问题版本：0.9.0 make[4]: Entering directory `/tmp/X/thrift-0.9.0/lib/cpp' /bin/sh ../../libtool --tag=CXX --mode=compile g++ -DHAVE_CONFIG_H -I. -I../.. -I/usr/local/thirdparty/boost/include -I./src -I./src/thrift -I/usr/local/thirdparty/openssl/include -Wall -g -O2 -MT Thrift.lo -MD -MP -MF .deps/Thrift.Tpo -c -o Thrift.lo `test -f 'src/thrift/Thrift.cpp' || echo './'`src/thrift/Thrift.cpp libtool: compile: g++ -DHAVE_CONFIG_H -I. -I../.. -I/usr/local/thirdparty/boost/include -I./src -I./src/thrift -I/usr/local/thirdparty/openssl/include -Wall -g -O2 -MT Thrift.lo -MD -MP -MF .deps/Thrift.Tpo -c src/thrift/Thrift.cpp -fPIC -DPIC -o .libs/Thrift.o In file included from src/thrift/Thrift.cpp:22: /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.4.6/../../../../include/c++/4.4.6/cstdlib:119: error: '::malloc' has not been declared /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.4.6/../../../../include/c++/4.4.6/cstdlib:127: error: '::realloc' has not been declared src/thrift/Thrift.cpp: In member function 'void apache::thrift::TOutput::printf(const char*, ...)': src/thrift/Thrift.cpp:46: error: 'malloc' was not declared in this scope make[4]: *** [Thrift.lo] Error 1 解决方法： 在成功执行configure后（在未执行configure之前找不到下列两行），修改与configure同目录下的config.h文件，将文件中的如下两行注释掉： #define malloc rpl_malloc #define realloc rpl_realloc 附1：安装Thrift命令行： ./configure --prefix=/usr/local/thirdparty/thrift-0.9.0 --with-boost=/usr/local/thirdparty/boost --with-libevent=/usr/local/thirdparty/libevent CPPFLAGS="-I/usr/local/thirdparty/openssl/include" LDFLAGS="-ldl -L/usr/local/thirdparty/openssl/lib" --with-qt4=no --with-c_glib=no --with-csharp=no --with-erlang=no --with-perl=no --with-ruby=no --with-haskell=no --with-go=no --with-d 当OpenSSL未以默认安装目录时，请注意上面的用法。 附2：相关博文： （安装thrift时，注意openssl参数）http://blog.chinaunix.net/uid-20682147-id-3399150.html 如果在使用Thrift时，编译遇到类似“TTransport.h:107: error: 'uint32_t' does not name a type”的错误，只需要在Thrift.h文件中增加一行：#include 。 Thrift.h文件位于make install后的include目录下，如果不知道在哪，可以使用find命令查找。
首先要下载Python3的Hbase文件,替换Hbase文件/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/hbase/Hbase.py和ttypes.py
Linux环境：thrift --gen java importservice.thrift
可以从https://thrift.apache.org/download下载Thrift源文件：
在NDK下编译thrift C++库，先要要编译android版的boost,这个不是本文讨论的内容，关于编译android 版本的boost,参见这个开源项目 Boost-for-Android,很好用。
0.11.0版本下载地址：http://mirrors.hust.edu.cn/apache/thrift/0.12.0/thrift-0.12.0.tar.gz
直接下载：thrift complier 下载地址，下载完成后改名为：thrift.exe 并将其放入到系统环境变量下即可使用
伴随云计算技术的发展，云盘系统不断涌现，百度、360、金山等都推出了各自的云盘产品，而云盘存储的模式也越来越被用户所接受，也有越来越多的公司跃跃欲试，想在云存储领域大展拳脚，有一番作为。但是开源Hadoop平台实现语言Java和操作系统Linux的限制，Windows用户桌面版云盘客户端的开发成为了一道不可逾越的屏障。
而我们在产品开发过程中，可能需要用到spark-sql来进行数据加工，本文就采用脚本的方式，调用spark-shell来进行数据的处理，执行需要的sql语句。
出于性能和安全方面的考虑,公司的平台上禁用了本地文件读写和对外的数据抓取.相应的,我们提供了对应的服务来做同样的事情.新服务的接口和原来不太一样.
