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…
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…
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…
 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…
Childlife旗下,尤其以 “提高免疫力”为口号的“三驾马车”:第一防御液.VC.紫雏菊,是相当热门的海淘产品.据说这是一系列“成分天然.有效治愈感冒提升免疫力.由美国著名儿科医生研发”的药物.…
Ubuntu 版本是 18.04 ,用的是阿里云服务器,记录一下自己实际安装过程的操作步骤. 安装 docker 安装所需的软件 apt-get update apt-get install -y apt-transport-https gnupg-agent software-properties-common 添加阿里云安装源的密钥 curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key a…
Qt 学习笔记全系列传送门: Qt 学习笔记 - 第一章 - 快速开始.信号与槽 Qt 学习笔记 - 第二章 - 添加图片.布局.界面切换 [本章]Qt 学习笔记 - 第三章 - Qt的三驾马车之一 - 串口编程 + 程序打包成Windows软件 目录 1.创建项目 2.UI 3.逻辑功能 4.程序打包和部署 1.创建项目 实现串口助手 创建 Qt Widgets Application 项目 seial 基类选择 Widget 2.UI UI设计 接收框组件,在分类 Input Widgets…
点击下载<不一样的 双11 技术:阿里巴巴经济体云原生实践> 本文节选自<不一样的 双11 技术:阿里巴巴经济体云原生实践>一书,点击上方图片即可下载! 作者 | 陈星宇(宇慕)阿里云基础技术中台技术专家 导读:etcd 是阿里巴巴内部容器云平台用于存储关键元信息的组件.阿里巴巴使用 etcd 已经有 3 年的历史, 在今年 双11 过程中它又一次承担了关键角色,接受了 双11 大压力的检验.为了让更多同学了解到 etcd 的最佳实践和阿里巴巴内部的使用经验,本文作者将和大家分享阿…
itemKNN发展史----推荐系统的三篇重要的论文解读 本文用到的符号标识 1.Item-based CF 基本过程: 计算相似度矩阵 Cosine相似度 皮尔逊相似系数 参数聚合进行推荐 根据用户项目交互矩阵 \(A\) 计算相似度矩阵 \(W\): 这样,用户对整个项目列表的偏好值可以如下计算: \[{ {\tilde a_i}^T}={ a_i^T} \times W\] 例如,对于 j 号物品,用户的偏好值如此计算: \[{ {\tilde a_{(u,j)}}}=\sum_{i\in…