C++框架在分布式系统的应用- 技术经验 -卓越飞翔博客

c++++ 框架为分布式系统的构建和管理提供了重要的支持，以下是其应用场景：cassandra 中的分布式数据存储：用于存储和查询散布在多个节点上的数据。kafka 中的流处理：用于创建和消费实时数据流，实现高吞吐量和低延迟。hadoop 中的大数据处理：用于处理和分析大规模数据集，并提供分布式计算和存储能力。

C++框架在分布式系统的应用

在分布式系统中应用 C++ 框架

分布式系统涉及跨多个计算机节点分布的组件。C++ 框架在构建和管理分布式系统方面发挥着至关重要的作用，为开发人员提供了构建可靠、可扩展和高效解决方案所需的工具和抽象。

受欢迎的 C++ 框架：

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Apache Cassandra：一个去中心化、容错的 NoSQL 数据库。
Apache Kafka：一个分布式消息传递系统。
Hadoop：一个用于大数据处理的分布式框架。
ZooKeeper：一个用于分布式协调的分布式数据库。

使用案例：

Cassandra 中的分布式数据存储：

Cassandra cassandraClient;
cassandraClient.connect();

auto task = cassandraClient.executeQuery(
    "SELECT * FROM my_table WHERE key = 'user_id_1'"
);

task.wait_for(std::chrono::milliseconds(1000));

if (task.is_ready() && task.has_value()) {
    auto rows = task.value();
    for (auto&& row : rows) {
        std::cout << row << "n";
    }
}

Kafka 中的流处理：

KafkaProducer kafkaProducer;
kafkaProducer.connect();

auto task = kafkaProducer.produce(
    "my-topic",
    "payload_value_1"
);

task.wait_for(std::chrono::milliseconds(1000));

if (task.is_ready()) {
    std::cout << "Message produced successfully.n";
}

Hadoop 中的大数据处理：

Hadoop hadoopClient;
hadoopClient.connect();

auto task = hadoopClient.processMapReduce(
    "map_job",
    "reduce_job",
    "input_file",
    "output_file"
);

task.wait_for(std::chrono::minutes(5));

if (task.is_ready() && task.has_value()) {
    auto result = task.value();
    std::cout << "Processing result:n";
    for (auto&& row : result) {
        std::cout << row << "n";
    }
}

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