原文链接  译者：fangzongzhou

14. DAO支持

14.1 介绍

在Spring中数据访问对象(DAO)旨在使JDBC,Hibernate，JPA或JDO等数据访问技术有一致的处理方法，并且方法尽可能简单。
这样就可以很容易地切换上述持久化技术，并且切换过程无需担心每种技术的特有异常。

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原文链接

5.设计与实现(IMPLEMENTATION)

5.1 API 设计

生产者 APIS

生产者API包含2个producers-kafka.producer.SyncProducer和
kafka.producer.async.AsyncProducer。示例代码如下：

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公司新的应用已经开始使用Spring 5，所以本月组织大家翻译《Spring 5 官方文档》 SINGLE网页版  PDF版本。

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作者：Base

Ambari Server 架构图，由图中看，主要有4部分：

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插件程序配置引导

1.通用配置

1.帮助目标

2.配置参数

1.匹配简单对象

2.匹配复杂对象

3.匹配集合对象

1.匹配Lists

2.匹配Maps

3.匹配Poperties

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原文链接   译者：qlcode

介绍

作者：程序猿DD   原文地址

我们在构建分布式系统的时候，经常需要控制对共享资源的互斥访问。这个时候我们就涉及到分布式锁（也称为全局锁）的实现，基于目前的各种工具，我们已经有了大量的实现方式，比如：基于Redis的实现、基于Zookeeper的实现。本文将介绍一种基于Consul 的Key/Value存储来实现分布式锁以及信号量的方法。

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原文链接 译者：dan   QQ：903585177

请注意：这个指南并不是用户指南，它是开发 Netty 本身的指南，而不是使用Netty 开发其他程序的指南。

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快速入门

• 翻译者：kimmking@163.com
• 原文：kafka.apache.org/quickstart

本教程假设读者完全从零开始，电脑上没有已经存在的Kafka和Zookeeper环境。以下内容需要注意的是：因为在类Unix平台和Windows平台上的Kafka控制脚本不同，在Windows平台上，需要使用路径\bin\windows代替/bin，脚本扩展名改为.bat。

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原文链接

Kafka是一个分布式的流平台。这意味着什么？

我们认为流平台有3个核心的能力

1. 允许发布和订阅记录流。在这方面类似消息队列和企业级的消息系统。
2. 允许以容错的方式存储记录流。
3. 允许以流的形式处理记录。

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原文链接  译者：hjjxd    校对：清英

Flink中的分析程序实现了对数据集的某些操作 (例如，数据过滤，映射，合并，分组)。这些数据最初来源于特定的数据源(例如来自于读文件或数据集合)。操作执行的结果通过数据池以写入数据到(分布式)文件系统或标准输出(例如命令行终端)的形式返回。Flink程序可以运行在不同的环境中，既能够独立运行，也可以嵌入到其他程序中运行。程序可以运行在本地的JVM上，也可以运行在服务器集群中。

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作者：Base

Ambari 整体架构图，由图中可以看出，主要有4部分： 阅读全文

1.入门指南

1.1简介

Apache的Kafka™是一个分布式流平台(a distributed streaming platform)。这到底意味着什么？

我们认为，一个流处理平台应该具有三个关键能力：

1. 它可以让你发布和订阅记录流。在这方面，它类似于一个消息队列或企业消息系统。
2. 它可以让你持久化收到的记录流，从而具有容错能力。
3. 它可以让你处理收到的记录流。

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作者：Base

Ambari 是 Apache Software Foundation 的一个顶级开源项目，是一个集中部署、管理、监控 Hadoop 分布式集群的工具。但是这里的 Hadoop 是一个广义概念，并不仅仅指的是 Hadoop（HDFS、MapReduce），而是指 Hadoop 生态圈（包括 Spark、Hive、Hbase，Sqoop，Zookeeper、Flume 等），Ambari 可以使 Hadoop 大数据软件更容易使用，且可以方便的集成我们自己的服务让 Ambari 统一管理。
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