转自:http://warlaze.blog.sohu.com/58477971.html AXIOM Axis对象模型(AXIOM)是一个XML对象模型,设计用于提高XML处理期间的内存的使用率和性能,基于Pull解析. Pull解析方式,基于STAX(Streaming API for XML),Pull解析是最近处理XML的一种趋势, 而SAX和DOM都是基于push的解析方式,也就是说解析控制在parser本身.Push解析方式很容易使用,但在处理XML文档时效率并不好,(因为要在内存中

一.Hadoop计数器 1.1 什么是Hadoop计数器 Haoop是处理大数据的,不适合处理小数据,有些大数据问题是小数据程序是处理不了的,他是一个高延迟的任务,有时处理一个大数据需要花费好几个小时这都是正常的.下面我们说一下Hadoop计数器,Hadoop计数器就相当于我们的日志,而日志可以让我们查看程序运行时的很多状态,而计数器也有这方面的作用.那么就研究一下Hadoop自身的计数器.计数器的程序如代码1.1所示,下面代码还是以内容为“hello you:hell0 me”的单词统计为例.

[hihoCoder#1065]全图传送 试题描述 先知法里奥是 Dota 系列中的一个英雄.机动性强,推塔能力一流,打钱速度快,传送技能使先知可以全地图支援.在后期比拼中通过强大的兵线控制能力使得对方的兵线一直难以过河,并具有一定的后期 DPS 能力. 我们今天要考虑的是传送技能.假设战场是一个树形区域,每个节点有一个权值 vi.当你传送到某个点 u 时,可以支援距离点 u 半径 r 以内的所有节点.请对于下列询问"u r", 回答以 u 节点为中心,半径 r 以内的节点中,权值最大

--[[作者信息: 超级炉石 (Teleport stone) 作者QQ:247321453 作者Email:247321453@qq.com 修改日期:2014-3-12 功能:除了传送,还有召唤NPC,其他更多功能 ]]-- print(">>Script: Teleport stone.") --菜单所有者 --默认炉石 --阵营 --菜单号 --菜单类型 --GOSSIP_ICON 菜单图标 -- 对话 -- 货物 -- 传送 -- 训练(书) -- 复活 -- 设

转自:http://blog.csdn.net/hippig/article/details/7858574 shadow volume 这个术语几乎是随着 DOOM3 的发布而成为FPS 玩家和图形学爱好者谈论的对象的.虽然这个游戏还没有上市,但是凭借 John Carmack 的传奇经历以及 DOOM3发布的一些让人惊讶的预览图片,我们仍然有理由认为它将会是 2004 年最热门的 FPS 游戏之一. id software向来都不吝惜为了达到最好的图像效果而使用最先进的渲染技术,这曾经使得玩

转载:http://www.programgo.com/article/98912703200/ 1.什么是JAX-WS JAX-WS (JavaTM API for XML-Based Web Services)规范是一组XML web services的JAVA API.JAX-WS允许开发者可以选择RPC-oriented或者message-oriented 来实现自己的web services.JAX-WS2.0 (JSR 224)是Sun新的web services协议栈,是一个完全基

一:基本知识: 1. 使用谷歌地图 API 的第一步就是要注册一个 API 密钥,需要注重一下两点: 1.假如使用 API 的页面还没有发布,只是在本地调试,可以不用密钥,随便用个字符串代替就可以了. 2.API 密钥只对网站目录或者域有效.对不同域的网页,需要用这些域分别注册不同的密钥 2.页面引用javascript文件<script src="http://ditu.google.com/maps?file=api&hl=zh-CN&v=2&key=abcde

---恢复内容开始--- shuffle和排序 过程图如下: MapReduce确保每个reduce的输入都按键排序,系统执行排序的过程——将map输出作为输入传给reduce——成为shuffle,理解shuffle的工作原理,有助于MapReduce程序的优化,因为shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分,shuffle是MapReduce的心脏,是奇迹发生的地方 map端 map函数开始产生输出时,并不是简单的将它写到磁盘,这个过程非常复杂,它是利用缓冲的方式写到内存,并处于效率

信息交换 (message.cpp) [题目描述] Byteland战火又起,农夫John派他的奶牛潜入敌国获取情报信息. Cow历尽千辛万苦终于将敌国的编码规则总结如下: 1 编码是由大写字母组成的字符串. 2 设定了密字.加密的过程就是把原信息的字母替换成对应密字. 3 一个字母有且仅有一个对应密字,不同字母对应不同密字. 如今,Cow终于获取了敌国发送的一条加密信息和对应的原信息.Cow如下破解密码:扫描原信息,对于原信息中的字母x,找到它在加密信息中的对应大写字母y,且认为y是x的密字.