在Linux系统中，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库解决方案，用于查询和分析大规模数据集。在运行Hive时，有时我们需要查看Hive相关的进程信息，以便监控和管理。本篇文章将介绍如何在Linux系统中查看Hive进程的方法。
让工作变得有条理，不乱糟糟，即使存在大量的第三方，也有章可循。简而言之，就是要保持目录的干净（如/usr/local目录），保持文件的干净（如profile文件）
Doris 运行在 Linux 环境中，推荐 CentOS 7.x 或者 Ubuntu 16.04 以上版本，同时你需要安装 Java 运行环境，JDK最低版本要求是8。我们这里使用的是Linux Centos7.9版本，jdk为1.8。
ffrpc 是异步c++通信库。可以说是传统rpc模式和zeromq模式的一个结合，采用broker模式封装client和server之间的拓扑关系，而client和server的通信仍然按照请求应答的模式。这样简化了异步server的测试，同时异步也保证了server的高性能。ffrpc的相关文章如下： ffrpc tutorial 之client/server 示例 http://www.cnblogs.com/zhiranok/p/ffrpc_client_server.html 如何定义接口 thr
本文介绍了从入门到精通的Java学习路线，包括基础知识、框架、实战项目等方面的内容。
继上一章讲述如何在CDH集群安装Anaconda&搭建Python私有源后，本章节主要讲述如何使用Pyton Impyla客户端连接CDH集群的HiveServer2和Impala Daemon，并进行SQL操作。
http://dongxicheng.org/search-engine/thrift-rpc/
Thrift 是用于点对点 RPC 实现的轻量级、独立于语言的软件堆栈。 Thrift 为数据传输、数据序列化和应用程序级处理提供了清晰的抽象和实现。 代码生成系统将简单的定义语言作为输入，并生成跨编程语言的代码，这些编程语言使用抽象堆栈来构建可互操作的 RPC 客户端和服务器。
很早之前在CentOS7下编译安装过陈硕的muduo库并且成功运行示例程序muduo-tutorial，但是今天从github上面下载muduo源代码确报错了,提示Boost库找不到，但是我明明安装过Boost1.69.0的 陈硕老师的Github为：https://github.com/chenshuo
下面给大家介绍一开源高性能 RPC 框架 KiteX，该框架由bytedance开源，实践过数千个微服务，QPS过亿。经过持续迭代、持续更新，在吞吐和延迟方面表现了显著的效果。作为 Golang 微服务 RPC 框架，具有高性能、强可扩展的特点。如果对微服务性能有要求，又希望定制扩展融入自己的治理体系，Kitex 会是一个不错的选择。
Hertz[həːts] 是字节 CloudWeGo 团队一个 Golang 微服务 HTTP 框架，在设计之初参考了其他开源框架 fasthttp、gin、echo 的优势， 并结合字节跳动内部的需求，使其具有高易用性、高性能、高扩展性等特点，目前在字节跳动内部已广泛使用。如今越来越多的微服务选择使用 Golang，如果对微服务性能有要求，又希望框架能够充分满足内部的可定制化需求，Hertz 会是一个不错的选择。
sequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的[Key,Value]对而设计的一种平面文件(Flat File)。可以把SequenceFile当做是一个容器，把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和处理。SequenceFile文件并不按照其存储的Key进行排序存储，SequenceFile的内部类Writer提供了append功能。SequenceFile中的Key和Value可以是任意类型Writable或者是自定义Writable。
这次进入微服务的部署，代码也基本都通过了。如果比做一首歌曲的话，前奏已经结束，现在开始我们的高潮部分，如果吧我们的服务使用docker，使用服务编排工具，把项目给部署运行起来。源码：https://github.com/limingios/msA-docker 注意 因docker话都是在linux环境，为了方便编写dockerfile文件，我切换到mac本上进行演示，目的只有一个方便开发sh。方便使用。CICD学习实践首选电脑还是mac。 微服务部署 服务docker化，可以在docker下运行。 Doc
