基于浏览器的 MapReduce-低调大师

基于浏览器的 MapReduce

2017-10-18 666

本文讲的是基于浏览器的 MapReduce，

在分布式计算和海量数据中摸爬滚打了很久之后，你一定会感谢优雅的 Google Map-Reduce 框架。它的 map ，emit 和 reduce模块既通用又简洁，这使它成为了一个强有力的工具。虽然 Google 公开了理论，但是底层的软件实现仍然是闭源的，而这可以说是他们最大的竞争优势之一（GFS，BigTable，等等）。当然，现在有很多开源的分支（Apache Hadoop，Disco，Skynet，以及其他），但是人们总会发现，优美简洁的理论和惨痛的实现之间存在的断层：诸如自定义协议，自定义服务器，文件系统，冗余，等等等等。问题来了，我们怎样能把这个差距缩短一点？

大规模并行计算

在我和 Michael Nielsen 进行了多次迭代、试错、深入的对话之后，一个念头突然闪现出来:

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Kettle 中转换(transformation)的执行过程

1，Spoon.java的main方法是整个Kettle运行的入口。当打开Kettle的设计器界面后，可以在其中设计作业和转换。这里讨论转换的执行过程。 2，设计好一个转换后，转换保存的本地文件是 .ktr文件。从 .ktr文件中可以读取出该转换的元数据transMeta。 3，点击运行按钮时，触发监听器，调用Spoon.java 的runFile() ，在runFile里面调用 executeFile()。在executeFile()里面获得了transMeta数据。 1 public void executeFile(boolean local, boolean remote, boolean cluster, boolean preview, boolean debug, 2 Date replayDate, boolean safe) { 3 4 TransMeta transMeta = getActiveTransformation();//在这里得到了transMeta 5 if (transMeta != null) 6 executeTransformation(tr...

2017-10-19

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flink和spark的异同： https://www.zhihu.com/question/30151872 presto 还是hive？ http://geek.csdn.net/news/detail/98839 devops的思考： http://www.jianshu.com/p/a01f912f1f66 postgres的黑科技： https://yq.aliyun.com/articles/2727 kafka的应用场景： http://blog.csdn.net/code52/article/details/50475511 OLAP常用框架：spark-sql，presto，druid，kylin的区别 https://www.zhihu.com/question/41541395?sort=created

2017-10-19

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。