- Hadoop之mapreduce -- WrodCount案例以及各种概念
lzhlizihang
hadoopmapreduce大数据
文章目录一、MapReduce的优缺点二、MapReduce案例--WordCount1、导包2、Mapper方法3、Partitioner方法(自定义分区器)4、reducer方法5、driver(main方法)6、Writable(手机流量统计案例的实体类)三、关于片和块1、什么是片,什么是块?2、mapreduce启动多少个MapTask任务?四、MapReduce的原理五、Shuffle过
- 生产环境中MapReduce的最佳实践
大数据深度洞察
Hadoopmapreduce大数据
目录MapReduce跑的慢的原因MapReduce常用调优参数1.MapTask相关参数2.ReduceTask相关参数3.总体调优参数4.其他重要参数调优策略MapReduce数据倾斜问题1.数据预处理2.自定义Partitioner3.调整Reduce任务数4.小文件问题处理5.二次排序6.使用桶表7.使用随机前缀8.参数调优实施步骤MapReduce跑的慢的原因MapReduce程序效率的
- Data-Intensive Text Processing with MapReduce
西二旗小码农
自然语言处理(NLP)mapreduceprocessing算法integerhadooppair
大量高效的MapReduce程序因为它简单的编写方法而产生:除了准备输入数据之外,程序员只需要实现mapper和ruducer接口,或加上合并器(combiner)和分配器(partitioner)。所有其他方面的执行都透明地控制在由一个节点到上千个节点组成的,数据级别达到GB到PB级别的集群的执行框架中。然而,这就意味着程序员想在上面实现的算法必须表现为一些严格定义的组件,必须用特殊的方法把它们
- 理解Spark中RDD(Resilient Distributed Dataset)
小何才露尖尖角
SparksparkRDD弹性分布式数据集依赖关系RDD结构
文章目录1RDD基础1.1分区1.2不可变1.3并行执行2RDD结构2.1SparkContext、SparkConf2.2Partitioner2.3Dependencies2.4Checkpoint(检查点)2.5StorageLevel(存储级别)2.6Iterator(迭代函数)3依赖关系4RDD操作4.1转化操作4.2行动操作4.3惰性求值4.4持久化5Spark程序工作流程参考1RDD
- Hadoop学习之路(七) MapReduce框架Partitioner分区
shine_rainbow
Partitioner分区的作用是什么?在进行MapReduce计算时,有时候需要把最终输出数据分到不同的文件中,比如按照省份划分的话,需要把同一省份的数据放到一个文件中;按照性别划分的话,需要把同一性别的数据放到一个文件中。我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么如果要得到多个文件,意味着有相同数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务,也就是M
- MapReduce实战:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(Partitioner)
Movle
1.需求:将上次实战(统计手机号耗费的总上行流量和下行流量)的统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区)2.分析:(1)Mapreduce中会将map输出的kv对,按照相同key分组,然后分发给不同的reducetask。默认的分发规则为:根据key的hashcode%reducetask数来分发(2)如果要按照我们自己的需求进行分组,则需要改写数据分发(分组)组件Partitione
- 深入理解 Spark(三)SparkTask 执行与 shuffle 详解
我很ruo
大数据spark大数据hadoop分布式java
SparkTask的分发部署与启动流程分析SparkAction算子触发job提交Spark当中Stage切分源码详解Task的提交与执行SparkShuffle机制详解MapReduceShuffle全流程深度剖析MapReduce全流程执行过程中参与工作的组件以及他们的执行先后顺序:InputFormat=>RecordReader=>Mapper=>Partitioner=>Sorter=>Co
- SparkCore基础解析(二)
有语忆语
大数据之SparksparkSparkcoreRDD
1、RDD概述1.1什么是RDDRDD(ResilientDistributedDataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。1.2RDD的属性1)一组分区(Partition),即数据集的基本组成单位;2)一个计算每个分区的函数;3)RDD之间的依赖关系;4)一个Partitioner,即RDD的分片函
- Spark分区器HashPartitioner和RangePartitioner/全局排序
K. Bob
