Mincemeat-node 是使用Node.js实现的极简MapReduce框架，可以快速的部署投入工作，免去Hadoop繁琐的配置，享受随心大数据。
Mincemeatpy实现的是一种非常简单的MapReduce模型，仅仅实现了任务的分布计算，并没有类似HDFS这样的支撑，因此只适合做计算量很 大的工作，但是相对于Hadoop的好处在于部署非常的方便，单文件随处运行，在实际使用中非常的方便，这也是我想用Node.js去实现的原因之一。 Node.js的网络异步处理模型非常适合于这种突发通信量较大，性能要求比较高的场景，并且也是单文件随处运行的典型。相对的，Node.js也有一个 很严重的缺点：无法很好的利用多核CPU。因此在代码的实现上，我还是使用了多进程的方式来达到最大化的利用计算资源，并且对Client的负载进行检测 以便做负载均衡。
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本文向大家介绍MongoDB中的MapReduce简介，包括了MongoDB中的MapReduce简介的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 MongoDB MapReduce MapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。这样做的好处是可以在任务被分解后，可以通过大量机器进行并行计算，减少整个操作的时间。 上
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Kotlin是JetBrains团队开发的一门现代的、注重工程实用性的静态类型编程语，JetBrains团队以开发了世界上最好用的IDE而著称。
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hyperf/database 功能十分强大，但也不可否认效率上确实些许不足。这里提供一个极简的 hyperf/db 组件，支持 PDO 和 Swoole Mysql。 安装 composer require hyperf/db 发布组件配置 该组件的配置文件位于 config/autoload/db.php，如果文件不存在，可通过下面的命令来将配置文件发布到骨架去： php bin/hyper
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1. 概述 2. 部署单机 TC Server 3. 部署集群 TC Server 4. 接入 Java 应用 1. 概述 Seata 是阿里开源的一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。 1.1 四种事务模式 Seata 目标打造一站式的分布事务的解决方案，最终会提供四种事务模式： AT 模式：参见《Seata AT 模式》文档 TCC 模式：参见《Seata
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为了更好理解Hooks原理，这一节我们遵循React的运行流程，实现一个不到100行代码的极简useState Hook。建议对照着代码来看本节内容。 工作原理 对于useState Hook，考虑如下例子： function App() { const [num, updateNum] = useState(0); return <p onClick={() => updateNum(
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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