VM-FT 论文总结 说明:本文为论文 <The Design of a Practical System for Fault-Tolerant Virtual Machines> 的个人总结,难免有理解不到位之处,欢迎交流与指正 . 论文地址:VM-FT 论文 本文的总结包括论文内容以及 MIT6.824 Lec4 中的授课内容,其中包含了论文中没有提及的一些细节 . 1. 前言 本论文主要介绍了一个用于提供 容错虚拟机 (fault-tolerant virtual machine) 的企…

VM-FT 论文研读 说明:本文为论文 <The Design of a Practical System for Fault-Tolerant Virtual Machines> 的个人理解,难免有理解不到位之处,欢迎交流与指正 . 论文地址:VM-FT 论文 本文的总结包括论文内容以及 MIT6.824 Lec4 中的授课内容,其中包含了论文中没有提及的一些细节 . 1. 前言 本论文主要介绍了一个用于提供 容错虚拟机 (fault-tolerant virtual machine) 的企…

Chapter 4. The class File Format Table of Contents 4.1. The ClassFile Structure 4.2. Names 4.2.1. Binary Class and Interface Names 4.2.2. Unqualified Names 4.2.3. Module and Package Names 4.3. Descriptors 4.3.1. Grammar Notation 4.3.2. Field Descript…

Chapter 3. Compiling for the Java Virtual Machine 内容列表 3.1. Format of Examples 3.2. Use of Constants, Local Variables, and Control Constructs 3.3. Arithmetic 3.4. Accessing the Run-Time Constant Pool 3.5. More Control Examples 3.6. Receiving Argument…

Chapter 2. The Structure of the Java Virtual Machine 内容列表 2.1. The class File Format (class文件的格式) 2.2. Data Types (数据类型) 2.3. Primitive Types and Values (原始数据类型和值) 2.3.1. Integral Types and Values 2.3.2. Floating-Point Types, Value Sets, and Values 2…

翻译的是这本书: Chapter 1.Design Patterns and MapReduce MapReduce 是一种运行于成百上千台机器上的处理数据的框架,目前被google,Hadoop等多家公司或社区广泛使用.这种计算框架是非常强大,但它没有提供一个处理所谓“big data”的通用,普遍的情形,所以它能很好的解决一些问题,在处理某些问题上也存在挑战.这本书教给你在什么问题上适合使用MapReduce和怎样高效的使用它. 初次接触时,很多人没有意识到MapReduce是一种计算框架而…

Chapter 1. Introduction 翻译太累了,我就这样的看英文吧. 内容列表 1.1. A Bit of History 1.2. The Java Virtual Machine 1.3. Organization of the Specification 1.4. Notation 1.5. Feedback 1.1. A Bit of History The Java® programming language is a general-purpose, concurrent…

CHAPTER 7.Input and Output Patterns 本章关注一个最经常忽略的问题,来改进MapReduce 的value:自定义输入和输出.我们并不会总使用Mapreduce本身的方式加载或存储数据.有时,可以跳过在hdfs存储数据这项耗时的阶段,仅存储一些数据,不是全部的,或直接在MapReduce结束后输送给后面的处理.有时,基本的Hadoop规范,文件块和输入分割不能完成你需要的事情,所以要使用自定义的InputFormat或OutputFormat. 本章三个模式处理…

Chapter 6. Metapatterns 这种模式不是解决某个问题的,而是处理模式的关系的.可以理解为“模式的模式”.首先讨论的是job链,把几个模式联合起来解决复杂的,有多个阶段要处理的问题.第二个是job 合并,用相同的MapReduce job执行多个分析的优化,达到一箭多雕的目的. Job chaining 理解job链接和对job链接的操作计划非常重要.很多人发现用单独一个MapReduce job不能解决一个问题.需要一连串的job需要跑,一些需要其它job的输出.一旦你开始熟…

Chapter 5. Join Patterns 把数据保存成一个巨大的数据集不是很常见.例如,用户信息数据频繁更新,所以要保存到关系数据库中.于此同时,web日志以恒定的数据流量增加,直接写到HDFS.这些日志的日常分析过的数据保存在hdfs的某个地方,财务数据存储在加密的仓库中.还有很多例子... (原文are stored someone where in HDFS 貌似应改为 are stored somewhere in HDFS) 数据遍布于各处,本身也很有价值.当我们合起来分析这些…