Spark
Spark分区器 在Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数,RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区以及Reduce的个数。只有Key-Value类型的RDD才有分区的,非Key-Value类型的RDD分区的值是None的。 在Spark中,存在两类分区函数:HashPartitioner和RangePartitioner,它们都是继承自Partitioner,主要提供了每个
- 【大数据面试知识点】分区器Partitioner:HashPartitioner、RangePartitioner
话数Science
大数据Spark面试大数据spark面试
SparkHashParitioner的弊端是什么?HashPartitioner分区的原理很简单,对于给定的key,计算其hashCode,并除于分区的个数取余,如果余数小于0,则用余数+分区的个数,最后返回的值就是这个key所属的分区ID;弊端是数据不均匀,容易导致数据倾斜,极端情况下某几个分区会拥有rdd的所有数据。RangePartitioner分区的原理及特点?原理:RangeParti
- 学习笔记Hadoop(十四)—— MapReduce开发入门(2)—— MapReduce API介绍、MapReduce实例
别呀
hadoopbigdatajava
四、MapReduceAPI介绍一般MapReduce都是由Mapper,Reducer及main函数组成。Mapper程序一般完成键值对映射操作;Reducer程序一般完成键值对聚合操作;Main函数则负责组装Mapper,Reducer及必要的配置;高阶编程还涉及到设置输入输出文件格式、设置Combiner、Partitioner优化程序等;4.1、MapReduce程序模块:Main函数4.
- [HADOOP]数据倾斜的避免和处理
wātɔ:h
hadoop大数据分布式
避免数据倾斜初始设计方面:设计阶段考虑数据分布,并尽可能确保数据均匀分布。预处理数据:在数据加载到Hadoop之前进行预处理,以减少倾斜。使用抽样或统计方法来了解数据分布特征,并据此调整。使用合适的Partitioner:自定义Partitioner,替换Hadoop默认的hash-basedpartitioner,来更均匀地分配数据。增加Reduce任务数量:通过设置更多的Reduce任务来帮助
- hadoop(十二)——自定义分区Partitioner
文子轩
我们学习Partitioner不用举那么复杂的例子,就举一个简单的例子就好了,在第十二节课学习了一个DataCount的小例子,地址:http://blog.csdn.net/u012453843/article/details/52600313我们就在这个程序的基础上加上我们自定义的分区功能。我们先来看看DataCount这个程序最终的执行结果是什么样子的,在查看之前我们需要先启动hdfs和ya
- Partitioner与自定义Partitioner
piziyang12138
通过前面的学习我们知道Mapper最终处理的键值对,是需要送到Reducer去合并的,合并的时候,有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行归并。哪个key到哪个Reducer的分配过程,是由Partitioner规定的。在一些集群应用中,例如分布式缓存集群中,缓存的数据大多都是靠哈希函数来进行数据的均匀分布的,在Hadoop中也不例外。image.pngHadoop内置Parti
- Hadoop(MapReducer)面试题
zyj_369
Hadoophadoop大数据
一、单选题1、Shuffle中Partitioner分区发生在哪个过程(A)A.溢写过程B.本地MergeC.reduce函数阶段D.map函数阶段2、在整个maprduce运行阶段,数据是以(A)形式存在的A.key/valueB.LongWritableC.TextD.IntWritable3、下列哪个方法提交job任务的入口方法(B)A.JoB.addCacheFile()B.JoB.wai
- Hadoop的mapreduce之分区Partitioner
严同学正在努力
hadoopmapreduce大数据java分布式
1.本文讲讲Hadoop的mapreduce之分区Partitioner1.1默认情况下MR输出文件个数在默认情况下,不管map阶段有多少个并发执行task,到reduce阶段,所有的结果都将有一个reduce来处理,并且最终结果输出到一个文件中。1.2修改reducetask个数在MapReduce程序的驱动类中,通过job提供的方法,可以修改reducetask的个数。就可以得到六个分区1.3
- Flink 源码之数据分区
AlienPaul
Flink源码分析系列文档目录请点击:Flink源码分析系列文档目录前言Flink流处理作业支持并行操作。每一个并行度可以理解为一个数据管道。上游和下游的并行度也可能是不同的。为了解决数据从上游到下游的分发策略问题,Flink提供了一系列分区(partition)算子。下面为大家介绍分区算子以及他们对应的Partitioner(分区器)。5种分区算子Flink共有5种类型的分区算子:随机分区:随机
