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High Performance in-memory computing with Apache Ignite.pdf
High Performance in-memory computing
with Apache Ignite
Building low latency, near real time application
Shamim Ahmed Bhuiyan, Michael Zheludkov and Timur Isachenko
This book is for sale at http://leanpub.com/ignite
This version was published on 2017-05-09
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© 2016 - 2017 Shamim Ahmed Bhuiyan
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In memory of my Father. - Shamim Ahmed Bhuiyan
Contents
Preface .
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What this book covers .
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Code Samples
Support .
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About the authors .
Acknowledgments .
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Introduction .
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What is Apache Ignite? .
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Modern application architecture with Apache Ignite
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Who uses Apache Ignite? .
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Why Ignite instead of others? .
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Our Hope .
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Chapter one: Installation and the first Ignite application .
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Pre-requisites .
Installation .
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Run multiple instances of Apache Ignite in a single host
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Configure a multi-node cluster in different host .
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Rest client to manipulate with the Apache Ignite .
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Java client
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SQL client
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Conclusion .
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What’s Next
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13
14
15
15
15
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Chapter two: Architecture overview .
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Functional overview .
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Cluster Topology .
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Client and Server .
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Embedded with the application .
Server in separate JVM (real cluster topology)
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Client and Server in separate JVM on single host .
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Caching Topology .
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CONTENTS
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Caching strategy .
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Partitioned caching topology .
Replicated caching topology .
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Local mode .
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Cache-aside .
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Read-through and Write-through .
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Write behind .
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Data model .
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CAP theorem and where does Ignite stand in? .
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Clustering .
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Cluster group .
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Data collocation .
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Compute collocation with Data .
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Zero SPOF
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How SQL queries works in Ignite .
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Multi-datacenter replication .
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Asynchronous support .
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Resilience .
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Security .
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Key API
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Conclusion .
What’s next
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MyBatis 2ⁿ level cache .
Hibernate 2ⁿ level cache .
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Chapter three: In-memory caching .
Apache Ignite as a 2ⁿ level cache .
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Java method caching .
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Web session clustering with Apache Ignite .
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Apache Ignite as a big memory, off-heap memory .
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Conclusion .
What’s next
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Chapter four: Persistence .
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Cache queries
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Persistence Ignite’s cache .
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Persistence in RDBMS (PostgreSQL) .
Persistence in MongoDB .
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Projection and indexing with annotations .
Query API
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Scan queries .
Text queries .
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SQL queries
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Expiration .
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Eviction .
Transaction .
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Collocated distributed Joins .
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Non-collocated distributed joins .
Performance tuning SQL queries
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Apache Ignite with JPA .
Expiration & Eviction of cache entries in Ignite .
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Ignite transactions
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Transaction commit protocols .
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Optimistic Transactions
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Pessimistic Transactions .
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Performance impact on transaction .
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Conclusion .
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Hadoop accelerator
Ignite for Apache Spark .
Chapter five: Accelerating Big Data computing .
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In-memory Map/Reduce .
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Using Apache Pig for data analysis
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Near real-time data analysis with Hive .
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Replace HDFS by Ignite In-memory File System (IGFS)
Hadoop file system cache
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Apache Spark – an introduction .
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IgniteContext .
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IgniteRDD .
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Preparing the sandbox .
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Spark-shell to run Spark jobs .
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Spark application example in Scala to share states .
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Camel data streamer .
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Chapter six: Streaming and complex event processing .
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Introducing data streamer .
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IgniteDataStreamer
StreamReceiver .
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StreamVisitor .
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Direct Ingestion .
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Mediated Ingestion .
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Flume streamer
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Storm data streamer .
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What’s next
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Compute grid .
Chapter seven: Distributed computing .
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Distributed Closures .
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MapReduce and Fork-join .
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Per-Node share state .
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Distributed task session .
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Fault tolerance and checkpointing .
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Collocation of computation and data .
Job scheduling .
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Developing services
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Cluster singleton .
Service management and configuration .
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Service Grid .
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Developing microservices in Ignite .
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