<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[codestinity fight for ]]></title><description><![CDATA[任何人在说自己一开始就看到了未来的话，那这个人不是傻子就是神棍]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; codestinity]]></copyright><item><title><![CDATA[Java程序员集合框架面试题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7603570</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7603570</guid><author>codestinity</author><pubDate>Fri, 25 May 2012 23:29:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[Java集合框架是最常被问到的Java面试问题，要理解Java技术强大特性就有必要掌握集合框架。
这里有一些实用问题，常在核心Java面试中问到。

1、 什么是Java集合API
Java集合框架API是用来表示和操作集合的统一框架，它包含接口、实现类、以及帮助程序员完成一些编程的算法。简言之，API在上层完成以下几件事：

● 编程更加省力，提高城程序速度和代码质量
● 非关联的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[win7多重网络]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7582320</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7582320</guid><author>codestinity</author><pubDate>Sat, 19 May 2012 10:07:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[笔记本换了个有线网络就出现了多重网络导致上不了网了，G了一下发现安装的itunes里带的一个Bonjour程序导致的，删除相关程序服务注册表之后，还是上不了网
于是用ipconfig/all命令查看一下设置，发现默认网关有两项，但在本地连接里却只能看到一项，于是用netsh命令配置一下本地连接里的IP相关信息，c]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[linux常用命令]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7536795</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7536795</guid><author>codestinity</author><pubDate>Sat, 05 May 2012 09:31:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、通用命令: 
1. date ：print or set the system date and time 
2. stty -a: 可以查看或者打印控制字符(Ctrl-C, Ctrl-D, Ctrl-Z等) 
3. passwd: print or set the system date and time (用passwd -h查看) 
4. logout, login: 登录she]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[linux文件系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7533842</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7533842</guid><author>codestinity</author><pubDate>Fri, 04 May 2012 10:13:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[文件类型:
1.普通文件
    普通文件也称作常规文件，包含各种长度的字节串。核心对这些数据没有进行结构化，只是作为有序的字节序列把它提交给应用程序。应用程序自己组织和解释这些数据，通常把它们归并为下述类型之一：
    ◆文本文件，由ASCII字符构成。例如，信件、报告和称作脚本（Script）的命令文本文件，后者由shell解释执行。
    ◆数据文件，由来自应用程序的数字型和文本]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[linux进程优先级、进程nice值（转载）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7496962</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7496962</guid><author>codestinity</author><pubDate>Wed, 25 Apr 2012 11:32:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[网络收集，自学自用~




进程cpu资源分配就是指进程的优先权（priority）。优先权高的进程有优先执行权利。配置进程优先权对多任务环境的linux很有用，可以改善系统性能。还可以把进程运行到指定的CPU上，这样一来，把不重要的进程安排到某个CPU，可以大大改善系统整体性能。

一、先看系统进程：



首先，我想用一个简单的命令来引起这个议题。 无论在linux或者]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[复杂指针]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7167580</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7167580</guid><author>codestinity</author><pubDate>Sat, 31 Dec 2011 09:43:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[右左法则----复杂指针解析

因为C语言所有复杂的指针声明，都是由各种声明嵌套构成的。如何解读复杂指针声明呢？右左法则是一个既著名又常用的方法。不过，右左法则其实并不是C标准里面的内容，它是从C标准的声明规定中归纳出来的方法。C标准的声明规则，是用来解决如何创建声明的，而右左法则是用来解决如何辩识一个声明的，两者可以说是相反的。右左法则的英文原文是这样说的：

The right－lef]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[自定义hadoop map/reduce输入文件切割InputFormat 更改输入value的分隔符]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7032392</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7032392</guid><author>codestinity</author><pubDate>Thu, 01 Dec 2011 21:22:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文转载自：http://hi.baidu.com/lzpsky/blog/item/99d58738b08a68e7b311c70d.html　　




hadoop会对原始输入文件进行文件切割，然后把每个split传入mapper程序中进行处理，FileInputFormat是所有以文件作 为数据源的InputFormat实现的基类，FileInputFormat保存作为job输入]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MapReduce   新旧API]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7032340</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7032340</guid><author>codestinity</author><pubDate>Thu, 01 Dec 2011 21:02:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[我使用的hadoop的版本为0.20.2。Hadoop从0.20.0版本加入了新的MapReduce Java API，我之后的学习中没有额外说明，均使用的新的API。下面简单介绍一下新旧API的区别：
　　（1）新的API倾向于使用抽象类，而不是接口。新的API中Mapper和Reducer是抽象类。
　　（2）新的API在org.apache.hadoop.mapreduce包和子包中，旧]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MapReduce的输入输出格式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7032158</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/7032158</guid><author>codestinity</author><pubDate>Thu, 01 Dec 2011 20:35:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[默认的mapper是IdentityMapper，默认的reducer是IdentityReducer，它们将输入的键和值原封不动地写到输出中。
默认的partitioner是HashPartitinoer，它根据每条记录的键进行哈希操作来分区。



