发现一本好书--《Windows用户态程序高效排错 》
当当缺货呀。
网上有PDF看着先。。。
看了前几章,作者有实力的,对微软API了解得很呀~~~~不愧是内部人士。。。
汇编,编译,都高屋建翎,一针见血。。
学东西,要带着问题,带着想像力和带着目标去学。昨晚总结HADOOP成果时也想到这一点的。。
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惭入佳境之布置双节点DATANODE及错误解决
先流一下口水~~~~ 传说中YAHOO用于HADOOP的机房: 推荐安装指南: http://www.michael-noll.com/tutorials/running-hadoop-on-ubuntu-linux-multi-node-cluster/ 其布置多节点的思路是: 先将第一个布置好的SINGLE节点方案弄好。 然后,将第一个节点的东东复制到另一个节点。 再将第二个节点降成DATANODE节点,而第一个节点为NAMENODE节点。 这样,就很好的实现了节点扩展。 但。。。。其实,在会产生一个小小的问题,我没有弄明白: 那是否需要重新FORMAT整个HDFS系统,还是说整个HADOOP方案在节点增加之后,啥都不用动? 因为我试着按指南重新格式化了HDFS,结果,所有的DATANODE无法正常启动了。 出错信息为: 2013-04-11 05:46:48,849 ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: java.io.IOException: Incompatible namespaceIDs in /ap...
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Twitter Storm 实时数据处理框架分析总结
是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架(原来是由BackType开发,后BackType被Twitter收购,将Storm作为Twitter的实时数据分析)。实时数据处理的应用场景很广泛,如上篇文章介绍S4时所说的个性化搜索广告的会话特征分析。而Yahoo当初创建S4项目的直接业务需求就是为了在搜索引擎的‘cost-per-click’广告中,能根据当前情景上下文(用户偏好,地理位置,已发生的查询和点击等)来估计用户点击的可能性并实时做出调整。 这种高可拓展性,能处理高频数据和大规模数据的实时流计算解决方案将被应用于实时搜索,高频交易和社交网络上。而流计算并不是最近的热点,金融机构的交易系统正是一个典型的流计算处理系统,它对系统的实时性和一致性有很高要求。 twitter列举了storm的三大作用领域: 1) 信息流处理(Stream Processing) Storm可以用来实时处理新数据和更新数据库,兼具容错性和可扩展性。 2) 连续计算(Continuous Computation) Storm可以进行连续查询并把结果即时反馈给客户,比如将Tw...
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