本节接着回答MAP技术的第三个问题:“MAP-BR的Pool是如何实现?可靠性如何提升?” 在MAP域中通过将多个MAP-BR放在同一个Pool内实现负载分担和保护倒换的.同一个Pool中的每个MAP-BR配置相同的Anycast IPv6 address和不同的IPv6 address.MAP-CE配置的BR地址是选用的Anycast IPv6 address. Anycast IPv6 address是IPv6地址族里面一个特殊的地址类型,它是一组接口的标识符,送往一个任播播地址的包被传送至

序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了. 原文和作者一起讨论: http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6775034.html 微信:intsmaze Sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具.Sqoop架构非常简单,

1:sqoop的概述: (1):sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具.(2):导入数据:MySQL,Oracle导入数据到Hadoop的HDFS.HIVE.HBASE等数据存储系统:(3):导出数据:从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库 (4):工作机制: 将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现: 在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制: (5):Sqoop的原理: Sq

需求描述: 客户出完账之后需要把出账的数据以文本文件的方式传送给收入管理系统,客户以前是通过本地的一个工具软件上传的,由于安全监管的原因,不允许在本地使用工具上传,因此客户希望我们在已经上线使用的系统开发一个功能实现他们的需求. 业务梳理: 我梳理一下具体的细节,具体的流程如图所示: 程序实现: 一.首先是设计页面,由于是在原系统的基础上新增功能,需要提前做好菜单的配置工作.我设计的页面如下图,一个是下拉选择框(用户选择相对应的业务),一个是选择文件,一个是月份(表示需要传送的文件是哪个月),一

控制器中使用map模型数据,传送数据给视图. 控制器参考代码: package com.tiekui.springmvc.handlers; import java.util.Arrays; import java.util.Map; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import com.sun.xml.

和上一篇的POJO 部署相比主要是services.xml 中配置的消息接受处理器类不一样和Java 类中写法不一样. 使用AXIOM构建服务 样例源码路径: C:\Apps\axis2\axis2-1.7.9\samples\quickstartaxiom 请注意/ samples / quickstartaxiom中包含的目录结构: - quickstartaxiom - README.txt - build.xml - resources - META-INF - services.xml

转自:http://blog.csdn.net/yczws1/article/details/21899007 纯干货:通过WourdCount程序示例:详细讲解MapReduce之Block+Split+Shuffle+Map+Reduce的区别及数据处理流程. Shuffle过程是MapReduce的核心,集中了MR过程最关键的部分.要想了解MR,Shuffle是必须要理解的.了解Shuffle的过程,更有利于我们在对MapReduce job性能调优的工作有帮助,以及进一步加深我们对MR内

需求,安全检查,例如Linux系统,用户安全检查,配置项检查等,这些检查的规则在Drools里面去实现,数据传送过来即可, 问题:如何定义数据结构,不同的检查项会有不同的数据结构,如何规范呢? 思路: 使用map嵌套的思路,检查的数据输出过来是json的格式发送到kafka,然后spark streaming程序直接读取json,然后转为map进行处理. 遇到的问题,一开始代码是使用scala.util.parsing.json.JSON.parseFull(string),这样返回的可能是ma

Shuffle的本意是洗牌.混乱的意思,类似于java中的Collections.shuffle(List)方法,它会随机地打乱参数list里的元素顺序.MapReduce中的Shuffle过程.所谓Shuffle过程可以大致的理解成:怎样把map task的输出结果有效地传送到reduce输入端.也可以这样理解, Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.  上图表示的是Shuffle的整个过程.在Hadoop这样的集群环境中,大部分map task

一.SPA 不是指水疗.是 single page web application 的缩写.中文翻译为 单页应用程序 或 单页Web应用,更多解释请自行搜索. 所有的前端人员都应该明白我们的页面的 url 构成:http://www.fengcms.com/index.html?name=fungleo&old=32#mylove/is/world/peace 如上的 url 由以下部分组成:协议.域名.文件名称.get参数.锚点 1.http:// 规定了页面采用的协议. 2.www.feng

为什么要使用缓存 缓存最终的目的是为减轻服务端压力,减少网络传输请求 客户端缓存 浏览器访问自带缓存~~ 页面缓存 浏览器缓存 App客户端缓存    IOS 前端开发     底层都有缓存技术的 (移动端登录 用token 本地是有个文件的) 如果一旦请求到服务器端之后,会在本地缓存一份,快速响应给用户. 网络缓存 代理缓存(Nginx可以缓存) CDN缓存 服务器缓存 数据库缓存 平台缓存级缓存 缓存最终的目的是为减轻服务端压力,减少网络传输请求 Session 是存放在服务器端(保存在单个

将List变成Map结构体,下面的文字是没有水平! 写作方法传送前土壤很长一段时间.我不知道有没有好的解决办法.我们也希望提供! Map<String, String> map1 = new HashMap<String, String>(); map1.put("a", "1"); map1.put("b", "3"); map1.put("c", "5");