从上一份工作到现在的这份工作，我从结对编程的开发文化过渡到同行代码审查，这个转变过程是一个非常有趣的经历。我认为我要记录下些我所注意到的变化。

发展和方向。作为引申，我们希望在此基础上，利用Google Trends的趋势分析能力对一些热门开源工具做了一一搜索、对比和排名。 因为大数据令人惊讶的高速发展以及知识局限性，本文没有（也不可能）

生态组件。以腾讯云上开放的弹性 MapReduce 服务为例，腾讯提供了 Hadoop、HBase、Spark、Hive、Presto、Storm、Flink、Sqoop 等组件服务。不同组件也发挥了不同的用处：数据存储和计算资源调度由

http://www.cnblogs.com/jiyuqi/p/4672940.html 问题引入 使用storm可以方便的构建一种集群式的数据框架，并通过定义topo来实现业务逻辑。 但使用topo存在一个缺点，

Apache于4月公布了Apache Storm 1.0版本，并表示新版本较上代方案“最高提速16倍”，且延迟水平降低60%。 “对于大多数用例而言，用户都能够享受达到前代版本3倍的性能表现。”r

来自： http://www.adintellig.com/storm-in-action-1-1/ 《Storm企业级应用：实战、运维和调优》原版授权，未经允许不得转载！ 1.1    什么是实时流计算

Apache Storm 的前身是 Twitter Storm 平台，目前已经归于 Apache 基金会管辖。 Apache Storm 是一个免费开源的分布式实时计算系统。简化了流数据的可靠处理，像

终于到了分析源码的部分了。很多朋友在使用过RxJava之后都会觉得这个库很玄妙，竟然能把事件发生的源不停的通过不同的操作符改变。比如说这次介绍的map就是，在抽象的概念上，我们经常要求使用者要把map

动效 的分享，当时，是从现实参照、功能性、品牌，等维度进行分析。这次为了更全面的了解界面 动效 ，我参考了5W2H分析法。5W2H又称七何分析法，分别是：What、Why、Who、When、Where、How、How

Spring MVC Spring MVC framework深入分析之一--总体分析 在当今的MVC framework里，似乎Webwork2逐渐成为主流， Webwork2+SpringFra

这样在E盘的jmap文件夹里会有一个map.bin的堆信息文件 2. 将堆信息导入到mat中分析 3. 生成分析报告 mat可以为我们生成多个报告： 下面来看看生成的这些数据对我们有什么帮助

长话短说，事情的起因是这样的，由于工作原因需要分析网站日志，服务器是windows，iis日志，在网上找了找，github找了找，居然没找到，看来只有自己动手丰衣足食。 那么分析方法我大致可分为三种： 1. 基于时间：

使用Nginx的网站可能会遇到访问流量异常、被友情检测、程序出现Bug等各种突然情况，这时大家的反应想必都是第一时间分析日志，然后发现日志有几十GB之多，又需要按照时间、错误类型或者关键字段检索信息时会不会有种醍醐灌顶

and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力 (insight)”。

1. 海量数据处理分析 （作者 北京迈思奇科技有限公司 戴子良） 原文地址： http://blog.csdn.net/DaiZiLiang/archive/2006/12/06/1432193.aspx

 Hash表分析以及Java实现 　　一。 Hash表概念 　　在查找表中我们已经说过，在Hash表中，记录在表中的位置和其关键字之间存在着一种确定的关系。这样 我们就能预先知道所查关键字在表中的位

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