mmc2015的专栏

摘要本文将会从实际应用场景出发，介绍一致性哈希算法（Consistent Hashing）及其在分布式系统中的应用。首先本文会描述一个在日常开发中经常会遇到的问题场景，借此介绍一致性哈希算法以及这个算法如何解决此问题；接下来会对这个算法进行相对详细的描述，并讨论一些如虚拟节点等与此算法应用相关的话题。分布式缓存问题假设我们有一个网站，最近发现随着流量增加，服务器压力越来越大，之

不要问为什么，现在的工作转向了网络路由协议的设计。传统的网络拓朴结构可以形象的表示为树结构，我们称之为“有中心的网络拓扑结构”，简单地认为很多流量请求最终会汇聚到主干网这样的路由中心，才能转发到下一条路径。传统的路由协议都是采用单路径路由的方式，简单地认为，从源到目的，所有的包都通过一条路径转发（如果某条最优路径出现了问题，再考虑下一条最优路径），其它链路处于备份状态或无效状态，并

在看到文章《【图文绝对详细】Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0/Ubuntu14.04》之后，发现有些人不会安装linux系统。。。下面介绍一种简单的windows下安装linux双系统方法：1、下载ubuntu-14.04.3-desktop-amd64.iso镜像文件，解压到ubuntu-14-desktop文件夹中，执行里面的wubi

数据：两个文件分别4/5行hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ hdfs dfs -cat input/*a1 b1a1 b2a3 b3a4 b4a1 c1a1 c2a3 c3a3 c4a5 c5结果：a1 b2 c2a1 b2 c1a1 b1 c2a1 b1 c1a3 b3 c4a3

三个输入文件分别时3/2/2行：hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$ hdfs dfs -cat input/*hadoop mapreduce sparkhadoop windowslinux windowshadoop wordcount inverted indexclass publicapache spark mapreduce

内容摘自北大某课程。1）面临的挑战（从“scale-up”到“scale-out”）：2）产业界现状：3）学术界现状：4）hadoop大数据处理框架：

从前面的学习中，我们了解到了MapReduce整个过程需要经过以下几个步骤：1.输入(input):将输入数据分成一个个split，并将split进一步拆成。2.映射(map)：根据输入的进生处理，3.合并(combiner)：合并中间相两同的key值。4.分区(Partition)：将分成N分，分别送到下一环节。5.化简(Reduce)：将中间结果合并，得

这里记录一些常见的疑惑点。1）一个机器上同时跑MR和HDFS框架，从而保证计算和存储数据的机器是同一个，避免网络消耗。Typically the compute nodes and the storage nodes are the same, that is, the MapReduce framework and the Hadoop Distributed File Sy

dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop原文作者：给力星你有多渴望，你有多付出http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop/大数据Hadoop【这篇文章确实非常详细】当开始着手实践Hadoop时，安装Hadoop往往会成为新手的一道门槛。尽管

给力星你有多渴望，你有多付出http://dblab.xmu.edu.cn/blog/hadoop-build-project-using-eclipse/大数据Hadoop,MapReduce上篇介绍了使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序，使用 Eclipse 更加方便。要在 Eclipse 上

1、GFSGFS的一些假设：系统由许多廉价的普通组件组成，组件失效是一种常态。统的工作负载主要由两种读操作组成：大规模的流式读取和小规模的随机读取。系统的工作负载还包括许多大规模的、顺序的、数据追加方式的写操作。高性能的稳定网络带宽远比低延迟重要。GFS架构：租约保证