Task(任务)： Task是一个进程，负责某项计算。 Map(Map阶段)：Map是MapReduce程序运行的第一个阶段，Map阶段的目的是将输入的数据，进行切分。...切分后，每个部分称为1片(split)，每片数据会交给一个Task（进程），Task负责Map阶段程序的计算，称为MapTask。在一个MR程序的Map阶段，会启动N（取决于切片数）个MapTask。...Reduce(Reduce阶段)： Reduce是MapReduce程序运行的第二个阶段(最后一个阶段)！Reduce阶段的目的是将Map阶段的每个MapTask计算后的结果进行合并汇总！...Reduce阶段是可选的，Task负责Reduce阶段程序的计算，称为ReduceTask，一个Job可以通过设置，启动N个ReduceTask，这些ReduceTask也是并行运行！...MapReduce中常用的组件 ①Mapper：map阶段核心的处理逻辑 ②Reducer： reduce阶段核心的处理逻辑 ③InputFormat：输入格式 MR程序必须指定一个输入目录，一个输出目录
计算机领域的核心概念与思想 0.计算机系统原理Principles of Computer Systems 操作系统 Operating systems 进程、线程、虚拟内存 processes, threads..., virtual memory 编译器 Compilers 计算机网络 Computer networking 在计算机之间建立功能连接的各种网络层 the various network layers...抽象是关于定义接口并关注函数背后的思想而不是实现细节。...信号：您了解如何发送和接收信号，但您可能不知道操作系统代表您做什么以使其发生 线程：你知道如何创建线程，但你并不真正知道它们是如何实现的 网络套接字：您知道如何使用网络连接作为连接两台计算机的管道，但您不知道操作系统内部发生了什么以提供这种错觉...计算机领域的核心概念与思想.png
3 什么是微服务 4 spring是什么 spring是个开源框架，spring mvc是基于spring的一个mvc框架，spring boot是基于spring4的条件注册的一套快速开发整合包。...4.1 spring bean加载过程 4.2 spring mvc核心 4.3 spring boot 4.4 spring cloud 5 restfull是什么 rest全称(Resource Representational...6 mybatis是什么 一个优秀的基于java的持久层框架，内部封装了jdbc，mybatis通过xml或注解的方式将要执行的各种statement配置起来，并通过java对象和statement中sql...7 kafka是什么 一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 8 thrift是什么 一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发。...定义一个简单的文件，作为输入文件，编译器生成代码。 9 docker是什么 容器管理引擎。
本文简明扼要地介绍可计算 NFT 的基本思想、设计方案和应用意义。...所以，鲁迅说墙外的两株树，一株是枣树，还有一株也是枣树，这便谈不上是什么文学了。 幸好人类具有一种了不起的认知能力，就是抽象与归类。...3 vNFT 的基本思想 vNFT 是可计算 NFT 的一个具体标准，其目的在于为 NFT 添加可计算性，具体的说，就是允许在 vNFT 中批量化的创造大量同类的 NFT。...vNFT 基于以下三项基本思想设计： 第一，将“数量”作为 vNFT 的核心属性； 第二，提供一套标准的抽象与归类的机制，即 SLOT 机制； 第三，与 ERC721 兼容。...一个可计算 NFT 一定包含一个数量属性，这是其可支持数学计算的基本原因。为此，我们将数量（quantity）作为核心属性放在 vNFT 中。
在层次上面，云计算可分为：IaaS、PaaS、SaaS。...IaaS是指将物理态的计算、存储、网络等资源进行抽象，形成软件态的计算、存储、网络等资源，实现统一管理，提供弹性供给和按需分配的模式，互联数据虚拟机就是代表。...PaaS是指中间件、数据库等平台软件；SaaS是指上层的应用软件，例如协作SaaS软件、财务SaaS软件。...云计算按种类划分为：公有云、行业云、私有云、混合云，其中，电信企业提供所有云服务，私有云就是将云平台部署在自己的数据中心里，只给自己使用，混合云可以是公有云和私有云混合、也可以是行业云和私有云混合，主要是安全考虑...，所有互联数据将客户不重要、非核心、非涉密的业务放到公有云/行业云上，将重要核心涉密业务放到私有云上。
