本文为CoryXie原创译文,转载及有任何问题请联系cory.xie#gmail.com. 附录A 符号编码   表A-1显示了对于数据字符字节到符号的编码. 表 A-2显示了对于特殊符号的编码. RD- 和 RD+是指以per-Lane为基准的符号序列的Running Disparity.   附录B     符号加扰(Symbol Scrambling)   B.1 数据加扰(Data Scrambling) 下面的子函数使用LFSR来对"inbyte" 中包含的8-bit值进行编

Appendix A 附录A PC hardware Pc的硬件 This appendix describes personal computer (PC) hardware, the platform on which xv6 runs. 这个附录描述了xv6运行的平台——个人计算机(PC)的硬件. A PC is a computer that adheres to several industry standards, with the goal that a given piece o

Appendix B 附录 B Figure B-1 The relationship between logical, linear, and physical addresses. 图B-1:逻辑地址.线性地址以及物理地址的关系图 The boot loader 系统启动器 When an x86 PC boots, it starts executing a program called the BIOS, which is stored in non-volatile memory on

E.1   安装Kafka E.1.1    下载Kafka Kafka是由LinkedIn设计的一个高吞吐量.分布式.基于发布订阅模式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展.可靠性.异步通信和高吞吐率等特性而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统都支持与Kafka集成,其中Spark Streaming作为后端流引擎配合Kafka作为前端消息系统正成为当前流处理系统的主流架构之一. Kafka安装包可以在其官网下载页面下载,下载地址如下,为加快下载速度可以选择中国境内的镜像,选择

D.1    安装ZooKeeper D.1.1   下载ZooKeeper ZooKeeper是Apache基金会的一个开源.分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现.它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护.域名服务.分布式同步.组服务等.它的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效.功能稳定的系统提供给用户. ZooKeeper安装包可以在其官网下载页面下载,下载地址如下,为加快下载速度可以选择中国境内的镜像,选择稳

如果需要直接安装Hive,可以跳过编译步骤,从Hive的官网下载编译好的安装包,下载地址为http://hive.apache.org/downloads.html . C.1  编译Hive C.1.1   下载Hive源代码包 在Hive的官网下载页面上下载,为加快下载速度选择中国境内的镜像,并下载apache-hive-1.2.1-src.tar.gz源代码包.下载后把安装包方放在目录/home/spark/work目录下,用如下命令解压缩hive安装文件: $cd /home/spark

B.1  卸载旧的MaySql程序 第一步   查找以前是否安装有mysql 使用命令查看是否已经安装过mysql: #rpm -qa | grep -i mysql 如果没有结果,则可以进行mysql数据库安装 第二步   如果有,则先停止mysql服务并删除之前安装的mysql 如果之前安装过MySql,则先停止mysql服务.然后删除之前安装的mysql #rpm -ev MySQL-server-5.6.21-1.el6.x86_64 #rpm -ev MySQL-devel-5.6.2

A.1  编译Hadoop A.1.1  搭建环境 第一步安装并设置maven 1.  下载maven安装包 建议安装3.0以上版本(由于Spark2.0编译要求Maven3.3.9及以上版本),本次安装选择的是maven3.3.9的二进制包,下载地址如下: http://mirror.bit.edu.cn/apache/maven/maven-3/ 2.  上传git并解压缩 把下载的maven安装包上传到/home/spark/work目录,使用如下命令解压缩并把文件夹移动到/app/sof

第一题 (Map)利用Map,完成下面的功能: 从命令行读入一个字符串,表示一个年份,输出该年的世界杯冠军是哪支球队.如果该 年没有举办世界杯,则输出:没有举办世界杯. 附:世界杯冠军以及对应的夺冠年份,请参考本章附录. 附录 历届世界杯冠军 届数 举办年份 举办地点 冠军 第一届 1930年 乌拉圭 乌拉圭 第二届 1934年 意大利 意大利 第三届 1938年 法国 意大利 第四届 1950年 巴西 乌拉圭 第五届 1954年 瑞士 西德 第六届 1958年 瑞典 巴西 第七届 1962年

附录B :C++/C试题 本试题仅用于考查C++/C程序员的基本编程技能.内容限于C++/C常用语法,不涉及数据结构.算法以及深奥的语法.考试成绩能反映出考生的编程质量以及对C++/C的理解程度,但不能反映考生的智力和软件开发能力. 笔试时间90分钟.请考生认真答题,切勿轻视. 一.请填写BOOL , float, 指针变量 与“零值”比较的 if 语句.(10分) 提示:这里“零值”可以是0, 0.0 , FALSE或者“空指针”.例如 int 变量 n 与“零值”比较的 if 语句为: if

附录A  错误处理 A．1 Unix系统中的错误处理 1．Unix风格的错误处理 if ((pid = wait(NULL)) < 0) { fprintf(stderr,”wait error:%s\n”,strerror(errno))); exit(0); } strerror函数返回某个errno值的文本描述. 2．Posix风格的错误处理 if ((retcode = pthread_create(&tid,NULL,thread,NULL))!= 0){ fprintf(stde

