引言:本文来自infoQ架构师电子月刊对DataPipeline创始人&CEO陈诚的约稿.陈诚,毕业于上海交大,留学于美国密西根大学,前Yelp大数据研发工程师,曾就职于美国Google.Yelp 等: 拥有6年多的大数据.计算机算法等实践经验. 朋友圈最近看到一篇文章 ——<IBM沃森错开致命药,国内67家医院在用,秘密文件曝光严重bug>.虽然只是测试病例,但看上去沃森相当地不靠谱,给有出血症状的癌症病人开了容易导致出血的药品,严重时可致患者死亡.沃森是IBM花了150亿美元培养的

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1.pipeline的产生 从一个现象说起,有一家咖啡吧生意特别好,每天来的客人络绎不绝,客人A来到柜台,客人B紧随其后,客人C排在客人B后面,客人D排在客人C后面,客人E排在客人D后面,一直排到店面门外.老板和三个员工首先为客人A准备食物:员工甲拿了一个干净的盘子,然后员工乙在盘子里装上薯条,员工丙再在盘子里放上豌豆,老板最后配上一杯饮料,完成对客人A的服务,送走客人A,下一位客人B开始被服务.然后员工甲又拿了一个干净的盘子,员工乙又装薯条,员工丙又放豌豆,老板又配上了一杯饮料,送走客人B,客

管道概念 POSIX多线程的使用方式中, 有一种很重要的方式-----流水线(亦称为"管道")方式,"数据元素"流串行地被一组线程按顺序执行.它的使用架构可参考下图: 以面向对象的思想去理解,整个流水线,可以理解为一个数据传输的管道:该管道中的每一个工作线程,可以理解为一个整个流水线的一个工作阶段stage,这些工作线程之间的合作是一环扣一环的.靠输入口越近的工作线程,是时序较早的工作阶段stage,它的工作成果会影响下一个工作线程阶段(stage)的工作结果,即下

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redis是一个cs模式的tcp server,使用和http类似的请求响应协议.一个client可以通过一个socket连接发起多个请求命令.每个请求命令发出后client通常会阻塞并等待redis服务处理,redis处理完后请求命令后会将结果通过响应报文返回给client.基本的通信过程如下: Client: INCR X Server: 1 Client: INCR X Server: 2 Client: INCR X Server: 3 Client: INCR X Server: 4

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最近使用公司内部的一个框架写map  reduce发现没有封装hadoop streaming这些东西,查了下pipeline相关的东西 Hadoop Pipeline详解 20. Aug / hadoop / 1 Comment   一.说明Hadoop 2.x相比较于1.x有了较大的改变,像MapReduce层面架构以及代码基本上是完全重写的,在HDFS层面加入了HA,Federation等特性,代码更加层次化和易读,同时加入的PB初期可能给阅读带来障碍,熟悉之后就没有太大问题了.Pipel

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使用管道(PipeLine)和批量(Batch)操作 前段时间在做用户画像的时候,遇到了这样的一个问题,记录某一个商品的用户购买群,刚好这种需求就可以用到Redis中的Set,key作为productID,value 就是具体的customerid集合,后续的话,我就可以通过productid来查看该customerid是否买了此商品,如果购买了,就可以有相关的关联推荐,当然这只是系统中 的一个小业务条件,这时候我就可以用到SADD操作方法,代码如下: static void Main(stri