GFS 1.GFS核心的思想 2. GFS的优点 3.GFS架构(含GFS特点) 1.GFS核心的思想 是硬盘横向扩展以及数据冗余 全球化。...这意味着任何客户端都可以访问（读写）任何文件，允许在不同的应用程序之间共享数据。 支持在多台机器上自动分片大文件。...这可以通过允许对每个文件快进行并行处理来提高性能，并且还可以处理无法放入单个磁盘的大文件。 支持故障自动恢复。 针对大文件的顺序访问以及最常见的读取和追加操作进行了优化 2....GFS的优点 理论上能存储无限数据，因为硬盘可以横向扩展。 容错性，数据冗余多份，多份数据同时损坏的概念几乎为零。 存储大数据的性能比传统关系型数据库好 3.GFS架构(含GFS特点)
Hadoop包括两大核心，分布式存储系统和分布式计算系统。 1.1.1.1. 分布式存储 为什么数据需要存储在分布式的系统中哪，难道单一的计算机存储不了吗，难道现在的几个TB的硬盘装不下这些数据吗？...即使数据能够加载到内存，那么加载这100GB的数据到内存也要消耗很长时间。这些问题都在困挠着我们对大数据的处理。也就是说移动计算的处理方式不适合大数据计算。...现在，数据是存放在分布式文件系统中，100GB的数据可能存放在很多的服务器上，那么就可以把程序代码分发到这些服务器上，在这些服务器上同时执行，也就是并行计算，也是分布式计算。...这就大大缩短了程序的执行时间。我们把程序代码移动到数据节点的机器上执行的计算方式称为移动计算。...分布式计算需要的是最终的结果，程序代码在很多机器上并行执行后会产生很多的结果，因此需要有一段代码对这些中间结果进行汇总。Hadoop中的分布式计算一般是由两阶段完成的。
二、DHT算法 从整个计算机发展历史来看，集中式与分布式计算模式交替占了一段历史时期。如今，云计算应用中各大公司都建立了自己的数据中心和计算中心。...当云计算的应用越来越多，用户越来越多后，集中式的计算模式将受到网络带宽等因素的制约。P2P是云计算的未来。云计算与物联网的计算模式未来5年后将主要采用P2P计算模式（对等计算模式）。...此外，集中式计算模式对用户的隐私以及数据安全也将存在不可能解决的难题。P2P计算模式是一种非集中计算模式。P2P网络中的每台计算机（或称对等点），具有同样的地位，既可以请求服务，也可以提供服务。...P2P计算模式具有资源充分利用，网络规模可扩展（节点越多网络越稳定，不存在瓶颈）等优点。下一代计算机网络（云计算和物联网）都是巨大的网络，因此，未来的计算模式应该是P2P计算模式。 ...在Demers提出该方法之前，Gossip协议的思想已经被广泛使用，洪泛查找、路由算法等都归属这一范畴，不同的是Demers利用Gossip对这类算法提供了明确的语义、具体实施方法以及收敛性证明。
云计算的基础技术是集群技术，支撑集群高效协同工作需要一系列资源和任务调度算法，良好的调度算法可以提高集群处理能力，有效分配资源，加速作业进度。...（二）Paxos算法详解 Paxos算法的核心是，只要满足下面三个条件就能保证数据的一致性： （1）一个value只有在被proposer 提出之后才可以被choose； （2）每次只有一个...num==1的proposal的提出是不受到限制的。 ...proposal想要被提出则它的value必须和编号最大的proposal value一致。为什么是编号最大的而不是编号为 n -1 ( n 为当前接受的proposal的编号) 的呢？...与proposer不同的是，即使是宕机或者重启accepter也必须“记住”它所接受的最大编号的proposal以及它所做出过回应的最大编号的prepare请求。
要全面了解ERP的管理思想，首先从供需链管理与其它相关管理思想的关系入手，因为供需链是ERP的核心思想。 ...这种伙伴关系组成了一个企业的供需链，是“精益生产”的核心思想。 ...这是“敏捷制造”的核心思想。 供需链管理与准时制生产（JIT） JIT的哲理是任何企业都必须遵守的。...供需链管理和约束理论 在供需链上，仓管云必然会有一些制约因素影响各种信息流的畅通，这些制约因素可以是物料供应、各类能力资源、市场、运输、甚至是管理和机制的制约。...这是约束理论在供需链管理中的应用。 综上所述，ERP思想的核心是供需链管理，同时，还要体现精益生产、敏捷制造的精神。
