然后利用上面的方式劫持程序执行它们就可以了。 如果各位有一定基础，能看懂我上面讲的，就基本知道原理其实并不难，难点在于找到漏洞。 另外iphone的越狱其实和Android的root是一回事儿

一、事务的基本原理 Spring事务 的本质其实就是数据库对事务的支持，没有数据库的事务支持，spring是无法提供事务功能的。对于纯JDBC操作数据库，想要用到事务，可以按照以下步骤进行： 获取连接

ClassLoader和App ClassLoader类加载器。 三、ClassLoader加载类的原理 1、原理介绍 ClassLoader使用的是 双亲委托模型 来搜索类的，每个ClassLoader

getEdit()); } SequenceFile.Writer 4.append 最终是调用hadoop的SequenceFile.Writer.append将数据持久化的。 当Region的memstore

Hadoop的架构知识 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多小的工作单元，并把这些单元放到任

1PB 的数据。 目录： presto架构 presto低延迟原理 presto存储插件 presto执行过程 presto引擎对比 Presto架构 Presto查询引擎是一个

目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。

目录： · 什么是大数据 · Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase · 大数据平台应用举例-腾讯 · 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大

说明：本文不介绍如何使用Diamond，只介绍Diamond的实现原理 一、什么是Diamond diamond是淘宝内部使用的一个管理持久配置的系统，它的特点是简单、可靠、易用，目前淘宝内部绝大

这篇学习笔记是后补的，因为这本书我已经看到了第三十二章，之前并没有做笔记，只是随意的在书上画了画重点，可是越向后学越觉得前面的知识并没有掌握，所以决定重新来过并补上笔记。我认为只有踏踏实实的记录下每天的学习心得才能真正的有所收获。我个人认为学习这本经典之前最好先看看WINDOWS 32位编程的书，至少能用纯SDK写出一些小程序。

Shen http://blog.csdn.net/shendl 2. 内容工作流基本概念简介 工作流实现内幕 开源工作流引擎JBPM的介绍 工作流实例 3. 一、工作流基本概念简介工作流基本概念简介 4.

PE 的意思就是 Portable Executable（可移植的执行体）。它是 Win32环境自身所带的执行体文件格式。它的一些特性继承自 Unix的 Coff (common object file format)文件格式。"portable executable"（可移植的执行体）意味着此文件格式是跨win32平台的 : 即使Windows运行在非Intel的CPU上，任何win32平台的PE装载器都能识别和使用该文件格式。当然，移植到不同的CPU上PE执行体必然得有一些改变。所有 win32执行体 (除了VxD和16位的Dll)都使用PE文件格式，包括NT的内核模式驱动程序（kernel mode drivers）。因而研究PE文件格式给了我们洞悉Windows结构的良机。

Kafka技术内幕样章：Kafka的日志压缩（LogCompaction） 3.3 日志管理类的后台线程 分布式存储系统除了要保证客户端写请求流程的正确性，节点可能会非正常宕机或者需要重启，在启动

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。

"aa\tbb \tcc bb\tcc\tdd" > 3.txt hadoop fs -mkdir /data hadoop fs -put 3.txt /data 全文的例子均以该文

047448.html 经典版的MapReduce 所谓的经典版本的MapReduce框架，也是Hadoop第一版成熟的商用框架，简单易用是它的特点，来看一幅图架构图： 上面的这幅图我们暂且可以称谓Hadoop的V1

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说，Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述，读者可参考

摘要： Hadoop使用了MapReduce编程范式，目前已经被公认为是分布 式环境中分析大数据的标准框架。然而，它并不能很好的应用于大规模的计算几何处理。本文介绍的CG_Hadoop是一套可伸缩的和高效的

核心功能描述 应用程序通常会通过提供 map 和 reduce 来实现 Mapper 和 Reducer 接口，它们组成作业的核心。 Mapper Mapper 将输入键值对(key/value

列处理步骤（解析、循环、过滤等等），这些步骤定义了将要进行的数据处理，而流就是带有数据源与数据接收 器（data-sink）的管道的联合。 Cascading是一个新式的针对Hadoop cluste