自View实现的,当然也包括我们在平时开发中所写的各种炫酷的自定义控件了,所以学习View的工作原理对于我们来说显得格外重要,本篇博客,我们将一起深入学习Android中View的工作原理。 ViewRoot和DecorView
Hadoop 是2005 Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如 同java程序员可以不考虑内存泄露一样,
Hadoop的核心就是HDFS与MapReduce 1. HDFS master/slave : Namenode,Datanode Namenode:Namenode执行文件系统
1. Cdn设计与技术实现解决高并发访问的一种途径 2. 需求的产生南北互联问题导致北方的用户访问电信网内的服务器十分缓慢和艰难,南方的用户访问网通网内的服务器也是如此 高并发、大流量的站点 访问加速
深入解读Quartz的原理 Quartz是一个大名鼎鼎的Java版开源定时调度器,功能强悍,使用方便。 一、核心概念 Quartz的原理不是很复杂,只要搞明白几个概念,然后知道如何去启动和关闭一个调度程序即可。
1. Ch.6. MapReduce 算法设计南京大学计算机科学与技术系 主讲人:黄宜华 2012年春季学期MapReduce海量数据并行处理鸣谢:本课程得到Google公司(北京) 中国大学合作部精品课程计划资助
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作代理接口,真正完成逻辑功能的是Dispatcher本身。PrepareOperations在内部实现中所做的,只是对每个操作做了一个简单的转发处理。这些方法如图9-2所示: 注意在这其中的两个cre
第7章 别具匠心 —— XWork设计原理 众所周知,现代电子计算机由5大部件组成:运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备。其中,运算器和控制器合称CPU,是计算机中最为核心的部分。如果我们把整
ATL是一组小而灵活的类,可用于开发COM组件。本书对ATL的内部工作原理做了深入的剖析,详细介绍了关于ATL设计的基础知识和体系结构,展示了ATL如何与COM相匹配,并对一些重要的实施细节做了具体提示。在此基础上,对ATL的一些高级内容和功能做了充分的介绍。更为重要的是,本书还指出了ATL存在的一些缺陷,并告诉读者如何去避免。 本书具有一定的技术深度,适合有经验的COM和VC++程序员阅读。
本书主要讲解了相关系统底层知识,例如,PE格式深入分析,调试API应用,未公开技术SEH的深入研究等,从而使读者在了解这些底层知识后,可以应用到自己的软件保护方案如各种反跟踪技术的实现中。本书还首度公开了如何编写加壳软件,以及如何将壳与程序融合在一起等一些热门技术。 本书是由密界一流如何对软件进行加密保护,以帮助程序员更好地保护自己的软件。书中介绍了高手共同打造的,读者将从本书中获得许多极具商业价值的内幕技术,是专业开发人员不可多得的一本好书。
ageConfig作为事件请求映射的配置元素也成为了我们所需要重点关注的构成元素。它们的接口定义和实现类如表3-1所示: 表3-1的定义,从数据结构的角度指出了Struts2初始化流程的主要对象是哪些
hadoop主要由三方面组成: 1、HDFS 2、MapReduce 3、Hbase Hadoop框架中最核心的设计就是:MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Go
简介 HDFS (Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS(Google File System)Google
切片是 Go 中的一种基本的数据结构,使用这种结构可以用来管理数据集合。切片的设计想法是由动态数组概念而来,为了开发者可以更加方便的使一个数据结构可以自动增加和减少。但是切片本身并不是动态数据或者数组指针。切片常见的操作有
MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题.对于业 界的大数据存储及分布式处理系统来说Hadoop2提出的新MapReudce就是YARN: A
Storm 是一个类似Hadoop MapReduce的系统, 用户按照指定的接口实现一个任务,然后将这个任务递交给JStorm系统,Jstorm将这个任务跑起来,并且按7 * 24小时运行起来,一旦中间一个worker
2009-02-21 Hadoop源代码分析(MapReduce概论) 大家都熟悉文件系统,在对HDFS进行分析前,我们并没有花很多的时间去介绍HDFS的背景,毕竟大家对文件系统的还是有一定的理解的