转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1449891885004.html 1.HBase 简介 HBase —— Hadoop Database的简称,Google BigTable的另一种开源实现方式,从问世之初,就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据.实现数据分布式存储提供可靠的方案.从功能上来 讲,HBase不折不扣是一个数据库,与我们熟悉的Oracle.MySQL.MSSQL等一样,对外提供数据的存储和读取服务.而从应用的角度来 说,HB…

<Linux内核原理与设计>第八周作业 视频学习及操作分析 预处理.编译.链接和目标文件的格式 可执行程序是怎么来的? 以C语言为例,经过编译器预处理.编译成汇编代码.汇编器编译成目标代码,然后链接成可执行文件,再将可执行程序加载到内存中执行,过程可以通过下图展示(其中预处理已省略): 可执行文件的创建--预处理.编译和链接: cd Code vi hello.c gcc –E –o hello.cpp hello.c –m32 //预处理,把include的文件包含进来及宏替换等工作 vi…

1.引言 在即时通讯网经常能看到各种高大上的高并发.分布式.高性能架构设计方面的文章,平时大家参加的众多开发者大会,主题也都是各种高大上的话题——什么5G啦.AI人工智能啦.什么阿里双11分分钟多少万QPS高并发等等. 但实际上,对于普通的开发者(包括IM开发人员)来说,多数公司.多数团队也都是干着默默无闻.平淡无奇的产品开发,并没有那么多高并发.高大上的事情可以做. 就拿一个IM系统来说,无论你的架构设计考虑了多少分布式.高吞吐.高可用,所有这些事情只要落地,那编码的第一件事情就是要实现几乎所…

留待备用! http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/category/600559.html 介绍与WebGIS相关的各种原理知识,以及基于原理知识上的程序设计和实现. (一)开篇—杂谈WebGIS (二)探究本质,WebGIS前端地图显示之地图比例尺换算原理 (三)WebGIS前端地图显示之根据地理范围换算出瓦片行列号的原理(核心) (四)WebGIS中通过行列号来换算出多种瓦片的URL 之离线地图 (五)WebGIS中通过行列号来换算出多种瓦片的URL 之在线地图…

转自:HBase的原理和设计 HBase架构:…

atitit.木马病毒webshell的原理and设计 java c# .net php. 1. 隐蔽性 编辑 WebShell后门具有隐蔽性,一般有隐藏在正常文件中并修改文件时间达到隐蔽的,还有利用服务器漏洞进行隐藏,如 "..." 目录就可以达到,站长从FTP中找到的是含有“..”的文件夹,而且没有权限删除,还有一些隐藏的WEBSHELL,可以隐藏于正常文件带参数运行脚本后门. webshell可以穿越服务器防火墙,由于与被控制的服务器或远程过80端口传递的,因此不会被防火墙拦截.…

Cache的原理.设计及实现 前言 虽然CPU主频的提升会带动系统性能的改善,但系统性能的提高不仅仅取决于CPU,还与系统架构.指令结构.信息在各个部件之间的传送速度及存储部件的存取速度等因素有关,特别是与CPU/内存之间的存取速度有关. 若CPU工作速度较高,但内存存取速度相对较低,则造成CPU等待,降低处理速度,浪费CPU的能力. 如500MHz的PⅢ,一次指令执行时间为2ns,与其相配的内存(SDRAM)存取时间为10ns,比前者慢5倍,CPU和PC的性能怎么发挥出来? 如何减少CPU与内…

package keshe; import java.awt.BorderLayout; import java.awt.EventQueue; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; import javax.swing.border.EmptyBorder; import javax.swing.JButton; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.ev…

MapReduce原理与设计思想 简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子:你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在…

本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容,包括它的原理.设计.以及在我们大数据场景下的实现方式. 全文由下面几个部分组成: 先分享一下拉链表的用途.什么是拉链表. 通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释,以及拉链表和常用的切片表的区别. 举一个具体的应用场景,来设计并实现一份拉链表,最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用,我们会以Hive场景下的设计为例). 分析一下拉链表的优缺点,并对前面的提到的一些内容进行补充说明,比如说拉链表和流水表的区别.…