遇到同样的问题,在豆瓣上转过来记录下. 以下内容转自:http://book.douban.com/annotation/16409380/ -------------------分割线-------------------------------------- 最近钻研CLRS,以求在数据结构与算法方面更进一步学习,着实发现国外教材的严谨,全面,严奶奶着实不及.也发现前路漫漫,其修远兮,我必须上下而求索.也发现了一些中外教材定义上不一致的地方,尤以树这个方面比较突出. 一些差别: 1.深度,高

课程回顾 C语言库的特性和发展 C语言库的常用库函数 标准库函数的特色应用 git@github.com:Kevin-Dfg/Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-C.git 附录三 附录三 嵌入式C程序的编译与调试 嵌入式C程序的编译与调试 git@github.com:Kevin-Dfg/Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-C.git 预习检查 C语言的编译过程分哪几个阶段 嵌入式系统的编译过程分几

上章回顾 数组和指针相同与不同 通过指针访问数组和通过数组访问指针 指针在什么时候可以加减运算 函数指针的申明和调用 函数数组和数组函数 git@github.com:Kevin-Dfg/Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-C.gitgit@github.com:Kevin-Dfg/Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-C.git 附录二 附录二 C语言标准库 C语言标准库 git@github.com

附录D.2 复制连接框架 复制连接是map端连接,得名于它的具体实现:连接中最小的数据集将会被复制到所有的map主机节点.复制连接的实现非常直接明了.更具体的内容可以参考Chunk Lam的<Hadoop in Action>. 这个部分的目标是:创建一个可以支持任意类型的数据集的通用的复制连接框架.这个框架中提供了一个优化的小功能:动态监测分布式缓存内容和输入块的大小,并判断哪个更大.如果输入块较小,那么你就需要将map的输入块放到内存缓冲中,然后在map的cleanup方法中执行连接操作了

附录D.1 优化后的重分区框架 Hadoop社区连接包需要将每个键的所有值都读取到内存中.如何才能在reduce端的连接减少内存开销呢?本文提供的优化中,只需要缓存较小的数据集,然后在连接中遍历较大数据集中的数据.这个方法中还包括针对map的输出数据的次排序,那么reducer先接收到较小的数据集,然后接收到较大的数据集.图D.1是这个过程的流程图. 图D.2是实现的类图.类图中包含两个部分,一个通用框架和一些类的实现样例. 连接框架 我们以和Hadoop社区连接包的近似的风格编写连接的代码.目

附录A.10 LZOP LZOP是一种压缩解码器,在MapReduce中可以支持可分块的压缩.第5章中有一节介绍了如何应用LZOP.在这一节中,将介绍如何编译LZOP,在集群做相应配置. A.10.1 获得更多的信息 表A.12 有用的资源 描述 URL地址 Twitter有关于LZOP的博客文章,包括一些统计信息和安装指南 http://bit.ly/dfEvGn Todd Lipcon的LZO GitHub库.  https://github.com/toddlipcon/hadoop-lz

为什么要使用正则表达式 UNIX 中提供了许多 指令 和 tools,它们具有在文件中 查找(Search)字串或替换(Replace)字串 的功能.像 grep, vi , sed, awk,... 不论是查找字串或替换字串,都得先告诉这些指令所要查找(被替换)的字串为何.若未能预先明确知道所要查找(被替换)的字串为何,只知该字串存在的范围或特征时,例如: (一)查找 "T0.c", "T1.c", "T2.c".... "T9.c&

因内置变量的个数不多,此处按其相关性分类说明,并未按其字母顺序排列. ARGC ARGC表示命令行上除了选项 -F, -v, -f 及其所对应的参数之外的所有参数的个数.若将"awk程序"直接写在命令列上,则 ARGC 亦不将该"程序部分"列入计算. ARGV ARGV数组用以记录命令列上的参数. 例:执行下列命令 $ -f prg.awk file1.dat file2.dat 或 $ '{ print $1 * a }' file1.dat file2.dat

Actions 是由下列指令(statement)所组成: 表达式 ( 函数调用,赋值...) print 表达式列表 printf( 格式化字符串, 表达式列表) if( 表达式 ) 语句 [else 语句] while( 表达式 ) 语句 do 语句 while( 表达式) for( 表达式; 表达式; 表达式) 语句 for( variable in array) 语句 delete break continue next exit [表达式] 语句 awk 中大部分指令与 C 语言中的用

awk 通过判断 Pattern 的值来决定是否执行其后所对应的Actions.这里列出几种常见的Pattern: A.1 BEGIN BEGIN 为 awk 的保留字,是一种特殊的 Pattern. BEGIN 成立(其值为true)的时机是: "awk 程序一开始执行,尚未读取任何数据之前." 所以在 BEGIN { Actions } 语法中,其 Actions 部份仅于程序一开始执行时被执行一次.当 awk 从数据文件读入数据行后, BEGIN 便不再成立,故不论有多少数据行,