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ZooKeeper是Hadoop的正式子项目,它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接 ...
ZooKeeper是Hadoop的正式子项目,它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接 ...
有一个朋友问,一个用户搜索一个query是“百度”,怎么知道用户真正是想找什么呢。 我回答说,分析之前搜索这个query的用户点了些什么结果啊。 朋友继续问,如果没有用户点击呢。 呃,如果没有点击,这个问题就比较复杂 ...
关于网站用户粘性的问题,谈及的文章已经很多了。结合自己的经验和教训,总有不吐不快的感觉,因此也就来说说这个问题。请各位同仁斧正。 先谈用户。任何网站对用户而言应该可以分为4类,我暂且先做个比喻。 1.高粘度:把网站当着自己家的; 2.中粘度:把网站当着朋友家的; 3.低粘度:把网站当着邻居家的; 4.无粘度:把网站当着旅店的。 下面仔细谈谈这四类网站: 1.高粘度网站:提供的服务应该是属于私密的、个人的东西。比如邮箱,相册,博客,im工具,游戏账号,网络硬盘,个性导航等等一切属于个人私有的服务。这类服务的粘性是最高的。用户会把网站当着自己的家。既然是自己的家,自然是 ...
关于网站用户粘性的问题,谈及的文章已经很多了。结合自己的经验和教训,总有不吐不快的感觉,因此也就来说说这个问题。请各位同仁斧正。 先谈用户。任何网站对用户而言应该可以分为4类,我暂且先做个比喻。 1.高粘度:把网站当着自己家的; 2.中粘度:把网站当着朋友家的; 3.低粘度:把网站当着邻居家的; 4.无粘度:把网站当着旅店的。 下面仔细谈谈这四类网站: 1.高粘度网站:提供的服务应该是属于私密的、个人的东西。比如邮箱,相册,博客,im工具,游戏账号,网络硬盘,个性导航等等一切属于个人私有的服务。这类服务的粘性是最高的。用户会把网站当着自己的家。既然是自己的家,自然是 ...
分享到: 一、ZeroMQ的背景介绍 引用官方的说法: “ZMQ(以下ZeroMQ简称ZMQ)是一个简单好用的传输层,像框架一样的一个socket library,他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库,可在多个线程 ...
mysql mysqldump 只导出表结构 不导出数据 复制代码 代码如下: mysqldump --opt -d 数据库名 -u root -p > xxx.sql 备份数据库 复制代码 代码如下: #mysqldump 数据库名 >数据库备份名 #mysqldump -A -u用户名 -p密码 数据库名>数据库备份名 #mysqldump -d -A --add-drop-table -uroot -p >xxx.sql 1.导出结构不导出数据 复制代码 代码如下: mysqldump --opt -d 数 ...
转载自:http://www.cnblogs.com/fxjwind 1 Storm Client 最开始使用storm命令来启动topology, 如下 storm jar storm-starter-0.0.1-SNAPSHOT-standalone.jar storm.starter.WordCountTopology 这个storm命令是用python实现的, 看看其中的jar函数, 很简单, 调用exec_storm_class, 其中jvmtype="-client" 而exec_storm_class其实就是拼出 ...
转载自:http://www.cnblogs.com/fxjwind 1 Storm Client 最开始使用storm命令来启动topology, 如下 storm jar storm-starter-0.0.1-SNAPSHOT-standalone.jar storm.starter.WordCountTopology 这个storm命令是用python实现的, 看看其中的jar函数, 很简单, 调用exec_storm_class, 其中jvmtype="-client" 而exec_storm_class其实就是拼出 ...
- 计算top N words的topology, 用于比如trending topics or trending images on Twitter. 实现了滑动窗口计数和TopN排序, 比较有意思, 具体分析一下代码 Topology 这是一个稍微复杂些的topology, 主要体现在使用不同的grouping方式, fieldsGrouping和globalGrouping String spoutId = "wordGenerator"; String counterId = "counter"; String inter ...
- 计算top N words的topology, 用于比如trending topics or trending images on Twitter. 实现了滑动窗口计数和TopN排序, 比较有意思, 具体分析一下代码 Topology 这是一个稍微复杂些的topology, 主要体现在使用不同的grouping方式, fieldsGrouping和globalGrouping String spoutId = "wordGenerator"; String counterId = "counter"; String inter ...
现在网上很多教程都在讲MongoDB分片配置,但大多都没有经过实战,胡乱转载。而且用的MongoDB版本不同各种配置眼花寮乱,让入门者莫衷一是。 最近我也做了MongoDB分片,贴出自己的配置。并且把需要注意的问题和大伙聊聊,不恰当的地方希望大家指正。 也同时希望让后来者能绕过这些问题。 正式环境为了保证数据安全都要进行备份的,关于分片复制请见alibaba教程:http://www.taobaodba.com/html/525_525.html 我配置的集群是测试用的,没有复制。只是简单的分片存储数据进行测试。在测试的时候又分片,又复制,那么多机器也麻烦。这一点网上的很多例子 ...
现在网上很多教程都在讲MongoDB分片配置,但大多都没有经过实战,胡乱转载。而且用的MongoDB版本不同各种配置眼花寮乱,让入门者莫衷一是。 最近我也做了MongoDB分片,贴出自己的配置。并且把需要注意的问题和大伙聊聊,不恰当的地方希望大家指正。 也同时希望让后来者能绕过这些问题。 正式环境为了保证数据安全都要进行备份的,关于分片复制请见alibaba教程:http://www.taobaodba.com/html/525_525.html 我配置的集群是测试用的,没有复制。只是简单的分片存储数据进行测试。在测试的时候又分片,又复制,那么多机器也麻烦。这一点网上的很多例子 ...
与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情 ...
与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情 ...
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