分布式系统学习必读文章!!!! 原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ed630e801000bi3.html 分布式系统漫谈一 —— Google三驾马车: GFS,mapreduce,Bigtable 谈到分布式系统,就不得不提Google的三驾马车:Google fs[1],Mapreduce[2],Bigtable[3]. 虽然Google没有公布这三个产品的源码,但是他发布了这三个产品的详细设计论文.而且,Yahoo资助的Hadoop也有按照这三篇论文的

声明:此文转载自博客开发团队的博客,尊重原创工作.该文适合学分布式系统之前,作为背景介绍来读. 谈到分布式系统,就不得不提Google的三驾马车:Google FS[1],MapReduce[2],Bigtable[3]. 虽然Google没有公布这三个产品的源码,但是他发布了这三个产品的详细设计论文.而且,Yahoo资助的Hadoop也有按照这三篇论文的开源Java实现:Hadoop对应MapReduce, Hadoop Distributed File System (HDFS)对应Goog

Google旧三驾马车: GFS,mapreduce,Bigtable http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ed630e801000bi3.html Google新三驾马车: Caffeine.Pregel.Dremel http://www.csdn.net/article/2012-08-21/2808870-Google-Hadoop-versus-Dremel 大规模集群管理工具Borg http://www.infoq.com/cn/news/2015/04

谈到分布式系统,就不得不提Google的三驾马车:Google fs[1],Mapreduce[2],Bigtable[3]. 虽然Google没有公布这三个产品的源码,但是他发布了这三个产品的详细设计论文.而且,Yahoo资助的Hadoop也有按照这三篇论文的开源Java实现:Hadoop对应Mapreduce, Hadoop Distributed File System (HDFS)对应Google fs,Hbase对应Bigtable.不过在性能上Hadoop比Google要差很多,参见

1. Docker Compose 我们前面的课程讲到过两个容器之间通过名字进行互联互通的话可以通过link参数来关联,这种做法比较麻烦,更好的方式是使用Docker Compose来定义一个 YAML文件,来描述我们的项目和服务之间的关系. Compose中有两个重要的概念: 服务 (service):一个应用的容器,实际上可以包括若干运行相同镜像的容器实例. 项目 (project):由一组关联的应用容器组成的一个完整业务单元,在docker-compose.yml文件中定义. Compos

 1.谷歌三驾马车地位 [关键词]开启时代,指明方向 聊起大数据,我们通常言必称谷歌,谷歌有“三驾马车”:谷歌文件系统(GFS).MapReduce和BigTable.谷歌的“三驾马车”开启了大数据时代,并为我们指明了大数据的发展方向. 2.谷歌三驾马车诞生(1)诞生时间 [关键词]2010.2003.2004.2006大数据在2010年开始有火起来的苗头,谷歌三驾马车诞生更早.谷歌文件系统第一次公开发表的论文是在2003年,MapReduce公开发表的时间是2004年,而BigTable则公开

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n  本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和

目录 前言 目标 核心的设计原则 通用的数据处理流程 切合实际的解决方案 总结 延伸阅读 最后 作者:justmine 头条号:大数据达摩院 创作不易,未经授权,禁止转载,否则保留追究法律责任的权利. 前言 这是分布式数据处理系统系列的第一篇,也是当下实时流计算引擎实现的奠基石,为了帮助大家从理论到实现形成一个完整的知识体系,计划分为理论篇(剖析分布式数据处理系统的核心思想)和实现篇(详解当下实时流计算引擎如何实现核心思想):大数据的核心是分布式数据处理,建议大家关注[大数据达摩院],后期更精彩

目录  一.前言二.spring mvc 核心类与接口三.spring mvc 核心流程图 四.spring mvc DispatcherServlet说明 五.spring mvc 父子上下文的说明 六.springMVC-mvc.xml 配置文件片段讲解 七.spring mvc 如何访问到静态的文件,如jpg,js,css 八.spring mvc 请求如何映射到具体的Action中的方法 九. spring mvc 中的拦截器:十. spring mvc 如何使用拦截器 十一. spri

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> 由于本书的第3章内容较多,所以打算分别开辟四篇随笔分别展现. <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一

转:http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/7566518 hibernate是一个采用ORM(Object/Relation Mapping对象关系映射)机制持久层的开源框架 其主要核心思想是面向对象,而非面向过程,而这个面向对象则主要通过ORM实现. ORM是将表与表之间的操作,映射成对象和对象之间的操作,就是通过操作实体类来达到操作表的目的.从数据库提取的数据会自动按你设置的映射要求封装成特定的对象.之后你就可以通过对对象进行操作来

一:MVVM框架 MVVM框架的应用场景:  1.针对具有复杂交互逻辑的前端应用 2.提供基础的架构抽象 3.提供ajax数据持久化,保证前端用户体验 二:vue.js的核心思想 (一):数据驱动 (二):数据响应原理 (三):组件化 (四)组件设计原则 1:页面上每个独立的可视/可交互区域视为一个组件 2:每个组件对应一个工程目录,组件所需要的各种资源在这个目录下就近维护 3:页面只不过是组件的容器,组件可以嵌套自由组合形成完整的页面

python中 and 和 or 运算的核心思想 --- 短路逻辑 1. 包含一个逻辑运算符 首先从基本的概念着手,python中哪些对象会被当成 False 呢?而哪些又是 True 呢? 在Python中,None.任何数值类型中的0.空字符串"".空元组().空列表[].空字典{}都被当作False,还有自定义类型,如果实现了 __ nonzero __ () 或 __ len __ () 方法且方法返回 0 或False,则其实例也被当作False,其他对象均为True. 下面

习Vue已经有一段时间了,但未对其核心思想作自己的总结和理解 Vue核心思想有两个 : 数据驱动和组件化(系统组件) 数据驱动 数据驱动目的是让数据和DOM保持同步, 只要修改了data数据,DOM就会做相应的改变.Vue已经将这一逻辑封装好人工无需手动去操作DOM, Vue的数据驱动是利用了Object.defineProperty的特性, 以下使用原生js模拟了Vue的双向数据绑定: <input type="text" id="inputText">

本期发布视频: (三)Rookey.Frame v1.0框架核心思想 介绍了Rookey.Frame v1.0框架搭建的核心思想,将框架核心思想理解清楚,对框架运行就会得心应手 官方视频教程: http://rookey.gotoip2.com/Page/Example.html?page=Example&flag=Video 下期视频将介绍如何通过Rookey.Frame v1.0极速开发平台项目结构及核心代码介绍

1 引言   当今时代,信息技术和计算机互联网飞速发展,在此背景下,多媒体信息已成为人类获取信息的最主要载体,同时也成为电子信息领域技术开发和研究的热点.多媒体信息经数字化处理后具有易于加密.抗干扰能力强.可再生中继等优点,但同时也伴随海量数据的产生,这对信息存储设备及通信网络均提出了很高要求,从而成为阻碍人们有效获取和使用信息的重大瓶颈. 因此研究高效的多媒体数据压缩编码方法,以压缩形式存储和传输数字化的多媒体信息具有重要意义.作为多媒体技术的核心及关键,多媒体数据压缩编码近年来在技术及应用方