eventual-consistency

0熱

2答えて

私たちはCosmos DBを使用することを考えていますが、最終的な一貫性があればそれが最大限になることについての情報はありません。誰かがこの洞察力を提供できますか？

0熱

1答えて

Amazon S3を使用して大量のテキストファイルを保存しています。私のソフトウェアはJavaで、私は公式のS3 SDKを使用しています。作成/削除/取得/以外に、私はしばしばにファイルに新しいコンテンツを追加する必要があります。 S3は、追記をサポートしていないので、私は基本的に追加操作実装しました： - S3のGETとは、S3 からファイルのメタデータを取得 - S3でGET、ローカルコピ

2熱

1答えて

java.io.FileNotFoundでキューに入れたapacheへの書き込み中に例外が発生する

私はap3 spark 1.6.3のコードをs3上の複数のテーブル（寄木張りフォーマット）に書き込むquboleで実行しています。テーブルに書き込むときには、私はjava.io.FileNotFound exceptionを得ています。私はさらに設定しています：spark.sql.parquet.output.committer.class=org.apache.spark.sql.parque

0熱

1答えて

DynamoDB PutItemとReturnValueとの整合性が保証されています。ALL_NEW

PutItemで新しい項目を追加し、UpdateItemで更新する場合、戻り値はALL_NEWに設定されていますが、たとえば、アイテムを置く。 {key: 1a a: 1} 次にアイテムを更新します。 {key: 1, b: 2} 私はReturnValuesを期待：ALL_NEWは {key: 1, a: 1, b: 2} を返すために、しかし、これは当てはまらないと思われますか？

0熱

1答えて

マイクロサービスアーキテクチャで即時の一貫性をいかに達成するには？

たとえばamazon.com、彼らはマイクロサービスアーキテクチャに頼っています。おそらく注文と支払いは別々のマイクロサービスですが、amazon.comで注文をチェックすると、最終的に注文IDと詳細を見ることができます。多分2PCですか？私は質問を一般化しています。最終的な一貫性がビジネストランザクション（エンドユーザはトランザクションの結果終了を確認する必要があります）に適していますが、別個

1熱

1答えて

不変データは最終的な一貫性をどのように自明にしますか？

私はラムダアーキテクチャでCAP定理を打ち負かす方法についてNathan Marzのarticleを読んできましたが、最終的な一貫性がどのように変わらないのかを理解していません。次の段落は、記事から取られる：キーはデータが不変であるということです。不変のデータとは、更新のようなものがないことを意味します。したがって、データの異なる複製が矛盾することは不可能です。これは、発散値、ベクトルクロック

1熱

1答えて

cassandra kafka接続元と最終的な一貫性

カフカの接続を使用して、カッサンドラからカフカのトピックに更新をストリームすることを考えています。 StreamReactorの既存のコネクタは、最後のポーリング以降に新しい変更を抽出するためにタイムスタンプまたはuuidtimestampを使用しているようです。タイムスタンプの値は、insert文でnow（）を使用して挿入されます。コネクターは、最後に受信された最大時間を保存します。 Cassa

2熱

1答えて

Sequential Consistencyと最終的な一貫性の違いは何ですか？

インターネットで見つけた定義は2つあります。順次整合性 - 実行結果は、すべてのプロセッサの動作が何らかの順番で実行された場合と同じであり、個々のプロセッサの動作そのプログラムによって指定された順序でこの順序で現れる。最終的な一貫性 - 特定のデータ項目に新しい更新が加えられなかった場合、最終的にその項目へのすべてのアクセスは最後に更新された値を返します。定義は私にとっては明らかです。しかし

0熱

1答えて

分散最終的な一貫性キー値ストア

単純な複製戦略よりもDynamoDBのような複雑なデザインを使用する利点を自分自身に納得させるのは難しいです。 5つのサーバーで分散キー/バリューデータストアを構築したいとしましょう。（各サーバはまったく同じ複製を持っています）。最終的な一貫性システムは、DynamoDBのように、通常は複雑な競合調整、ベクトルタイムスタンプなどを使用して最終的に一貫性を実現します。しかし、その代わりに、我々