在Java教程中大家会学到中间件,那么,什么是Java中间件技术?极悦小编来为大家解答。
首先的话,我们要来介绍一下究竟什么是java中间件。中间件是一种独立的系统软件或服务程序,分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上,管理计算机资源和网络通讯。是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。相连接的系统,即使它们具有不同的接口,但通过中间件相互之间仍能交换信息。
随着Javaweb开发的演进和进化,在面对消息系统、数据库、服务化接口的抽象等等涉及数据分离的过程当中,在分离过程当中,会涉及到分离之后,系统间、数据库间的交互。
java中间件就是处理数据交互、连接数据分离之后两个系统间的通信。中间件不允许任何一个开发项目。也就是让我们对应系统间或者是数据库间数据流通没有感知。有点像Linux下的管道。
主要中间件的分类Hadoop
当一个大的任务由一台机器在规定的时间内不能完成时,人们就要采用分布式计算,即很多台机器联合起来共同完成任务。换句话说,就是把大任务拆分成许多个小任务,然后再把这些小任务分配给多台计算机去完成。参与计算的多台计算机组成一个分布式系统,需要运行一系列的分布式基础算法。
Hadoop 就是一个分布式计算平台,用 Java 语言开发,包含 Common、MapReduce 和 HDFS 三个核心部件(HDFS 和 MapReduce 是最核心的两个部件)。其中:
Common 为 Hadoop 的其他项目提供了一些常用工具,主要包括系统配置工具 Configuration、远程过程调用 RPC、序列化机制和 Hadoop 抽象文件系统等。
MapReduce 是处理海量数据的计算模型。而 HDFS 用于存储海量数据,它具备高度容错性,能在低成本的通用硬件机器上稳定运行。
Hadoop 实现了分布式计算中的基础算法(如一致算法、选举算法、故障检测、快照等),同时为用户提供了编程和命令接口。程序员调用这些函数能轻松写出分布式应用程序,我们都知道,如果一切从头开始,要完成一个分布式程序的编写是异常艰难的。
Hadoop 在海量非结构化数据处理方面能充分展示它的优势,如消费者购买行为分析、商品推荐、关键词检索、信贷风险评估等。
1.远程过程调用和对象访问中间件
这个主要的是解决分布式环境下应用的互相访问问题。
同时,这个也是支撑应用服务化功能的基础。
就国内来说,当前远程服务框架中间件较多应用的是阿里巴巴的开源分布式服务框架Dubbo。
2.消息队列中间件
这个主要解决的是应用之间的消息传递、解耦、异步的问题。
它是一种EDA架构。
也就是通过在低耦合的模块之间传输事件消息来完成模块之间的合作。
在很多大型的网站当中,消息队列采用发布和订阅模式。
当前,比较常用的消息队列产品有RabbitMQ、Kafka、Apache的ActiveMQ、RocketMQ等等。
分布式服务框架和分布式消息队列是系统模块化之后主要的两种聚合方式。
3.数据访问中间件
它主要解决的是应用访问数据库的共性问题的组件 。
举例说明:它就是使用数据库指定的数据驱动。
例:ODBC和JDBC。下面以JDBC作为例子来说明。
数据库本地维护了一个数据访问中间件,那么在对数据库进行访问的时候,配置的地址,其实是直接连接到JDBC这个数据访问中间件的。
假如,执行查询数据又或者是对数据库的操作都是通过JDBC来连接数据库,之后,通过JDBC查询完成数据库过后,再返回给我们应用程序。作为中间件,查询过程对于我们是不可知的。
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