Awesome GitHub RepositoriesCluster Data Persistence

Hazelcast is a distributed data platform that combines an in-memory data grid with a stream processing engine to support real-time analytics and event-driven applications. It functions as a partitioned, distributed key-value store that replicates data across cluster nodes to provide low-latency access and high availability. The platform also serves as a distributed SQL query engine, allowing users to execute standard SQL statements against both in-memory datasets and external data sources. What distinguishes Hazelcast is its use of a distributed consensus subsystem to maintain strongly consis

SparkInternals ist ein technisches Referenz- und Architekturhandbuch, das das interne Design und die Implementierung der verteilten Computing-Engine Apache Spark detailliert beschreibt. Es dient als Analyse von Big-Data-Engines und konzentriert sich darauf, wie das System die Cluster-Ausführung sowie das Zusammenspiel zwischen Driver-Nodes, Executors und Workern verwaltet. Das Projekt bietet eine detaillierte Aufschlüsselung, wie logische Pläne in physische Ausführungsstufen konvertiert werden. Es analysiert spezifisch die Mechanik von Data-Shuffle-Operationen, Speicherverwaltung und die Koordination der verteilten Job-Planung. Die Dokumentation deckt ein breites Spektrum an verteilten Computing-Funktionen ab, einschließlich Query-Execution-Planung, Datenabhängigkeitsmanagement und In-Memory-Caching-Strategien. Zudem werden Aufgabenverteilung, parallele Ausführung sowie Prozesse zur Fehlerwiederherstellung und Datenpersistenz untersucht.