输入文件：文件是MapReduce任务的数据的初始存储地。正常情况下，输入文件一般是存在HDFS里。这些文件的格式可以是任意的；我们可以]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hbase分析报告]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6981389</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6981389</guid><author>codestinity</author><pubDate>Thu, 17 Nov 2011 13:41:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hbase分析报告
本文基于环境hadoop-0.16.4 和 hbase-0.1.3 编写
Hbase是一个分散式开源资料库，基于Hadoop分散式文件系统，模仿并提供了基于Google文件系统的Bigtable资料库的所有功能。
Hbaes的目标是处理非常庞大的表，可以用普通的电脑处理超过10亿行资料，并且有数百万列元素组成的资料表。
Hbase可以直接使用本地文件系统或者Hadoop]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HBase技术介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6981340</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6981340</guid><author>codestinity</author><pubDate>Thu, 17 Nov 2011 13:08:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[HBase简介
HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapRe]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[save]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6981294</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6981294</guid><author>codestinity</author><pubDate>Thu, 17 Nov 2011 12:47:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[百度搜索研发部官方博客：http://stblog.baidu-tech.com/
搜索技术博客-淘宝：http://www.searchtb.com/
淘宝核心系统团队博客：http://rdc.taobao.com/blog/cs/
TabaoQATeam：http://qa.taobao.com



业务开发测试HBase之旅一：HTable基本概念
http://qa.t]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hbase表的结构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6981278</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6981278</guid><author>codestinity</author><pubDate>Thu, 17 Nov 2011 12:42:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[转至：http://hi.baidu.com/kayin521/blog/item/7c276207b5c029613812bb44.html



逻辑视图 


HBase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为若干个列族(row family)




Row Key
column-family1
column-family2
column-family3]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[维度表 事实表]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6977960</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6977960</guid><author>codestinity</author><pubDate>Wed, 16 Nov 2011 18:03:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[转至：http://www.cnblogs.com/47613593/archive/2009/02/20/1394581.html

维度表示你要对数据进行分析时所用的一个量, 比如你要分析产品销售情况, 你可以选择按类别来进行分析,或按区域来分析. 这样的按..分析就构成一个维度。前面的示例就可以有两个维度：类型和区域。另外每个维度还可以有子维度（称为属性），例如类别可以有子类型，产品名等]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据仓库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6973610</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6973610</guid><author>codestinity</author><pubDate>Tue, 15 Nov 2011 16:31:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[http://blog.youkuaiyun.com/foxnet2003/archive/2005/09/15/481830.aspx
数据仓库：数据仓库是一个支持管理决策的数据集合。数据是面向主题的、集成的、不易丢失的并且是时间变量。数据仓库是所有操作环境和外部数据源的快照集合。它并不需要非常精确，因为它必须在特定的时间基础上从操作环境中提取出来。

数据集市：数据仓库只限于单个主题的区域，例如顾客]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hive Hql]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6956663</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6956663</guid><author>codestinity</author><pubDate>Thu, 10 Nov 2011 16:11:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[创建表
hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); 

创建表并创建索引字段ds
hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING); 

显示所有表
hive> SHOW TABLES;

按正条件（正则表达式）显示表，
hi]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop Shell命令]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6955823</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6955823</guid><author>codestinity</author><pubDate>Thu, 10 Nov 2011 13:35:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hadoop Shell命令：  

转载于：http://blog.youkuaiyun.com/kankan_summer/article/details/5695987

FS Shell
cat
chgrp
chmod
chown
copyFromLocal
copyToLocal
cp
du
dus
expunge
get
getmerge
ls
lsr
mkd]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hive vs HBase]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6947605</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6947605</guid><author>codestinity</author><pubDate>Tue, 08 Nov 2011 13:02:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hive是為簡化編寫MapReduce程序而生的，使用MapReduce做過數據分析的人都知道，很多分析程序除業務邏輯不同外，程序流程基本一樣。在這種情況下，就需要Hive這樣的用戶編程接口。Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapReduce，Hive中的表純邏輯表，就是些表的定義等，也就是表的元數據。使用SQL實現Hive是因為SQL大家都熟悉，轉換成本低，類似作用的Pig就]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hbase集群安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6947464</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6947464</guid><author>codestinity</author><pubDate>Tue, 08 Nov 2011 12:35:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[hbase需要在hadoop安装成功的基础上来进行，现在我们的机器安装好了hadoop
hadoop安装：http://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6936654

首先安装zookeeper，注意下载的zookeeper版本需要与hadoop版本相对应（同样的，只需要在namenode端进行配置，配置好后发给datanode端即可）：]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[云计算时代：大数据泡沫正无限膨胀]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6940496</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/codestinity/article/details/6940496</guid><author>codestinity</author><pubDate>Sun, 06 Nov 2011 13:48:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载：http://cloud.youkuaiyun.com/a/20111103/306923.html
 
 
在当今企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据将挑战企业的存储架构、数据中心的基础设施等，也会引发数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应。未来企业会将更多的TB级（1TB=1024GB）数据集用于商务智能和商务分析。到2020年，全球数据使用]]></description><category></category></item></channel></rss>