distributed-caching

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我使用大型dbContext（800+個實體）處理實體框架代碼第一個項目。我遇到的問題是，第一次構建和編譯元數據需要長達30秒的時間，而且我無法承受讓所有服務器場服務器以這種方式延遲第一個請求（WCF），即使有幫助的AppFabric WarmUp模塊。一個選項是將已編譯的模型緩存在分佈式緩存中，以便在實例化DbContext時，服務器場中的其他服務器可以利用已經存在的模型。有些事情，我發現

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使用分佈式緩存解決方案的開源應用程序

我正在尋找使用分佈式緩存解決方案（如ehcache，infinispan，Hazelcast等）的開源Java應用程序列表？對於我的研究，我正在對這些緩存的鎖定行爲進行更改，並試圖瞭解性能更改。爲了證實我的結果，我想使用一些生產級的真實世界應用程序，而不是一些虛擬緩存訪問模式生成器。有人可以提供5-6個在分佈式設置中使用這些產品的良好開源項目的列表嗎？否則有人可以提供一個開源的基於分佈式計算的

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Azure - Azure緩存中applicationName的用途是什麼？

Configuration the ASP.NET Output Cache Provider for Windows Azure Caching 我對applicationName屬性有點迷惑。這是否意味着我可以使用多個應用程序共享相同的Azure緩存（只要我不最大限度地處理事務，數據傳輸和連接）？換句話說，只要applicationName不同，相同的緩存鍵不會在不同的web應用程序之間發

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Hadoop分佈式緩存 - 修改文件

我在分佈式緩存中有一個文件。基於作業輸出的驅動程序類更新此文件並開始新作業。新工作需要這些更新。我目前的做法是用新的（更新的）替換舊的分佈式緩存文件。是否有一種方法將差異（在舊文件和新文件之間）廣播到需要該文件的所有任務跟蹤器？或者是這樣的情況，在完成一項工作（第一個，就我而言）之後，所有特定於該工作的目錄/文件都被刪除，因此在此思考甚至沒有意義方向？

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DistributedCache Hadoop - FileNotFound

我想放置在分佈式緩存中的文件。爲了做到這一點，我調用使用-files選項我的驅動程序類，是這樣的： hadoop jar job.jar my.driver.class -files MYFILE input output 的getCacheFiles()和getLocalCacheFiles()返回包含MYFILE的URI /路徑的陣列。（如：HDFS：//localhost/tmp/ha

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使用Hazelcast存儲全局常量會被認爲是濫用嗎？

我一直在使用Hazelcast最近因爲我很喜歡它，我在屈服於Law of the Instrument的風險，或「以錘子的所有問題都是釘子」我想了解一下是多麼可笑它將存儲靜態的最終數據，例如Web應用程序的國家列表，因爲這是一種方便/懶惰的方式來實現它。鑑於HazelCast的設計目標確實爲分佈式變化狀態，這真的會是一個令人咋舌的想法嗎？爲什麼？

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緩存和負載平衡方法

可以說我有一個WCF服務在一臺服務器上運行。現在我們介紹了一些用於性能原因的wcf服務緩存。現在，如果我想做一些負載平衡....是否有一些現有的解決方案，將允許我的緩存也同步，當它生活在不同的服務器上？我們如何處理這類問題？也許一個解決方案是創建一個獨立的CachingService，它將託管在另一個服務器上......但如果我想要負載平衡該服務，我需要以某種方式同步駐留在不同的緩存機器.

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Hadoop中

Using DistributedCache in Hadoop by Yavcular 調用非靜態方法從靜態映射類中在上述連桿中，描述瞭如何使用DistributedCache Hadoop中以容易理解的方式。但問題是，當我編譯代碼時，出現以下錯誤： non-static method loadIdUrlMapping(org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Con

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服務器重啓後使用Hazelcast/CONCURRENT_MAP_LOCK問題

我們使用的Hazelcat 1.9.4.4包含6臺Tomcat服務器。我們重新開始我們的集羣，這裏的螞蟻是日誌的片段： 14-Jul-2012 03:25:41 com.hazelcast.nio.InSelector INFO: /10.152.41.105:5701 [cem-prod] 5701 accepted socket connection from /10.153.26.16:5

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實時分析處理系統設計

我正在設計一個系統，該系統應該分析大量用戶事務併產生聚合度量（如趨勢等）。該系統應該工作快速，健壯和可擴展。系統是基於Java的（在Linux上）。數據從生成用戶事務的日誌文件（基於CSV）的系統到達。系統每分鐘生成一個文件，每個文件包含不同用戶的交易（按時間排序），每個文件可能包含數千用戶。用於CSV文件的採樣數據結構： 10：30：01，用戶1，... 10：30：01，用戶1，...