本文首先介绍了什么是Apache Thrift，接着介绍了Thrift的安装部署及如何利用Thrift来实现一个简单的RPC应用，并简单的探究了一下Thrift的内部实现原理，最后给出一个基于Thrift的可扩展的分布式RPC调用框架，在中小型项目中是一个常见的SOA实践。 Thrift介绍 Apache Thrift是Facebook 开发的远程服务调用框架，它采用接口描述语言（IDL）定义并创建服务，支持可扩展的跨语言服务开发，所包含的代码生成引擎可以在多种语言中，如 C++, Java, Python
分析Thrift的结构动机是为了实现服务端能取到客户端的IP，因此需要对它的结构、调用流程有些了解。另外，请注意本文针对的是TNonblockingServer，不包含TThreadPoolServer、TThreadedServer和TSimpleServer。
在前面《P4入门教程：搭建开发和实验环境》一文中，梳理了P4实验的大致流程。P4程序只需要经过一次编译过程，生成数据平面的JSON格式描述文件，最后在启动软件交换机时将JSON描述文件导入即可。现在我带领大家来实际操作一下。 本文重点讲述编译P4程序、启动P4交换机的方法，并以这样一个小功能为例展示P4程序的运行： 交换机只处理IPv4包，把收到的包打上三层MPLS标签，再从入端口把包发回去。 1.实验环境 如下图，配置好两台虚拟机VM1、VM2，Ubuntu 16.04 LTS系统。 VM1作为Swit
一、背景 最初遇到这个问题是去58面试。部门领导是原同事，所以面试比较水。水到什么程度呢？ 面试就是走个形式而已，不会不过的。 一面面试官就问了一个问题：“一个请求过来都经过了什么?” 剩下的全是闲
还是容器里编译比较快。提供一份在容器里成功编译出来 impalad 的日志。 docker run --cap-add SYS_TIME --interactive --tty --name impala-dev -p 25000:25000 -p 25010:25010 -p 25020:25020 ubuntu:16.04 bash root@825575f55308:/# ls bin boot dev etc home lib lib64 media mnt opt proc
近些年，随着互联网的大发展，高并发服务器技术也快速进步，从简单的循环服务器模型处理少量网络并发请求，演进到解决C10K，C10M问题的高并发服务器模型。本文结合自己的理解，主要以TCP为例，总结了几种常见的网络服务器模型的实现方式，优缺点，以及应用实例。
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
该文介绍了如何使用HiveServer2和HiveServer1来连接Hive数据库。其中，HiveServer2是Hive 2.0版本后引入的，提供了多租户支持、认证和授权、以及基于Zookeeper的动态服务发现机制。而HiveServer1是Hive 1.x版本中的Server组件，使用Java编写的Thrift API来提供Hive功能。在配置HiveServer2时，需要配置HiveServer2的地址、端口、Thrift协议、以及Zookeeper集群的信息。通过HiveServer2，可以实现多租户、资源隔离、访问控制、日志审计等功能。在安全性方面，HiveServer2提供了用户、角色、数据库和表级别的访问控制，并且支持SSL/TLS和Kerberos安全协议。在性能方面，HiveServer2采用了分桶表和列存存储，可以大幅提高查询性能。此外，HiveServer2还支持通过插件来扩展功能，例如支持自定义函数、存储格式、数据类型等。总之，HiveServer2提供了更加安全、高效、易用的数据库服务，适用于各种规模的企业应用。
spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
作为良好的习惯，建议为第三方库建立专门的目录，目录取名为thirdparty。然后，再在thirdparty下建立名叫src_package，用来存放第三方库的源码包，如没有特别说明，第三方库默认均为automake编译和安装方式。并且，一般建议将第三方库安装在thirdparty目录下，而不是系统的/usr/local目录下，目的是尽量减少对系统目录的污染，保持系统目录的整洁。 【automake编译和安装方式说明】 通常Linux系统自带automake编译工具，C/C++开源库一般都采用automake编译。 