<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[juliashine的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/juliashine</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; juliashine]]></copyright><item><title><![CDATA[NoSQL数据库的分布式算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juliashine/article/details/84354714</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juliashine/article/details/84354714</guid><author>juliashine</author><pubDate>Fri, 09 Nov 2012 16:28:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[ 
本文译自 Distributed Algorithms in NoSQL Databases
 
系统的可扩展性是推动NoSQL运动发展的的主要理由，包含了分布式系统协调，故障转移，资源管理和许多其他特性。这么讲使得NoSQL听起来像是一个大筐，什么都能塞进去。尽管NoSQL运动并没有给分布式数据处理带来根本性的技术变革，但是依然引发了铺天盖地的关于各种协议和算法的研究以及实践。正是通过...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HDFS的Rebalance功能]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juliashine/article/details/84354396</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juliashine/article/details/84354396</guid><author>juliashine</author><pubDate>Thu, 08 Nov 2012 23:15:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[ 
HDFS中的数据按照一定策略分布在集群中的多个数据节点上，但在某些情况下，数据的分布也会出现不均衡的情况，比如说集群新增加了节点，在新增加的节点上就没有数据存在，虽说之后新增的数据会分配到新节点上，不过，对于已有数据，新节点和原有节点上的分布很不均衡，而且这还会导致在分配MapReduce任务的时候新机器分配不到可执行的任务分配，白白浪费了新增节点的计算能力。而对于一个真实的生产环境来说，随...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据中的SMAQ技术]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juliashine/article/details/84342371</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juliashine/article/details/84342371</guid><author>juliashine</author><pubDate>Wed, 31 Oct 2012 13:35:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[ 
本文译自 The SMAQ stack for big data 
所谓海量数据，是指数据的规模大到已经难以使用传统的方式来处理。最早面临这个问题的是网络搜索引擎，而如今，社会化网络，移动电话、各种传感器和科学计算每天增长数以PB计的数据。 围绕Google关于这方面的工作和Yahoo的Haoop中对MapReduce的实现，兴起了一个海量数据处理工具的生态系统。 随着MapReduce越...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MapReduce 模式、算法和用例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juliashine/article/details/84342362</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juliashine/article/details/84342362</guid><author>juliashine</author><pubDate>Wed, 31 Oct 2012 13:19:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[ 

 
本文译自 Mapreduce Patterns, Algorithms, and Use Cases
 


在这篇文章里总结了几种网上或者论文中常见的MapReduce模式和算法，并系统化的解释了这些技术的不同之处。所有描述性的文字和代码都使用了标准hadoop的MapReduce模型，包括Mappers, Reduces, Combiners, Partitioners...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[编写Java程序最容易犯的21种错误]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/juliashine/article/details/564025</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/juliashine/article/details/564025</guid><author>juliashine</author><pubDate>Wed, 28 Dec 2005 15:18:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[]]></description><category></category></item></channel></rss>