对流行Hadoop做了一些最基本的了解,暂时没太大感觉,恩先记点笔记吧. = = Hadoop 基本命令及环境安装 一.下载虚拟机镜像 目前比较流行的有以下三个: (CHD) http://www.cloudera.com (HDP)  http://hortonworks.com/ (MapR) http://www.mapr.com 本文使用HDP的沙盘 下载地址 http://hortonworks.com/products/hortonworks-sandbox/#install 我使用…

scrapy架构初探 引言 Python即时网络爬虫启动的目标是一起把互联网变成大数据库.单纯的开放源代码并不是开源的全部,开源的核心是"开放的思想",聚合最好的想法.技术.人员,所以将会参照众多领先产品,比如,Scrapy,ScrapingHub,import io等. 本文简单讲解一下Scrapy的架构.没错,通用提取器gsExtractor就是要集成到Scrapy架构中. 请注意,本文不想复述原文内容,而是为了开源Python爬虫的发展方向找参照,而且以9年来开发网络爬虫经验作为…

Hadoop架构的初略总结(2) 回顾一下前文,我们总结了以下几个方面.我们为什么需要Hadoop:Hadoop2.0生态系统的构成:Hadoop1.0中HDFS和MapReduce的结构模型. 我们大致了解了1.0,现在我们来说说2.0. 首先,我们需要理清以下几个问题: 1.Hadoop1.0自身有哪些缺陷呢? 解:从两个大的方面来说,HDFS和MapReduce. HDFS: 1)    NameNode中的单点故障问题. 针对Hadoop1.0中HDFS单点故障进行以下解释: HDFS仿…

Hadoop架构的初略总结(1) Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,此架构可以帮助用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序. 首先我们要理清楚几个问题. 1.我们为什么需要Hadoop? 解: 简单来说,我们每天上网浏览,上街购物,都会产生数据.我们处于一个数据量呈爆发式增长的时代.我们需要对这些数据进行分析处理,以获得更多有价值的东西.而Hadoop应时代而生.其次我们应该比较了解传统型关系数据库跟Hadoop之间有何区别.这些在前面的Hadoop第二课我们都有所提到.…

OceanBase 架构初探 原创衣舞晨风 发布于2018-11-13 08:44:14 阅读数 1417  收藏 展开 1.设计思路 OceanBase的目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS.数百万QPS的访问量,无论是数据量还是访问量,即使采用非常昂贵的小型机甚至是大型机,单台关系数据库系统都无法承受. 一种常见的做法是根据业务特点对数据库进行水平拆分,通常的做法是根据某个业务字段(通常取用户编号,user_id)哈希后取模,根据取模的结果将数据分布到不同的数据库服务器上,客户端请求通…

为什么我们需要多集群? 近年来,多集群架构已经成为“老生常谈”.我们喜欢高可用,喜欢异地多可用区,而多集群架构天生就具备了这样的能力.另一方面我们也希望通过多集群混合云来降低成本,利用到不同集群各自的优势和特性,以便使用不同集群的最新技术(如 AI.GPU 集群等). 就是因为这种种原因,多集群几乎成为了云计算的新潮流,而被谈及最多并且落地的多集群场景主要有这三类: 一类用于应对“云突发”.如下图 1 所示,正常情况下用户使用自己的 IDC 集群提供服务,当应对突发大流量时,迅速将应用扩容到云上…

1.1.   Hadoop架构 Hadoop1.0版本两个核心:HDFS+MapReduce Hadoop2.0版本,引入了Yarn.核心:HDFS+Yarn+Mapreduce Yarn是资源调度框架.能够细粒度的管理和调度任务.此外,还能够支持其他的计算框架,比如spark等. 1.2.   HDFS设计 单台机器的硬件扩展 纵向扩展的问题,是有硬件瓶颈的,包括成本也会指数型增长. 1.3.   namenode工作职责: 1.要知道管理有哪些机器节点,即有哪些datanode.比如ip信息…

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式基础架构,Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算,特点是:高可靠性,高扩展性,高效性,高容错性. Hadoop与Google三篇论文 Google-File-System :http://blog.bizcloudsoft.com/wp-content/uploads/Google-File-System%E4%B8%AD%E6%96%87%…

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 流水线(PipeLine),简单地理解就是客户端向DataNode传输数据(Packet)和接收DataNode回复(ACK)[Acknowledge]的数据通路. 整条流水线由若干个DataNode串联而成,数据由客户端流向PipeLine,在流水线上,假如DataNode A 比 DataNode B 更接近流水线 那么称A在B的上游(Upstream),称B在A的下游(Downstream).…

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 首先,我们要提出HDFS存储特点: 1.高容错 2.一个文件被切成块(新版本默认128MB一个块)在不同的DataNode存储 3.客户端通过流水线,在NameNode的调节下,将数据以Packet的形式流式地输送到流水线上 如果不清楚NameNode,DataNode等概念请先阅读HDFS架构文档: Hadoop架构中文文档 为了确保上述这些特点,HDFS对块的状态进行了定义,以控制数据块在传输过…

