Pull to refresh

Comments 14

Как Ignite соотносится с Akka? Похоже, что Ignite < Akka, но вопрос рекомендаций — в каких случаях применять Ignite?
Я не знаю Akka, но читал сравнения
Разница в концепте:
Akka — distributed actors
Ignite — distributed closures

Akka и Erlang для реалтайма. Они быстро гоняют сообщения между нодами.
Т.е. используются в Massively Concurrent Application.

Ignite гоняет код между нодами, т.е. это для MapReduce и BigData
В Ignite есть Zero Deployment. (нет необходимости деплоить код на все ноды, сам расползается)

В Erlang нет zero deploymenta. (Но можно сделать через метапрограмминг)
Не знаю есть ли он в Akka. Думаю что нет.

В Ignite есть много другой функциональности: distributed caching, service grid, streaming, etc.
Затрудняюсь ответить есть ли она в Akke.
Ignite и Akka слишком разные продукты, чтобы знаки неравенства между ними ставить. Достаточно взглянуть на API.
Ignite — это распределенная SQL+noSQL БД в памяти + map/reduce и прочие виды кластерных вычислений.
Akka решает несколько другие задачи, насколько я понимаю.
Тысячу лет назад GridGain позиционировался как IMDG — грубо говоря распределенная мапа, «все данные в памяти». Прошло много лет, они уже ушли от этого термина, но в-целом главный юзкейс остается прежним — данные, распределенные по узлам в виде ключ-значение (лучшего пока не придумали), которые можно обрабатывать локально на узле. Если бы автор не использовал расшаренный диск, то правильным сценарием было бы — распределить данные по узлам, запустить код, обрабатывающий данные, а локальность (affinity) была бы достигнута автоматически

П.с. не туда ответил, веткой выше хотел
Маленькие поправки внесу для pom.xml: секция repositories не нужна, зависимости вытягиваются из апачевского репозитория; для ignite-spring и ignite-examples м.б. версия 1.4.0 (не уверен реально нужна ли зависимость на examples)?
Так а сколько по времени занял тот же объём работы, но уже распределённо?
~3 часа. На 2 компах (4 ядра каждый. 16 Gb Ram) запущено было 12 нод. По несколько нод на каждом компе
Для распараллеливания выполнения процессов можно использовать еще gearman
Спасибо. Интересная штука.
Думаю вот поэкспериментировать с распараллеливанием Selenium RC
Интересно, пиши еще про другие распределенные штуки, только исходники можно в спойлеры заворачивать?
ок. Мне кажется что если я исправлю текст, то у меня карма обнулится в recovery mode
Спасибо за статью, главное преимущество GG — их специализированный classloading through network, в противном случае деплоймент был бы геморойным.

Только вот что такое «кастовать»? Ужасное слово, режет слух, во всем программном мире «cast» понимается как «приводить тип» все-таки, а не что-то иное
cast spell- бросить заклинание
в смысле «выполнить код на другой машине»
да, жаргонизм канечно же

Кстати, по умолчанию у них classloading выключен. Надо включать. Свое главное преймущество скрывают. Поди узнай о нем, вот и написал статью чтобы восполнить этот пробел
Sign up to leave a comment.

Articles