MapReduce

MapReduce是一种并行编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行计算，它将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象为两个函数：Map和Reduce。 MapReduce是单输入、两阶段、粗粒度数据并行、分布式计算框架。 适合用MapReduce来处理的数据集要满足一个前提条件：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。 MapReduce

大数据 概述 大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力。 大数据 场景 假如你为一家网络购物商店工作，很多用户访问该网站，其中有些人会购买商品，有些人则随意浏览后就离开。 对于你来说，可能很想识别那些有购物意愿的用户。 那么问题就来了，数据集可能会非常大，在单机上训练要运行好几天。 接下来：我们讲讲 MapRedece 如何来解决这样的问题 MapRedece Hadoop 概述 Had

目录 简介 对程序员来说很常见一种情况是在没有合理的程序架构时就开始编程，没有一个清晰的和定义好的架构的时候，大多数开发者和架构师通常会使用标准式的传统分层架构模式（也被称为多层架构）—通过将源码模块分割为几个不同的层到不同的包中。不幸的是，这种编码方式会导致一系列没有组织性的代码模块，这些模块缺乏明确的规则、职责和同其他模块之间的关联。这通常被称为架构大泥球。 应用程序缺乏合理的架构一般会导致程

大数据 概述 大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力。 大数据 场景 假如你为一家网络购物商店工作，很多用户访问该网站，其中有些人会购买商品，有些人则随意浏览后就离开。 对于你来说，可能很想识别那些有购物意愿的用户。 那么问题就来了，数据集可能会非常大，在单机上训练要运行好几天。 接下来：我们讲讲 MapRedece 如何来解决这样的问题 MapRedece Hadoop 概述 Ha

The Clean Architecture 原文链接 : The Clean Architecture 译文出自 : 开发技术前线 www.devtf.cn Robert Martin 译者:zimoguo 校对者:Mr.Simple 在过去的几年中,我们已经看到了关于系统框架的一些想法 : Hexagonal Architecture(六角架构)(a.k.a. Ports and Adapte

PlayStation®规格软件的保存数据 PlayStation®规格软件的保存数据会保存至与游戏数据相同的储存媒体（Memory Stick™或主机内存）内之内置记忆卡。 关于内置记忆卡 启动已自PlayStation®Store下载的PlayStation®规格软件时，系统会自动新建2组内置记忆卡（记忆卡插口1、2）。内置记忆卡会以PlayStation®规格软件相同的名称保存。 提示 每套

我对Java非常陌生，所以如果我做了一些非常错误的事情，请原谅我。 我在一个项目中工作，我需要快速扫描大量的数据（CSV有5000万行或更多，每行5个条目）重复。我使用了，因为它的方法速度很快。

介绍下MapReduce ● 1.1 MapReduce定义 ○ MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析应用”的核心框架。 ○ MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并行运行在一个 Hadoop 集群上。 MapReduce优缺点 ● 1.2 MapReduce优缺点 ○ 1.2.

Kubernetes v1.9 单集群最大支持 5000 个节点，也就是说 Kubernetes 最新稳定版的单个集群支持 不超过 5000 个节点 不超过 150000 个 Pod 不超过 300000 个容器 每台 Node 上不超过 100 个 Pod 公有云配额 对于公有云上的 Kubernetes 集群，规模大了之后很容器碰到配额问题，需要提前在云平台上增大配额。这些需要增大的配额包括