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 在HDFS中,有三种Recovery 1.Lease Recovery 2.Block Recovery 3.PipeLine Recovery 以下将 一 一 讲解. 一.Lease Recovery 首先很有比要介绍一下Lease(租约) 租约保证HDFS的一读多写机制,当一个客户端(Client)希望打开(Open)HDFS中的某个文件进行append或者truncate操作(追加内容或者减少…

1,为什么需要hadoop 数据分析者面临的问题 数据日趋庞大,读写都出现性能瓶颈: 用户的应用和分析结果,对实时性和响应时间要求越来越高: 使用的模型越来越复杂,计算量指数级上升. 期待的解决方案 解决性能瓶颈,在可见的未来不会出现新瓶颈之前的技术可以平稳过渡,如SQL: 转移成本,如软硬件成本,开发成本,技能培养成本,维护成本 2,关系型数据库和MapReduce的比较: 传统关系型数据库 MapReduce 数据大小 GB PB 访问 交互式和批处理 批处理 更新 多次读写 一次写入多次读…

1.Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程序分割成许多小的工作单元放到任何集群节点上执行. 作业(job):一个准备提交执行的应用程序: 任务(task):从一个作业划分出的.运行于各计算节点的工作单元: HDFS:主要负责各个节点上的数据存储,并实现高吞吐率的数据读写: 2.在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop使用主/从(Master/Slave)架构,在集群中运行一系列后台程序 (1)NameNod…

HADOOP中可以分为两个大的模块,存储模块和计算模块.HDFS作为存储模块,JobTracker,TaskTracker构成计算模块.   1.HADOOP的文件是以HDFS格式存储的   HDFS是一种文件系统,专为大规模分布式数据处理而设计的,我们可以把一个很大的数据集,在HDFS中存储为单个文件.HDFS中采取的是master/slave的结构,其中master我们称为NameNode,slave我们称为DataNode.HDFS中包括以下三个构件,NameNode,DataNode,S…

环境搭建好了,最简单的app也运行过了,那么app到底是怎么运行在手机上的,手机又到底怎么能运行这些应用,一堆的电子元器件最后可以运行这么美妙的界面,在此还是需要好好研究研究.这里从芯片及硬件模块->linux内核驱动->hal层->jni->android framework层->android app做个简单的介绍. 1.芯片及硬件模块 就像人脑,电脑的cpu一样,android手机也需要一个中央处理器,那便是主控芯片.一般电脑的cpu是intel或者amd的,但是and…

一.前奏 Hadoop是目前大数据领域最主流的一套技术体系,包含了多种技术. 包括HDFS(分布式文件系统),YARN(分布式资源调度系统),MapReduce(分布式计算系统),等等. 有些朋友可能听说过Hadoop,但是却不太清楚他到底是个什么东西,这篇文章就用大白话给各位阐述一下. 假如你现在公司里的数据都是放在MySQL里的,那么就全部放在一台数据库服务器上,我们就假设这台服务器的磁盘空间有2T吧,大家先看下面这张图. 现在问题来了,你不停的往这台服务器的MySQL里放数据,结果数据量越…

1.hadoop 1.x架构模型:分布式文件存储系统:HDFSNameNode(主节点:管理元数据) secondaryNameNode(作用是合并元数据信息,辅助NameNode管理元数据信息)DataNode DataNode DataNode(存储数据)分布式数据计算系统:MapReduceJobTracker(主节点:负责分配任务)TaskTracker TaskTracker TaskTracker(负责执行任务)注:元数据:描述数据的数据.缺点:单节点故障. 2.hadoop2.x架…

版权声明:本文由王少鸣原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/171 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community Facebook 在2015.9.15发布了 React Native for Android,把JavaScript 开发技术扩展到了Android平台.React Native 让开发者使用 JavaScript 和 React 编写应用,利用相同的核心代码就可…

Hadoop 2.6.0的安装略复杂,在一台既有Hadoop 1又有Hadoop 2的server上,要设置好环境变量,必要时候echo $HADOOP_HOME一下看运行的是哪个版本. Master: ResourceManager, SecondaryNameNode, NameNode, JobHistoryServer, NodeManager Slave1: DataNode, NodeManager yarn-daemon.sh start nodemanager Hadoop运行p…

Scrapy,Python开发的一个web抓取框架. 1,引言 Python即时网络爬虫启动的目标是一起把互联网变成大数据库.单纯的开放源代码并不是开源的全部,开源的核心是“开放的思想”,聚合最好的想法.技术.人员,所以将会参照众多领先产品,比如,Scrapy,ScrapingHub,Import.io等. 本文简单讲解一下Scrapy的架构.没错,通用提取器gsExtractor就是要集成到Scrapy架构中. 请注意,本文不想复述原文内容,而是为了开源Python爬虫的发展方向找参照,而且以…