通常来说，人们认可云计算作为一种计算方式，它允许通过互联网以“服务”的形式向外部用户交付灵活、可扩展的IT功能。...其中有三个关键词：可扩展、服务和互联网，因此说云计算是在互联网上部署和交付应用，且可按需求而扩展。 简而言之，云计算不是终端用户购买的东西。...事实上，终端用户应该漠视且不该关心应用程序是否使用云计算方式来交付。云计算是企业为了达到降低基础架构成本、提高效益、解决容量/可扩展性问题等目的，而采用的一种新型应用架构。...l 能否自动跟踪基础架构或应用的使用情况？耗费了多少计算能力？是否可以对各个用户或部门逐个跟踪？ 知道了云计算是什么之后，强调云计算不是什么也很重要。 云计算不是服务器虚拟化。...这两种架构存在本质的区别，从技术上说，运行或支持云计算可以不需要服务器虚拟化。云计算不会锁定供应商：云应该是开放的，它能够根据客户需求与任何类型的基础架构协同工作，从而能够支持不同类型的虚拟设备。
关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。...如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用;大数据则相当于海量数据的“数据库”。 大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。...数据处理层 数据处理层核心解决问题在于数据存储出现分布式后带来的数据处理上的复杂度，海量存储后带来了数据处理上的时效性要求，这些都是数据处理层要解决的问题。...数据分析层 回到分析层，分析层重点是真正挖掘大数据的价值所在，而价值的挖掘核心又在于数据分析和挖掘。那么数据分析层核心仍然在于传统的BI分析的内容。...大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。
导读：一直以来，“上 ERP 找死，不上 ERP 等死”的言论一直萦绕着这一领域，那么，在云计算大行其道的当下，ERP 的上云的是否也面临着这一窘境呢？...随着云计算的普及，几乎所有的软件都可以云化了，但事实上，并没有。尤其是在管理软件领域起步较早的 ERP 似乎在云化的道路上一直步履蹒跚。原因何在？...CIO 们和商业领袖认为云计算和 SaaS 提供了改进的安全性、降低的安全责任、对任务的高度关注和降低的成本。此外，随着超大规模云的成熟，人们尝试新事物的意愿也发生了变化。...CIO 们认为，许多组织已经在核心业务系统上投入了大量的资源 (时间、精力和金钱)，而这些资源是必需的，但是并不能区分或提供任何战略价值。...04 将 ERP 迁移到云端的最大挑战是什么? CIO 们表示，将其视为一次迁移，而不是一个全新的开始，这一点很重要。这其中的事项包括人员、过程和技术。而其中「人」的因素就需要一种所有权文化。
云计算是数字化转型的重要组成部分，企业依靠云计算服务实现灵活性和效率。 冠状病毒疫情改变了企业和经济本身的发展。...数字化成为“新常态”，云服务在这一转变中扮演着至关重要的角色。 云计算计算并不是新事物，它通过为企业提供经济高效的服务、可扩展性和灵活性，在疫情发生之前确立了自己的重要性。...云计算的好处 •灵活性和低成本是帮助云计算在未来几年占据主导地位的主要因素。云提供24×7服务，具有最大的可扩展性。企业可以在其旅程中的任何时候按需采用云服务。...有了云计算，数据恢复变得更容易了。 云计算将继续存在 云计算为处于疫情恢复阶段的行业提供了广泛的好处，这需要灵活性和弹性。云计算与人工智能、大数据和物联网的集成可以达到创新的新高度。...云计算服务可以轻松接管本地基础设施并提高业务效率。商业企业已经走上了数字化转型的道路，云计算将支撑他们走向成功。
——木心《素履之往》 在研读 JDK 源码之前，先了解 JDK 几个核心包的设计思想，将有助于我们理解当初的设计者们的意图，让我们更能体会到设计者的良苦用心。...为了使核心接口的数量保持较小，接口不会尝试捕获诸如可变性，可修改性和可缩放性之类的细微差别。...这些类使用工作窃取调度程序，该任务调度程序可满足符合计算密集型并行处理中经常存在的限制的任务的高吞吐量。...Phaser 提供了更灵活的屏障形式，可用于控制多个线程之间的分阶段计算。...同样适用于向 ExecutorService 提交 Callables 异步计算（由 Future 接口表示）所采取的操作 HB 通过另一线程中 Future.get() 获取结果的后续的操作 “释放
