MapR

hadoopde mapr MapR Streams是一个新的分布式消息传递系统，用于大规模流式传输事件数据，并且已集成到MapR融合平台中。 MapR Streams使用Apache Kafka API，因此，如果您已经熟悉Kafka，就会发现开始使用MapR Streams特别容易。 尽管MapR Streams通常使用Apache Kafka编程模型 ，但仍存在一些关键差异。 例如，在Map

mapr-fs 架构 MapR Streams和MapR-DB都是MapR融合数据平台中非常激动人心的开发。 在这篇博客文章中，我将向您展示如何获取Ruby代码以与MapR-DB和MapR Streams进行本机交互。 我是Ruby开发人员，并且HBase和Kafka的现有Ruby客户端/库在MapR等效项下无法正常工作。 因此，我着手寻找一种方法来使Ruby代码与这两种MapR技术进行本地对话。

MapR Streams和MapR-DB都是MapR融合数据平台中非常激动人心的开发。 在此博客文章中，我将向您展示如何获取Ruby代码以与MapR-DB和MapR Streams进行本机交互。 我是Ruby开发人员，并且HBase和Kafka的现有Ruby客户端/库在MapR等效项下无法正常工作。 因此，我着手寻找一种方法来使Ruby代码与这两种MapR技术进行本地对话。 我决定尝试将Java示

MapR生态系统软件包2.0（MEP）随附了一些与MapR流有关的新功能： 用于MapR Streams的Kafka REST代理为MapR Streams和Kafka集群提供RESTful接口，从而易于使用和产生消息以及执行管理操作。 Kafka Connect for MapR Streams是一个实用程序，用于在MapR Streams与Apache Kafka和其他存储系统之间流式传输数据

一、MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。 MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由 map 以并行的方式处理，框架对 map 的输出进行排序，然后输入到 reduce 中。MapReduce 框架专门用于 <key，value> 键值

Dubbo 是阿里巴巴公司开源的一个Java高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和 Spring框架无缝集成。不过，略有遗憾的是，据说在淘宝内部，dubbo由于跟淘宝另一个类似的框架HSF（非开源）有竞争关系，导致dubbo团队已经解散（参见http://www.oschina.net/news/55059/druid-1-0-9 中的评论），反到是

类型 实现框架 应用场景 批处理 MapReduce 微批处理 Spark Streaming 实时流计算 Storm

其于职业介绍所、工头、工人、工作模型的分布式计算框架。 职业介绍所有两种，一种是本地职业介绍所，一种是远程职业介绍所。顾名思义，本地职业介绍所就是在当前计算机上的，远程职业介绍所用于连接到远程职业介绍所的。 工人、工头都可以加入到职业介绍所，所以加到本地或远程种业介绍所都是可以的。 在同一个职业介绍所中，具有同样类型的工人、工头和工作都存在的时候，工作就可以被安排下去执行。当然，有两种安排方式，一

主要内容：1.RPC流水线工程,2.RPC 技术选型,3.如何设计 RPC1.RPC流水线工程 ① Client以本地调用的方式调用服务 ② Client Stub接收到调用后，把服务调用相关信息组装成需要网络传输的消息体，并找到服务地址（host:port），对消息进行编码后交给Connector进行发送 ③ Connector通过网络通道发送消息给Acceptor ④ Acceptor接收到消息后交给Server Stub ⑤ Server Stub对消息进行解码，

在前面的章节里，我们已经学习了如何使用不同的打分公式，也了解了使用这些打分公式的好处。我们也学习了何如使用不同的倒排表结构来改变索引数据的方式。此外，我们也学习了自如应用近实时搜索和数据实时获取(real-time GET),了解了检索器(searcher)重启(reopen)背后的意义。我们也探讨了多语言数据的处理，也学习了配置事务日志来实现业务需求。最后，我们学习段合并(segments me