datamachine
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最新评论
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mx122723：
不错，学习了！
解决报表特殊布局的若干示例 -
Long_yuan：
说了半天加个字段就好了嘛。。。。。。
MongoDB的本地化排序 -
windlike：
...
查询MongoDB子文档的List字段 -
Long_yuan：
既然用mongodb 还是赶紧丢掉sql设计范式吧
MongoDB的外键关联处理 -
datamachine：
m635674608 写道收费的吧？？？不是开源的吧？？有免费 ...
结构化文本文件之间的集合运算
文章列表
转贴存档，原帖地址：http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3968998.html、http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3971046.html！
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发明SQL的主要目的是为结构化数据提供一种屏弊数 ...
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同，它鼓励写SQL，所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦，只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的 ...
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类，这是老牌的数据计算层，性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现，单纯用SQL已经难以满足需求，比如： JAVA开发规模的扩大，数据量的剧增，复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分 ...
老大丢过来的软件跑了10天，摸到点门道，正好跟以前攒的私房有关联，整理存档。
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数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间，负责计算数据存储层的数 ...
选择Hadoop，低成本和高扩展性是主要原因，但但它的开发效率实在无法让人满意。
以关联计算为例。
假设：HDFS上有2个文件，分别是客户信息和订单信息，customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算，以便将客户名称添加到订单列表中？
一般方法是：输入2个源文件。根据文件名在Map中处理每条数据，如果是Order，则在foreign key上加标记”O”，形成combined key；如果是Customer则做标记”C”。Map之后的数据按照key分区，再按照combined key分组排序。最后在reduce中合并结果再输出。
实现代码：
publi ...
应该在什么时候使用Hadoop
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- hadoop
原帖地址：http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档，某些观点与我不谋而合，过度技术化不可取，且hadoop并非万能。
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有人问我，“你在大数据和Hadoop ...
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案，存档。
原帖：http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是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， MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节，跨越机器集群的程序执行调度，处理机器的失效，并且管理机器之间的通讯请求。这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验 ...
挖啊挖啊挖，从bi挖到大数据，这日子什么时候是个头？！
客户需求一改再改，咋么能从容蛋定涅。
凡有大数据必提Hadoop，这是个多有用的神器啊用得着用不着的都抢着嚷着上。
老大新搞了一个产品，丢给我研究，说配合厂家做测试，心里苦心里痛，跟谁啥说涅！！！
随就这样吧。