⑴ 采用thrift与其他webservice哪个更好一点
web服务和wcf的比较网上一大堆，客户端连服务端扰源腔缓衫，用wcf更好，因为可裂基以抽象为soa，并且你可以采用esb的方式，我们的mes产品就是如此！如果是小项目就直连库吧，不过这样不安全，所有数据库的东西全部暴露，并且用web服务做不了像服务推送的东西，或者是说不好做，但是用wcf就不同了，其他两者差不多，都是soap协议的东西吧
⑵ java rpc框架哪个好 知乎
Thrift 是由 Facebook 开源的一个 RPC 框架，现在已稿宽经挂在 apache.org 下了。主要的几个好处：
1. 支持非常多语言，包括在 WEB 开发中很常用的 PHP，以及最重要的 C++/Python/Java 等 WEB后端常用语言，当然，还包括很 cool 的 Ruby、Erlang。
2. 完整的 RPC 框架实现，用脚本生成通讯相关的框架代码，开键念亮发者只需要集中精力处理好 业务逻辑。比如搭建一个 Hello World Service 只需要几分钟。
3.拥有被 Facebook、Last.fm 等不少大规模互联网应用验证过的性能和可用性。
Hessian是一款基于HTTP协议的RPC框架，采用的是二进制RPC协议，非常轻量级 ，且速度较快。
当然，还有Hetty，它是高做一款构建于Netty和Hessian基础上的高性能的RPC框架。
⑶ 采用thrift与其他webservice哪个更好一点
你好。 根据你的描述: 如果都是标准的。。你会用哪个,哪个驾驭的最好,那就是最好的!请参考。
⑷ 体系里表明与远程支持场所关系和接口的文件有哪些
hadoop提供了许多文件系统的接口，用户可使用URI方案选取合适的文件系统来实现交互。
（1）接口
hadoop是使用Java编写的。而Hadoop中不同文件系统之间的交互是由Java API进行源旅调节的。事实上，前面使用的文件系统的shell就是一个java应用，它使用java文件系统来提供文件系统操作。即使其他文件系统比如FTP、S3都有自己的访问工具，这些接口在HDFS中还是广泛使用，主要用来进行hadoop文件系统之间的协作。
（2）Thrift
上面提到可以通过java API 与Hadoop的文件系统进行交互，而对于其它非java应用访问hadoop文件系统则比较麻烦。Thriftfs分类单元中的Thrift API 可通过将Hadoop文件系统展示为一个Apache Thrift服务来填补这个不足，让任何有Thrift绑定的语言都能轻松地与Hadoop文件系统进行交互。Thrift是由Facebook公司开发的一种可伸缩的跨语言服务的发展软件框哗高架。Thrift解决了各系统间大数据量的传输通信，以及系统之间语言环境不同而需要跨平台的问题。在多种不同的语言之间通信时，Thrift可以作为二进制的高性能的通信中间件，它支持数据序列化和多种类型的RPC服务。
（3）c语言库
hadoop提供了映射java文件系统接口的c语言库----libhdfs。libhdfs可以编写为一个访问HDFS的C语言库，实际上，它可以访问任意的Hadoop文件系统，也可以使用JNI(Java Native Interface)来调用java文件系统的客户端。
（4）FUSE
FUSE允许文件系统整合为一个Unix文件系统并在用户空间中执行。通过使用Hadoop Fuse-DFS的contrib模块支持任意的Hadoop文件系统作为一个标准文件系统进行挂载，便可以使用UNIX的工具和文件系统进行交互，还可以通过任意一种编程语言使用POSIX库来访问文件系统。
（5）WebDAV
WebDAV是一系列支持编辑和更新文件的HTTP扩展。在大部分的操作系统中，WebDAV共享都可以作为文件系统进行挂载，因此，通过WebDEV向外提供HDFS或其它Hadoop文件系统，可以将HDFS作为一个标准的文件系统进行访问。
（6）其他HDFS接口
HTTP-HDFS定义了一个只读接口，用来在HTTP上检索目录列表和数据。NameNode的嵌入式Web服务器运行在50070端口上，以XML格式提供服务，文件数据DataNood通过它们的Web服务器50075端口向NameNode提供。这个协议并不局限于某个HDFS版本，所以用户可以自己编写使用HTTP从运行不同版本的Hadoop的HDFS中读取数据。HftpFileSystem就是其中一种实现，它是一个通过HTTP和HDFS交流的hadoop文件雹芦凳系统，是HTTPS的变体。
⑸ 大公司网站java网站都一般采用什么架构
其实，java网站架构倒不分什么大公司小公司，主要看你的需求是怎样的，以及运营维护方式。
总结
网络发展速度之快超出想象，网站也像是水面上的船，也趁势飞速发展，相信之后会有更好地工具、模式，发展前景也是不可限量的。
⑹ 求大神指点 vs2013编译thrift提示如下错误，该怎么修改呢
vs2013编译thrift提示如下错误
JMeter 最早是为了测试 Tomcat 的前身 JServ 的执行效率而诞生的。到目前为止，它的最新版本是2.1.1，它的测试能力也不再仅仅此判只局限于对于Web服森和改务器的测试，而是涵盖了数据库、JMS、Web Service、LDAP等多种对象的测试能力。在最新的 2.1.1 中，它还提供棚桥了对于 JUNIT 的测试。
JMeter 的安装非常简单，从官方网站上下载，解压之后即可使用。运行命令在%JMETER_HOME%/bin 下，对于 Windows 用户来说，命令是 jmeter.bat。运行前请检查JMeter 的文档，查看是否具备相关的运行条件。对于最新版（即2.1.1），需要JDK的版本要求是JDK 1.4。
⑺ python常用函数包有哪些
一些python常用函数包：
1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。
S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。
4、Pip
pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。
pip很容易使粗悔用。要安装一个包只需pip install <package name>即核此可，而删除包只需pip uninstall <package name>即可。
最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。
如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是岩氏正，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。
7、Certifi
近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。
8、Idna
根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”
IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。
12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。
13、RSA
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持：
加密和解密
签名和验证签名
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。
14、Jmespath
JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。
15、Setuptools
它是用于创建 Python 包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南。
16、Pytz
像dateutils一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。
17、Futures
从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。
18、Colorama
使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：
更多Python知识请关注Python自学网
⑻ 基于Zipkin的Thrift服务RPC调用链跟踪
我们现在所处的生产环境是一个集Nodejs, Go, Java, Ruby, Scala等多种语言程序的混合场景.Twitter的Finagle框架, 是一个基于Thrift协议的RPC框架,其中Zipkin是针对Finagle框架的一个基于Thrift协议的RPC调用链跟踪的工具，可搜集各服务调用数据，并提供分析查询展示功能。帮助识别分布式坦吵RPC调用链里，哪一个调用比较耗时，性能有问题，以及是否有异常等，使得诊断分布式系统性能成为可能。
一次服务调用追踪链路，由一组Span组成。需在web总入口处生成TraceID，并确保在当前请求上下文里能访问到
表示某个时间点发生的Event
存放用户自定义信息，比如：sessionID、userID、userIP、异常等
表示一次完整RPC调用，是由一组Annotation和BinaryAnnotation组成。是追踪服务调用的基本结构，多span形成树形结构组合成一次Trace追踪记录。Span是有父子关系的，比如：Client A、Client A -> B、B ->C、C -> D、分别会产生4个Span。Client A接收到请求会时生成一个Span A、Client A -> B发请求时会再生成一个Span A-B，并且Span A是 Span A-B的父节点
Trace的基本信息需在上下游服务之间传递，如下信息是必须的：
一个完整让掘侍Trace 由一组Span组成，这一组Span必须具有相同的TraceID；Span具有父子关系，处于子节点的Span必须有parent_id，Span由一组 Annotation和BinaryAnnotation组成。整个Trace Tree通过Trace Id、Span ID、parent Span ID串起来的。
经过上述三条，用户任何访问所引起的后台服务间调用，完全可以串起来，并形成一颗调用树。通过调用树，哪个调用耗时多久，是否有异常等都可清晰定位到。
testService(Web服务) -> OrderServ(Thrift) -> StockServ & PayServ(Thrift)。一共有四个服务，testService 调用 OrderServ、OrderServ同时调用 StockServ和PayServ。需生成的Trace信息如下：
我散侍们针对跟踪数据的收集的统一接入点, 为kafka.所有应用产生的zipkin数据统一发送到Kafka集群中.具体的channel为: EAGLEYE_ZIPKIN_CHANNEL.
JSON串范例(格式化)：
备注: span信息的json,添加'span'头信息, 在通过kafka做收集时, 通过该头信息将span信息路由到独立的es的index中. 每一条span记录其实是半个span信息, 要么是client端产生的, 要么是server端产生的.
收集了Zipkin产生的RPC调用链信息,并给服务治理框架提供跟踪信息检索(双击某行有问题的Span记录可以查看某次调用链详情,了解具体的网络情况和业务执行情况)
⑼ nodejs走thrift 无返回值，求教
不清楚 你脊手亮说的获取摄像头是怎么个获取方法?
是通过浏览器web的方式获取还是本地应用获取.
如果是浏览器web的方式 可以查找webrtc 相关的js库.比如mole: easyrtc等
如果樱宽是本地获取.由于nodejs 的官方文档并没有操作摄像头或者麦克风之类的 api.可能需要通薯培过调用 C或C 的扩展来实现对这些硬件的控制.
⑽ grpc原理
1）需要使用protobuf定义接口，即.proto文件
2）然后使用compile工具生成特定语言的执行代码，比如JAVA、C/C++、Python等。类似于thrift，为了解决跨语言问题。
3）启动一个Server端，server端通过侦听指定的port，来等待Client链接请求，戚好岩通常使用Netty来构建，GRPC内置了Netty的支持。
4）启动一个或者多个Client端，Client也是基于Netty，Client通过与Server建立TCP长链接，并发送请求；Request与Response均被封装成HTTP2的stream Frame，通过Netty Channel进行交互。
对于GRPC的“鼓吹”，本文不多表述，截止到今日，GRPC仍然处于开发阶段，尚没有release版本，而且特性也很多需要补充；GRPC基于protobuf 3.x，但是protobuf 3.x也没有release版本；虽然HTTP2协议已成定局，但尚未被主流web容器包括代理服务器支持，这意味着GRPC在HTTP负载均衡方面尚有欠缺；最终，在短期内我们还不能在proction环境中实施，可以做技术储备。不过GRPC的缺点，在将来将会成为它的优点，我们需要时间等待它的成熟。
1）GRPC尚未提供连接池
2）尚未提供“服务发现”、“负载均衡”机制
3）因为基于HTTP2，绝大部多数HTTP Server、Nginx都尚不支持，即Nginx不能将GRPC请求作为HTTP请求来负载均衡，而是作为普通的TCP请求。（nginx将会在1.9版本支持）
4）GRPC尚不成熟，易用性还不袜伏是很理想；就本人而言，我还是希望GRPC能够像hessian一样：无IDL文件，无需代码生成，接口通过HTTP表达。
5）Spring容器尚未提供整合。
在实际应用中，GRPC尚未完全提供连接池、服务自动发现、进程内负载均衡等高级特性，需要高御开发人员额外的封装；最大的问题，就是GRPC生成的接口，调用方式实在是不太便捷（JAVA），最起码与thrift相比还有差距，希望未来能够有所改进。