsonimport pikaimport datetimeimport timecredentials = pika.PlainCredentials('guest', 'guest') # mq用户名和密码**\# 虚拟队列需要指定参数 virtual_host，如果是默认的可以不填。**connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host = '123.60.216.176',port = 5673,v