1、虚拟化技术 虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑，是ICT服务快速走向云计算的最主要驱动力。可以说，没有虚拟化技术也就没有云计算服务的落地与成功。...一是将一台性能强大的服务器虚拟成多个独立的小服务器，服务不同的用户。二是将多个服务器虚拟成一个强大的服务器，完成特定的功能。这两种模式的核心都是统一管理，动态分配资源，提高资源利用率。...高效、简捷、快速是其核心理念，它旨在通过网络把强大的服务器计算资源方便地分发到终端用户手中，同时保证低成本和良好的用户体验。在这个过程中，编程模式的选择至关重要。...MapReduce模式的思想是将要执行问题分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配(调度)给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce...4、大规模数据管理 处理海量数据是云计算的一大优势。那么如何处理则涉及到很多层面的东西，因此高效的数据处理技术也是云计算不可或缺的核心技术之一。对于云计算来说，数据管理面临巨大的挑战。
既然云计算是一个这么火热的概念，那么云计算到底是什么?纵观整个计算机与互联网的发展史，任何 一项新技术的能得以快速发展，那么这一项新技术必将能改变人们的生活方式，或是能够很大程序的影 响人们的生活。...那么云计算能给普通民众的提供什么样的服务，有人这样高度的概括云计算能给人们的提供的方便：“ 在云计算时代，人们使用计算资源就如同使用水电一般方便，打开水龙头，就有自来水可用，打开开关 ，就有电可用”，这是一个很让人向往和令人兴奋的时代...详说“云计算” 以前需要自己来打井解决吃水问题，现在可以由自来水公司统一提供，现在云计算的云端相当于自来水 公司，只不过它不是解决水资源供给问题，而是解决了计算资源和存储资源的统一、按需、可伸缩的供 给...一个机房空闲的资源出租给他人使用，使得他人可以在短期具备同时使用多个计算机用于同一任务的可 能性，同时还具有更好的性价比。就相当于，平常自己买电脑等于是淘宝，云计算是可以五天无理由的 团购。...云计算的狭义个人理解是 指计算能力的共享，通过第三方，使得计算能力统一放在一个地方。
https://github.com/alibaba/jstorm/wiki/%E4%BA%8B%E5%8A%A1 storm的事务主要用于对数据准确性要求非常高的环境中，尤其是在计算交易金额或笔数，数据库同步的场景中...源码可以参考 jstorm-example Storm 事务的核心设计思想： Transaction 还是基于基本的属性之上，做的一层封装，从而满足transaction ##核心设计1 提供一个strong...replay时能保证处理仅且处理一次 ##核心设计2 如果一次处理一个tuple，性能不够好，可以考虑，一次处理一批（batch tuples） 这个时候，一个batch为一个transaction处理单元...##核心思想3 如果在计算任务中，并不是所有步骤需要强顺序性，因此将一个计算任务拆分为2个阶段： processing 阶段：这个阶段可以并发 commit阶段：这个阶段必须强顺序性，因此，一个时刻...其实，相当于把一个batch当做一个原子tuple来处理，只是中间计算的过程，可以并发。
TwoSum I 这个问题的最基本形式是这样：给你一个数组和一个整数target，可以保证数组中存在两个数的和为target，请你返回这两个数的索引。...这样，由于哈希表的查询时间为 O(1)，算法的时间复杂度降低到 O(N)，但是需要 O(N) 的空间复杂度来存储哈希表。不过综合来看，是要比暴力解法高效的。...这样sum中就储存了所有加入数字可能组成的和，每次find只要花费 O(1) 的时间在集合中判断一下是否存在就行了，显然非常适合频繁使用find的场景。...TwoSum 启发我们，HashMap 或者 HashSet 也可以帮助我们处理无序数组相关的简单问题。 另外，设计的核心在于权衡，利用不同的数据结构，可以得到一些针对性的加强。...最后，如果 TwoSum I 中给的数组是有序的，应该如何编写算法呢？
十年前云计算兴起和发展，近年“边缘计算”有着云计算一样的势头迅速走红。...);还有思科推出的“雾计算”，不难理解，云在高高的天上，而雾则接近地面;华为发起倡导的边缘计算产业联盟则面向行业市场，例如应用在制造、电力、交通等等行业领域。 ...虽然有不同的应用侧重，但他们的理念大体相同，总结起来说，边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供智能互联服务，满足应用在业务实时、业务智能、数据聚合与互操作...边缘计算与云计算的关系 也许有人产生疑问，边缘难道是要替代云计算?其实并不是，至少从目前来看，两者是协同的关系。 边缘计算和云计算的关系可以比喻为集团公司的地方办事处与集团总公司的关系。...因此，边缘计算与云计算互相协同，两者存在紧密的互动协同关系。
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