前言 基于 DDD 传统分层架构实现. 项目 github地址:https://github.com/WuMortal/DDDSample 这个分层架构是工作中项目正在使用的分层架构,使用了一段时间发现受益匪浅,所以整理好我对该分层架构的一些理解分享给大家,我对于该分层架构还处于学习阶段理解有误的地方请指出.本次会以一个案例来说明各个分层的作用以及他们之间的调用关系,还有本次的重点不在于DDD,因为这个我还未能完全理解,当然避免不了中间会涉及DDD的一些概念. DDD 简单介绍 DDD 什么?为…

#一 背景点评美团合并之后,业务需要整合,我们部门的几条业务需要往美团平台迁移,为了降低迁移成本,开发和维护成本,以及将来可能要做的单元测试,需要对架构进行相应的调整.之前的代码都堆在Activity或Fragment里面,UI,业务,数据混合在一起,就使得难以单独的复用和扩展.测试. ## #二 目标 代码复用 UI独立 业务独立 数据独立 可测试 ## #三 简洁架构这里先引入简洁架构的概念,该架构由Uncle Bob提出,他认为一个架构应该具有以下特性 框架独立性 架构不应该依赖于现有的l…

GDNative的架构从最早叫"DLScript"的时候到目前为止已经发生了很大的变化.随着Godot 3.0版本接近最终发布以及API越来越稳定,是时候对GDNative目前的形态作一个概述了. GDNATIVELIBRARY GDNativeLibrary是一种资源类型.它是对每种平台所需的实际二进制文件的一种抽象:包含一些属性."入口"库加载路径清单及"入口"库所依赖库的清单. 这些清单是一套功能特性标记的简单映射形式 - 一般是一个文件路…

MemSQL 自称是最快的内存数据库.目前已发布了2.5版本. MemSQL 具有以下特点 1 高效的并行,尤其是分布式的MemSQL. 2 高效的并发,采用lock-free的内存数据结构skip list 和hash.支持MVCC. 3 查询执行计划编译成C++的形式,可以高效执行并且可以重用 4 支持数据的冗余存储,提高可用性 5 支持重放事物日志的复制 6 支持JSON格式的数据处理 下面来看看Memsql的share-nothing分布式架构 两层架构:分为aggregator 和 l…

MemSQL 自称是最快的内存数据库.目前已发布了2.5版本. MemSQL 具有以下特点 1 高效的并行,尤其是分布式的MemSQL. 2 高效的并发,采用lock-free的内存数据结构skip list 和hash.支持MVCC. 3 查询执行计划编译成C++的形式,可以高效执行并且可以重用 4 支持数据的冗余存储,提高可用性 5 支持重放事物日志的复制 6 支持JSON格式的数据处理 下面来看看Memsql的share-nothing分布式架构 两层架构:分为aggregator 和 l…

1.Map-Reduce的逻辑过程 如果我们须要处理一批有关天气的数据.其格式例如以下: 依照ASCII码存储.每行一条记录 每一行字符从0開始计数,第15个到第18个字符为年 第25个到第29个字符为温度.当中第25位是符号+/- 0067011990999991950051507+0000+ 0043011990999991950051512+0022+ 0043011990999991950051518-0011+ 0043012650999991949032412+0111+ 00430…

说来羞愧,MVP的架构模式已经在Android领域出现一两年了.可是到今天自己才開始Android领域中的MVP架构征程. 闲话不多说,開始吧. 一.架构演变概述 我记得我找第一份工作时,面试官问我"android是否属于MVC架构模式,简述一下".确实,Android的总体设计结构就是MVC的设计模式.在J2EE的开发中,使用的也是MVC模式,MVC模式是一个经典,经历了几十年的考验.Android项目中的MVC架构: View:是应用程序中处理数据显示的部分.相应于layout文件…

platform总线是Linux2.6引入的虚拟总线,这类总线没有对应的硬件结构.与之相反,USB总线和PCI总线在内核中是有对应的bus(USB-bus和PCI-bus)的.为了统一管理CPU这些既不属于USB又不属于PCI总线的外设资源,采用了platform虚拟总线.和字符设备不同,在platform架构中,整个驱动分为了device和driver两部分,提高了系统的可移植性. 在学习platform架构时,我们可以借助一点面向对象的思想,注意关注一些重要的结构体,将属性和行为分开学习,再…

http://blog.csdn.net/qianjin0703/article/details/5942579 http://blog.chinaunix.net/uid-28621021-id-3487087.html http://www.rdbuy.cn/article-137.html?from=rss…

1 overlay可能支持的颜色格式/* possible overlay formats可能支持的颜色格式 */enum {    OVERLAY_FORMAT_RGBA_8888    = HAL_PIXEL_FORMAT_RGBA_8888,    OVERLAY_FORMAT_RGB_565      = HAL_PIXEL_FORMAT_RGB_565,    OVERLAY_FORMAT_BGRA_8888    = HAL_PIXEL_FORMAT_BGRA_8888,    OV…