假设源代码库文件名为protobuf-2.4.1.tar.gz，则编译和安装操作步骤如下： 1) 将源代码包文件protobuf-2.4.1.tar.gz上传到Linux机上，这里假设上传到Linux机的/tmp目录 2) 进入/tmp目录 3) 解压源代码包文件：tar xzf protobuf-2.4.1.tar.gz，完成后会在/tmp目录下会出现一个子目录protobuf-2.4.1 4) 进入/tmp的子目录子目录protobuf-2.4.1 5) 执行configure命令，以生成Makefile文件：./configure --prefix=/usr/local/protobuf-2.4.1，这里假设将Protocol Buffers安装到/usr/local/protobuf-2.4.1 6) 上一步会生成编译用的Makefile文件，接下来执行make编译：make 7) make成功后，再执行make install安装 8) 成功后，就可以ls /usr/local/protobuf-2.4.1查看安装结果了； 9) 建立不带版本号的软链接：ln -s /usr/local/protobuf-2.4.1 /usr/local/protobuf 【automake编译和安装方式补充说明】 a) 源代码包如果是protobuf-2.4.1.tar.bz2形式，则表示是bzip2压缩包，而protobuf-2.4.1.tar.gz是gzip压缩包，对于bzip2压缩包，tar解压参数请由xzf改成xjf b) 上述第9步不是必须的，但会是一个良好的Linux风俗，建议保持 c) 注意第5步，如果生成的静态库会被其它共享库使用，则可能需要为configure增加参数，否则在链接生成共享库时，可能会报被链接的静态库需要带-fPIC参数重新编译，这个问题不难解决，如下变通一下即可： ./configure --prefix=/usr/local/protobuf-2.4.1 CXXFLAGS=-fPIC LDFLAGS=-fPIC d) 开源的C/C++库源代码包文件一般都采用类似于protobuf-2.4.1.tar.gz的命名方式 【推荐的编译环境目录结构】 假设有一项目mooon，它的目录结构如下，和SVN目录结构保持一致，但SVN上不存放中间目录和文件，mooon本身可以基于用户主目录，或者其它合适的目录，如/data目录下： mooon |-- doc |-- src `-- thirdparty |-- apr-util |-- boost |-- gflags |-- protobuf |-- sqlite |-- src_package | |-- apr-util-1.5.1.tar.gz | |-- boost_1_53_0.tar.gz | |-- cgicc-3.2.10.tar.gz | |-- gflags-2.0.tar.gz | |-- protobuf-2.4.1.tar.gz | |-- sqlite-autoconf-3071401.tar.gz | `-- thrift-0.9.0.tar.gz `-- thrift 安装openssl： # ./config --prefix=/usr/local/thirdparty/openssl-1.0.2a shared threads 安装httpd（apache），支持https： # ./configure --with-apr=/usr/local/thirdparty/apr-1.4.6 --with-apr-util=/usr/local/thirdparty/apr-util-1.5.1 --with-ssl=/usr/local/thirdparty/openssl-1.0.2a --with-pcre=/usr/local/thirdpar
今天在ubuntu16下使用NDK(r19)编译thrift c++库时报了很多类似如下的错误：
调用链跟踪系统,又称为tracing，是微服务设计架构中，从系统层面对整体的monitoring和profiling的一种技术手段，而Jaeger则是Uber开发的新一代tracing系统。
brpc又称为baidu-rpc，是百度开发一款“远过程调用”网络框架。目前该项目已在github上开源——https://github.com/brpc/brpc。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
https://github.com/m1ch1/mapkeeper/wiki/Thrift-Java-Servers-Compared
https://issues.apache.org/jira/browse/THRIFT-1824
Hbase有两套thrift接口（thrift1和thrift2）,但是它们并不兼容。根据官方文档，thrift1很可能被抛弃，本文以thrift2整合为例。
