Hadoop RPC 分层设计的哲学:高内聚、低耦合的最佳实践

Hadoop RPC

Hadoop RPC主要分为四个部分,分别是序列化层、函数调用层、网络传输层和服务器端处理框架,实现机制为:

  • 序列化层:主要作用是将结构化对象转为字节流以便于通过网络进行传输或写入持久存储。
  • 函数调用层:主要作用是定位要调用的函数并执行该参数,采用了java反射机制和动态代理实现了函数调用
  • 网络传输层:描述了client和server之间消息传输的方式,基于TCP/IP的socket机制
  • 服务器端处理框架:服务器端处理框架可被抽象为网络IO模型,采用了基于Reactor模式的事件驱动IO模型

参考文献

相关推荐
AI数据皮皮侠6 小时前
中国各省森林覆盖率等数据(2000-2023年)
大数据·人工智能·python·深度学习·机器学习
大有数据可视化9 小时前
数字孪生背后的大数据技术:时序数据库为何是关键?
大数据·数据库·人工智能
Elastic 中国社区官方博客11 小时前
CI/CD 流水线与 agentic AI:如何创建自我纠正的 monorepos
大数据·运维·数据库·人工智能·搜索引擎·ci/cd·全文检索
计算机毕设残哥15 小时前
基于Hadoop+Spark的商店购物趋势分析与可视化系统技术实现
大数据·hadoop·python·scrapy·spark·django·dash
IT研究室15 小时前
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的全球能源消耗量数据分析与可视化系统-大数据-Spark-Hadoop-Bigdata
大数据·hadoop·spark·毕业设计·源码·数据可视化·bigdata
武子康16 小时前
大数据-113 Flink 源算子详解:非并行源(Non-Parallel Source)的原理与应用场景
大数据·后端·flink
禁默18 小时前
第四届云计算、大数据应用与软件工程国际学术会议(CBASE 2025)
大数据·云计算
Lansonli18 小时前
大数据Spark(六十五):Transformation转换算子groupByKey和filter
大数据·分布式·spark
数据皮皮侠AI19 小时前
再发《管理世界》!智能制造试点DID(2000-2023)
大数据·数据库·人工智能·科技·金融·制造
菜鸡儿齐19 小时前
flink api-datastream api-source算子
大数据·flink