原创 Eclipse開發中sublime text編輯JSP文件

工欲善其事必先利其器    在用eclipse開發帶有頁面的後端程序時,自帶的編輯器在編輯JSP頁面時,功能較弱(主要是代碼自動完成、代碼格式化等),爲了追求開發的效率,想着有沒有其他方法提升開發效率(在寫後臺管理頁面類程序時經常會使用到

原创 詳解RDMA(遠程直接內存訪問)架構原理

面對高性能計算、大數據分析和浪湧型IO高併發、低時延應用,現有TCP/IP軟硬件架構和應用高CPU消耗的技術特徵根本不能滿足應用的需求。這要有體現在 處理延時過大,數十微秒;多次內存拷貝、中斷處理,上下文切換、複雜的TCP/IP協議處理、

原创 spring+springmvc+mybatis整合詳細步驟

一:簡介Java程序很大一部分要操作數據庫,爲了提高性能操作數據庫的時候,有不得不使用數據庫連接池。數據庫連接池有很多選擇,c3p0、dhcp、proxool等,druid作爲一名後起之秀,憑藉其出色的性能,也逐漸印入了大家的眼簾。企業中

原创 分佈式調用跟蹤與監控實戰

雲棲社區 2017-05-04 12:09更多深度文章,請關注雲計算頻道:https://yq.aliyun.com/cloud分佈式調用系統的現狀當前,隨着互聯網架構的擴張,分佈式系統變得日趨複雜,越來越多的組件開始走向分佈式化,如微服

原创 理解Spring MVC中的異步處理請求(下)

理解Spring MVC中的異步處理請求(下)前篇博客介紹完異步處理請求的第一種方式,下面介紹第二種——一邊異步處理請求一邊生成HTTP響應。 Spring MVC代碼示例一邊異步處理請求一邊生成HTTP響應的方式爲將一個HTTP響應分割

原创 最全面的緩存架構設計(全是乾貨)

最全面的緩存架構設計(全是乾貨)程序員的日常那些事 2018-05-07 17:53:401:緩存技術和框架的重要性互聯網的一些高併發,高性能的項目和系統中,緩存技術是起着功不可沒的作用。緩存不僅僅是key-value的簡單存取,它在具體

原创 MapReduce使用示例大全

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原创 MapReduce中Combiner的作用和用法

版權聲明:本文爲博主原創文章,未經博主允許不得轉載。    https://blog.csdn.net/sl1992/article/details/53980826 MapReduce中Combiner的作用和用法 ①每一個map可能會

原创 MapReduce詳解

1.1 MapReduce是什麼   Hadoop MapReduce是一個軟件框架,基於該框架能夠容易地編寫應用程序,這些應用程序能夠運行在由上千個商用機器組成的大集羣上,並以一種可靠的,具有容錯能力的方式並行地處理上TB級別的海量數據

原创 Shuffle過程介紹

摘要:騰訊分佈式數據倉庫基於開源軟件Hadoop和Hive進行構建,TDW計算引擎包括兩部分:MapReduce和Spark,兩者內部都包含了一個重要的過程—Shuffle。本文對Shuffle過程進行解析,並對兩個計算引擎的Shuffl

原创 Presto是什麼

presto是什麼 是Facebook開源的,完全基於內存的並⾏計算,分佈式SQL交互式查詢引擎 是一種Massively parallel processing (MPP)架構,多個節點管道式執⾏ ⽀持任意數據源(通過擴展式Connec

原创 Integrate Presto with HBase

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原创 基於TensorFlow的機器學習速成課程25講視頻全集(23-25講)

基於TensorFlow的機器學習速成課程25講視頻全集(23-25講) 在這篇文章中: 課程目錄 第二十三講:癌症預測 第二十四講:文學 第二十五講:應用準則 【導讀】前些日子,大家都知道,Google 上線了基於 TensorFlow

原创 zookeeper使用場景

  一直對zookeeper的應用和原理比較迷糊,今天看一篇文章,講得很通透,分享如下:  場景一 有這樣一個場景:系統中有大約100w的用戶,每個用戶平 均有3個郵箱賬號,每隔5分鐘,每個郵箱賬需要收取100封郵件,最多3億份郵件需要

原创 初識HDFS(10分鐘瞭解HDFS、NameNode和DataNode)

首先我們來認識一下HDFS, HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分佈式文件系統。它其實是將一個大文件分成若干塊保存在不同服務器的多個節點中。通過聯網讓用戶感覺像是在本地一樣查看文件,爲了