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HADOOP1.X中HDFS工作原理

PS:NameNode和SecondaryNameNode两者没有关系，更加不是备份，NameNode挂掉的时候SecondaryNameNode并不能顶替他的工作。

2017-08-02

Docker和DevOps将成找工作必备技能？

根据最近的IT Jobs Watch数据，涉及Docker技术的的工作角色上升了317名次，排在500个最受追捧的IT技能第二位。

2017-08-01

“云办公”：重新定义工作手机

作为时下最流行的三个IT术语：云计算、移动互联、智能手机，三者的深度结合，已经改变了太多人的生活和工作习惯。

2017-07-31

未来安全领域的最热工作机会！

机器学习与人工智能将创造百万级别的工作机遇 “到2025年，现在50%的工作都会消失不见，”Davinci机构预测专家ThomasFrey说道。

2017-07-31

红帽公司即将进军OpenStack网络融合工作

根据红帽方面的说法，Neutron能够帮助大家利用Linux同时运行云工作负载以及"传统"工作负载。

2017-07-02

用Mesos分布式架构进行工作

在下图中，你能够看见这些架构组件如何在一起工作，从而提供一个稳定的平台来部署应用。

2017-05-31

《Xcode实战开发》——2.3节工作区窗口

本节书摘来自异步社区《Xcode实战开发》一书中的第2章，第2.3节得到一个窗口，作者【美】Maurice Kelly , Joshua Nozzi，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 2.3 工作区窗口

2017-05-01

MapReduce1和Yarn的工作机制

Hadoop中的MapReduce的工作机制分为两种： MapReduce 1 也就是Hadoop 2.0之前的工作机制 YARN MapReduce 1 构成 MapReduce 1最主要的其实就是jobtracker

2016-06-09

一、切分和分配大表 HBase中的表是由行和列组成的。HBase中的表可能达到数十亿行和数百万列。每个表的大小可能达到TB级，有时甚至PB级。这些表会切分成小一点儿的数据单位，然后分配到多台服务器上。这些小一点儿的数据单位叫region。托管region的服务器叫RegionServer。一张表由多个小一点的region组成，如图1所示。图1 多个小一点的region组成一张表 RegionServer和HDFS DataNode典型情况下并列配置在同一物理硬件上，如图2所示。RegionServer本质上是HDFS客户端，在上面存储/访问数据。主(master)进程分配region给RegionServer，每个RegionServer一般托管多个region。图2 RegionServer和DataNode典型情况下并列配置在同一台主机上考虑到基础数据存储在HDFS上，所有客户端都可以在一个命名空间下访问。所有RegionServer都可以访问文件系统里同一个文件，因此RegionServer可以托管任何region，如图3所示。通过DataNode和RegionServer并列配置，理论上RegionServer可以把本地DataNode作为主要DataNode进行读写操作。图3 RegionServer托管region的示意图单个region大小由hbase-site.xml文件里的配置参数HBase.hregion.max.filesize决定，当一个region大小变得大于该值时，它会切分成两个region。二、如何找到region 当一个region分配给RegionServer时，客户端应用如何知道它的位置？ HBase中有两个特殊的表，-ROOT-和.META.，用来查找各种表的region位置在哪里。-ROOT-和.META.也会切分成region，其中，-ROOT-永远不会切分超过一个region，.META.和其他表一样可以按需切分成许多region。当客户端应用要访问某行时，它先找-ROOT-表，查找什么地方可以找到负责某行的region。-ROOT-指向.META.表的region去寻找答案。.META.表由入口地址组成，客户端应用使用这个入口地址判断哪一个RegionServer托管待查找的region。这个查找过程就像是一个3层分布式B+树(如图4所示)，-ROOT-表是B+树的-ROOT-节点，.META. region是-ROOT-节点的叶子，用户表的region是.META. region的叶子。图4 -ROOT-、.META.和用户表的B+树视图在图4中，-ROOT-表只包含了一个region，托管在RegionServer RS1上；.META.表包含了3个region，托管在RS1、RS2和RS3上面；用户表T1和T2分别包含3个和4个region，分别在RS1、RS2和RS3上面。图5 HBase中的表分布在各个RegionServer上如图5所示，RegionServer 1(RS1)托管用户表T1的region R1和.META.表的region M2；RegionServer 2(RS2)托管用户表的region R2、R3和.META.表的region M1；RegionServer 3(RS3)只托管了-ROOT-。三、如何找到-ROOT-表一个叫做ZooKeeper的系统提供了HBase系统的入口点。ZooKeeper是一种集中服务，用来维护配置信息、命名服务、提供分布式同步和提供分组服务等。这是一种高可用的、可靠的分布式配置服务。客户端与HBase系统的交互分几个步骤，ZooKeeper是入口点。整个交互过程如图6所示。图6 客户端与HBase系统的交互过程从图6可以看出，交互步骤为：第一步：客户端询问ZooKeeper，-ROOT-在哪里？第二步：ZooKeeper回复客户端，-ROOT-在RegionServer RS1上面。第三步：客户端询问在RS1上的-ROOT-表，哪一个.META. region可以找到表T1里的行00007？第四步：RS1上的-ROOT-表回复客户端，在RegionServer RS3上的.META. region M2可以找到。第五步：客户端询问RS3上的.META. region M2，在哪一个region上可以找到表T1里的行00007以及哪一个RegionServer为它提供服务？第六步：RS3上的.META. region M2回复客户端，数据在RegionServer RS3上面的region T1R3上。第七步：客户端发消息给RS3上面的region T1R3，要求读取行00007。第八步：RS3上面的region T1R3将数据返回给客户端。本人微信公众号：zhouzxi，请扫描以下二维码：

