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原创 用 Hadoop 進行分佈式並行編程, 第 3部分

一 前言 在本系列文章的第一篇:中,介紹了 MapReduce 計算模型,分佈式文件系統 HDFS,分佈式並行計算等的基本原理, 並且詳細介紹瞭如何安裝 Hadoop,如何在單機及僞分佈式環境 (在一臺單機中用多進程模擬) 運行基於

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原创 Redis和Memcache的比較

在項目中設計緩存框架的時候,有2個選擇,一個是用原來的Memcache,還有個選擇就是用Redis。 基於下面的幾個原因,放棄了Memcache而選擇了Redis。 1 Redis比Memcache提供了更豐富的API,這點是我最看中的

原创 Spring 的IOC原理詳解

1. IoC理論的背景 我們都知道,在採用面向對象方法設計的軟件系統中,它的底層實現都是由N個對象組成的,所有的對象通過彼此的合作,最終實現系統的業務邏輯。 圖1:軟件系統中耦合的對象 如果我們打開機械式手錶的後蓋,就會看到與上面類似的情

原创 用 Hadoop 進行分佈式並行編程, 第 2 部分

前言 在上一篇文章:“用 Hadoop 進行分佈式並行編程 第一部分 基本概念與安裝部署”中,介紹了 MapReduce 計算模型,分佈式文件系統 HDFS,分佈式並行計算等的基本原理, 並且詳細介紹瞭如何安裝 Hadoop,如何運行基於

原创 Spring AOP 實現原理與 CGLIB 應用

AOP(Aspect Orient Programming),作爲面向對象編程的一種補充,廣泛應用於處理一些具有橫切性質的系統級服務,如事務管理、安全檢查、緩存、對象池管理等。AOP 實現的關鍵就在於 AOP 框架自動創建的 AOP 代理

原创 用 Hadoop 進行分佈式並行編程, 第 1 部分

Hadoop 簡介 Hadoop 是一個開源的可運行於大規模集羣上的分佈式並行編程框架,由於分佈式存儲對於分佈式編程來說是必不可少的,這個框架中還包含了一個分佈式文件系統 HDFS( Hadoop Distributed File Sys

原创 java對應javascript的escape,unescape進行解碼

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原创 使用 Apache Pig 處理數據

Hadoop 的普及和其生態系統的不斷壯大並不令人感到意外。Hadoop 不斷進步的一個特殊領域是 Hadoop 應用程序的編寫。雖然編寫 Map 和 Reduce 應用程序並不十分複雜,但這些編程確實需要一些軟件開發經驗。Apache

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原创 數據庫設計-繼承模式

(一)繼承模式 繼承模式,可以看作是“主從模式”的一種特殊情況(或者說是“變形”),它所代表的兩個對象也是“一對多”的關係。它與“主從模式”的區別是,“繼承模式”中從表的主鍵是複合主鍵,並且複合主鍵中必定包含主表的主鍵列。 根據從

原创 實踐:使用 Apache Hadoop 處理日誌

簡介: 日誌是任何計算系統中一個必不可少的部分,支持從審計到錯誤管理等功能。隨着日誌的發展和日誌來源數量的不斷增加(比如在雲環境中),有必要提供一個可擴展的系統來高效處理日誌。這篇實踐將探討如何在典型 Linux 系統上使用 Apache

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原创 使用 Spring Batch 構建企業級批處理應用: 第 1 部分

引言 總述 本系列文章旨在通過示例搭建以及特性介紹,詳細講述如何利用 Spring Batch 開發企業批處理應用。本系列文章共分爲三部分,第一部分初步介紹了批處理以及 Spring Batch 的相關概念,同時搭建了一個簡單的基於 Sp