在很久之前的文章中说过，K8s 作为云原生时代的创造者，下一代云原生的中间利器，从云原生 1.0 到 2.0，作为基石，成就无数服务畅游每一台机器。前面的文章 KiteX 入门篇 介绍了如何简单的开发一个高性能 RPC 微服务，并且我们看到其性能与吞吐还是不错的。但需要中间件 Nacos 来连接服务端与客户端。今天，我们主要从 K8s 角度来看 Kitex 如何接入云原生，甚至后面的 Istio。
thrift是一个facebook开源的高效RPC框架，其主要特点是跨语言及二进制高效传输（当然，除了二进制，也支持json等常用序列化机制），官网地址：http://thrift.apache.org 跨语言通常有二种做法， 一是将其它语言转换成某种主流的通用语言，比如：delphi.net以前就是先将delphi转换成c#,然后再编译成IL，从而实现delphi在.net上的运行（好久没关注delphi了，不知道现在还是不是这种机制） 二是先定义一种规范文件（可以简单的理解为『母版』），然后由特定的编译
npm安装指定的包，很简单如下指定安装包名就可以了。 #npm install ${安装包名} # 安装thrift库 npm install thrift 如果不指定版本号，则会安装最新版本。 如果要安装指定的版本，则后面要指定版本号 #npm install ${安装包名}@${version} # 指定安装thrift的0.9.1版本 npm install thrift@0.9.1 参见npm官方帮助文档： 《npm-install》 ---- 如果要获取所有可用的版本号 #npm view
时间过得太快，马上就要大学本科毕业五年了，从实习就开始加入现在的公司，所以算起来加入现在公司的时间已经超过五年了。五年的时间很长，而且这五年也是人生中事业（说事业感觉有点高大上，说职业可能更合适，不过我喜欢把什么事情都当做一份事业来干）最关键的时间。上次写工作总结的时候还是4年前了吧，刚毕业那个时候由于时间全部用于工作和研究技术了，所以可以抽出很多时间来写东西。 其实写文章或者博客是很花时间的，因为需要回忆和思考。正因为需要回忆和思考，所以写文章和博客其实对自我的提升还是
先声明：此swift不是Apple公司的那个swift开发语言，而是facebook的另一个开源项目。 facebook的thrift IDL文件，如果默认用thrift -gen java生成java代码，代码十分冗长，大家可以先感受一下。 一、IDL文件 service HelloService{ string ping() } 二、thrift命令生成的HelloService.java /** * Autogenerated by Thrift Compiler (0.9.3) * *
MetaProtocol Proxy 提供了一个良好的协议扩展机制，使得我们可以基于 MetaProtocol Proxy 快速实现一个自定义协议的七层代理。
Aeraki 可以帮助你在服务网格中管理任何七层协议。目前 Aeraki 已经支持了 Dubbo、Thrit、Redis 等开源协议。你还可以使用 Aeraki 的 MetaProtocol 协议扩展框架来管理私有协议的七层流量。
Thrift是一个轻量级、跨语言的RPC框架，主要用于各个服务之间的RPC通信，它通过自身的IDL中间语言, 并借助代码生成引擎生成各种主流语言的RPC服务端/客户端模板代码。Thrift支持多种不同的编程语言，包括C++, Java, Python, PHP等。
现如今都流行大前端开发，所谓的大前端就是，将后端的传统的MVC（model、view、controler）中的view和controler给接过来。 将view接过来这个没什么问题，最近的vue、react等框架，以前的静态html页面，ftl模板等都是干这种事情的，没什么好说。 但是，如果要将controler给接过来，就有些麻烦了。 最直接的问题就是需要搞定服务器内部服务之间的通讯
马丁-克莱普曼于2012年12月5日发表。 你有一些数据，你想存储在一个文件中或通过网络发送。你可能会发现自己经历了几个阶段的演变。 使用你的编程语言的内置序列化，例如 Java serialization, Ruby的 marshal或 Python 的 pickle. 或者你甚至可以发明你自己的格式。 然后你意识到被锁定在一种编程语言中是很糟糕的，所以你转而使用一种被广泛支持的、与语言无关的格式，如JSON（如果你喜欢像1999年那样狂欢，也可以使用XML）。 然后你决定JSON太冗长了，解析起来太慢了
Mark Litwintschik：前几天，MapD 将要开源的消息一传出，我是非常惊讶的。 在我的数据处理、管理系统跑分榜上，MapD 一直霸占着头名。此前，如果想要用 MapD，你得花钱买一个 l
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