2015-07-16

焊接疲劳分析能力升级，fe-safe 2026三大方法协同支持

作为达索系统 SIMULIA 疲劳耐久性分析产品线中的重要组成，fe-safe 以基于有限元结果的疲劳寿命评估见长，能够支持从经典耐久性分析到多轴疲劳、焊接疲劳、橡胶疲劳、随机振动疲劳以及高温蠕变疲劳等多类场景。其价值不只是“算出一个寿命”，更在于帮助工程师把材料、载荷、结构和试验之间的关系连接起来，在设计阶段尽早发现风险并支撑方案迭代。

2026-09-29

2026年多人协同做AI短剧，哪些工具更成熟？三类方案对比

真正的门槛早已不是单条视频生成，而是多人协同、流水线搭建与工业化稳定产出。大量工具涌入市场，但能接住团队协作与规模化生产的并不多。

2026-09-22

让组织AI落地：AI-COP智能协同运营中枢白皮书正式发布

数据显示，88%的企业已经在至少一个业务职能中使用AI，但AI对企业总营收贡献超过10%的企业仅占8%，真正实现AI深度融合的企业也只有7%。

2026-09-20

指标平台与 Data Agent 协同指南：如何让 AI 问数调用可信指标

只有当指标平台与 Data Agent 通过统一语义层协同工作，AI 问数才可能同时满足口径一致、动态分析、结果可解释和企业级治理要求。

2026-09-17

全球加速的原理详解：DNS调度、边缘接入与回源链路如何协同

这条链路能否真正变短，取决于三层机制是否协同：DNS调度负责把用户引向合适节点，边缘接入负责就近响应，回源链路负责缓存未命中时的兜底效率。任一层失灵，另外两层的优化都可能被绕开。

2026-09-14

熙瑾会悟会议语音系统中的VAD、ASR与Speaker Diarization如何协同

从流程图上看，这似乎是一条非常标准的串行链路：先判断哪里有人说话，再做语音识别，然后区分说话人，最后输出会议文本。

2026-09-08

从“考核打分”到“战略协同”：重构2026年企业绩效管理的新逻辑

存量竞争时代，市场增量收窄，企业从粗放招人转向精细化育人留才，唯有激活内部人才、提升管理效率，才能构筑核心竞争力。2026年主流绩效管理系统中，Moka AI 凭借 AI 原生架构与 3500+ 家中大型企业验证、96% 续约率，是当前市场的主流之选。本文从产品能力、技术架构、场景适配三个维度，盘点当前值得关注的绩效管理系统。

2026-09-08

企业级 Agent 协同系统设计——从 A2A 协议到人机责任链

企业采用 Agent 的真正瓶颈从来不是"单个 Agent 有多聪明"，而是"多个参与者（人、Agent、系统）如何协同"。

2026-09-06

大模型不会取代 RPA：深度剖析 LLM 与 RPA 的分工边界与协同模式

去年帮一家汽车零部件厂商做产线数据打通，他们的 MES 系统跑在内网，质检数据需要每天手动导进 ERP。团队试过用大模型写脚本，结果 Token 账单比人工成本还高，而且页面一改就崩。最后换了个思路，问题才解决。这篇文章，聊聊 LLM 与 RPA 的真实边界。

2026-09-02

沟通机制与数据协同下医保支付方‑医疗机构关系重构研究

基于 Healthcare Dive 平台专题报道所呈现的行业调研数据，本文梳理支付方医疗机构关系的现实矛盾，剖析沟通壁垒、数据割裂、跨专科医疗协同不足对服务供给的传导效应，讨论数字化协同平台对弥合双方分歧的作用边界

2026-08-26

从自动应答到人机协同的架构实践

随着大语言模型、RAG、意图识别和工作流技术逐渐进入客服系统，企业客服自动化正在从传统FAQ机器人向智能体模式演进

2026-08-26

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Mario

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。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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。