1. (本页无文本内容) 2. 自我介绍并发编程网（ifeve.com）站长 支付宝开发工程师，花名清英 3. 并发编程实战方腾飞@ifeve 4. 议题并发与CPU的关系 让代码并发执行 生产者消费者模式介绍

一．Hadoop核心角色 hadoop框架 Hadoop使用主/从（Master/Slave）架构，主要角色有NameNode，DataNode，secondary NameNode，JobTracker，TaskTracker组成。

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。<br> Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

 一、安装sun的jdk和hadoop，不要使用open-jdk 本人安装的jdk1.7.0.rpm包（默认安装路劲为/usr/java/jdk1.7.0） 解压hadoop-0.20.2到：/home/hadoop/

csdn.net/calvinxiu/archive/2007/02/09/1506112.aspx Hadoop 是Google MapReduce 的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式

Hadoop作为Apache基金会资助的开源项目，由Doug Cutting带领的团队进行开发，基于Lucene和Nutch等开源项目，实现了Google的GFS和Hadoop能够稳定运行在20个节点的集群；2006年1月，Doug Cutting加入雅虎公司，同年2月Apache Hadoop项目正式支持HDFS和MapReduce的独立开发。同时，新兴公司Cloudera为Hadoop提供了商业支持，帮助企业实现标准化安装，并志愿贡献社区。Hadoop的最新版本是0.21.0，说明其还在不断完善发展之中。<br> Hadoop由分布式存储HDFS和分布式计算MapReduce两部分组成。HDFS是一个master/slave的结构，就通常的部署来说，在master上只运行一个Namenode，而在每一个slave上运行一个Datanode。MapReduce是Google的一项重要技术，它是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。MapReduce的名字源于这个模型中的两项核心操作：Map和Reduce。Map是把一组数据一对一的映射为另外的一组数据，Reduce是对一组数据进行归约，映射和归约的规则都由一个函数指定。

 Hadoop源代码分析（一） 关键字: 分布式 云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster： http://research

Hadoop集群搭建 1. 机器规格 CPU：2个四核 2~2.5 GHz CPU 内存：8~16GB ECC RAM(非ECC会产生校验和错误) 存储器：4*1T SATA硬盘（硬盘大小一般是数据量的3—5倍）

1. MapReduce与Hadoop 2. 大多数运算所包含的操作在输入数据的“逻辑”记录上应用Map操作得出一个中间Key/value pair集合在所有具有相同key值的value值上应用Red

1. Hadoop入门aokinglinux@hotmail.com 2. hadoop(1)Google (2)Hadoop (3)HDFS (4)MapReduce (5)Cloudera (6)Hadoop的使用

Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在Hadoop MapReduce中使用，方便已有程序向Hadoop平台移植。因此可以说对于hadoop的扩展性意义重大，今天简单说一下。 Streami

从网上搜集的各种优化，标记下。 1. 网络带宽 Hadoop集群的服务器在规划时就在统一的交换机下，这是在官方文档中建议的部署方式。 但是我们的这台交换机和其他交换机的互联带宽有限，所以在客户端遇到了HDFS访问速度慢的问题。

1. HADOOP 讲解 2. Mapreduce hadoop hive三者关系 3. Hadoop 是2005 Google MapReduce的一个Java实现。 MapReduce是一种简化的

Apache Hadoop是一个用java语言实现的软件框架，在由大量计算机中运行海量数据的分布式计算，它可以让应用程序支持上千个节点和PB级 Hadoop是从google的MapReduce和Google文件系统的论文获得的灵

Java 基础的基础 http://hi.baidu.com/javaart/blog/item/658e2ad6aa43bc2b07088b23.html 一、下载JDK JDK 是Java开发工具包

select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库. 备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。

司也积累了 TB 量级的数据。各种规模的组织开始有了处理大数据的需求，而目前关系型数据库在可缩放方面几乎已经达到极限。 一个解决方案是使用键值（Key-Value）存储数据库，这是一种 NoSQL

公司也积累了TB量级的数据。各种规模的组织开始有了处理大数据的需求，而目前关系型数据库在可缩放方面几乎已经达到极限。 一个解决方案是使用键值（Key-Value）存储数据库，这是一种NoSQL

2015大数据峰会 2015大数据峰会汇聚不同的专业和背景的专家，教授，企业家。从而让我们聆听不同的声音。演讲包含企业和学术探讨。我们可以看到大数据在企业中的应用和切实的产品。从学术的角度可以领悟到将来的发展。

text();     //返回id为msg的元素节点的文本内容。 $("#msg").text(" new content ");   //将“ new content ” 作为普通文本串写入id为msg的元素节点内容中