基于浏览器的 MapReduce-低调大师

基于浏览器的 MapReduce

2017-10-18 648

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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Oracle

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包，主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心，它包含了JAVA的运行环境（JVM+Java系统类库）和JAVA工具。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。