- spark源码阅读——shuffle写
WJL3333
groupByKey这个操作一般会产生两个RDD:(map操作)MapPartitionsRDD(隐式转换之后聚合)ShuffledRDDdefgroupBy[K](f:T=>K,p:Partitioner)(implicitkt:ClassTag[K],ord:Ordering[K]=null):RDD[(K,Iterable[T])]=withScope{valcleanF=sc.clean(
- Spark自定义分区器
鸭梨山大哎
sparkspark分区
spark目前支持两个分区器,分别是HashPartitioner和RangePartitioner.均继承自Partitioner,有共同方法-defnumPartitions--分区器的分区数量-defgetPartition(key:Any):Int---获取某一个key的分区号HashPartitionerSpark中非常重要的一个分区器,也是默认分区器,默认用于90%以上的RDD相关AP
- Kafka生产者发送消息的流程
来自宇宙的曹先生
kafka分布式消息队列MQ
Kafka生产者发送消息的流程涉及多个步骤,从消息的创建到成功存储在Kafka集群中。以下是Kafka生产者发送消息的主要步骤:1.创建消息生产者首先创建一个消息,消息通常包含一个键(可选)和一个值,以及目标主题。2.选择分区如果消息指定了键,生产者会使用分区器(Partitioner)根据键的哈希值选择一个分区;如果没有指定键,可能会基于轮询策略选择分区。分区决策可能考虑分区的负载均衡,以及确保
- PyFlink 物理分区(Physical Partitioning)
大数据与Python
PyFlinkpythonflink数据仓库大数据etl工程师etl数据库架构
Flink也提供了在转换后精确控制流分区的底层控制(如果需要的话),主要通过以下函数:shuffle()-随机重新分区流global()-将所有数据发送到下游算子的第一个实例broadcast()-向下游的每个并行实例广播流forward()-在可能的情况下保留分区partitionCustom()-通过用户定义的Partitioner进行自定义分区自定义分区(CustomPartitioning
- 学习篇-Hadoop-MapReduce-流量统计
东东爱编码
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文章目录一、Hadoop-MapReduce-流量统计-需求分析二、Hadoop-MapReduce-流量统计-代码实现三、Hadoop-MapReduce-流量统计-Partitioner一、Hadoop-MapReduce-流量统计-需求分析现有一份access.log日志文件13631579850661372623050300-FD-07-A4-72-B8:CMCC120.196.100.8
- Spark自定义分区(Partitioner)
达微
基于优化和数据的有序性等问题考虑,某个设备的日志数据分到指定的计算节点,减少数据的网络传输我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略,这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。但是有些情况下,Spark内部不能符合咱们的需求,这时候我们就可以自定义分区策略。为此,Spark提供了相应的接口,我们只需要扩展Partitioner抽象类
- 高并发下kafka producer配置优化
Timmer丿
kafkajavaSpringBoot
简介kafkaproducer是kafka集群的发送消息的客户端,主要就是向某个topic的某个分区发送一条消息。partitioner决定向哪个分区发送消息。用户指定key,默认的分区器会根据key的哈希值来选择分区,如果没有指定key就以轮询的方式选择分区。也可以自定义分区策略。旧版本:0.9.0.0版本以前,入口类:kafka.producer.Producer,同步机制,等待响应,吞吐性很
- Dataset 的一些 Java api 操作
小强签名设计
sparkDatasetSparkSQL
文章目录一、使用JavaAPI和JavaRDD在SparkSQL中向数据帧添加新列二、foreachPartition遍历Dataset三、Dataset自定义Partitioner四、Dataset重分区并且获取分区数五、去重方法dropDuplicates六、Dataset转换为List七、自定义函数UDF八、替换函数九、na.fill用法十、if用法一、使用JavaAPI和JavaRDD在S
- Hadoop实战 一 Shuffle 阶段
Tzyy皮皮
学习Hadoophadoopmapreducebigdata
Shuffle阶段分区排序规约分组主类代码分区将数据分成若干个块,每个块可以按照约定形成文件步骤:1继承Partitioner类并重写getPartition方法2在主类中设置启用分区job.setPartitionerClass(OrderParition.class);注意:1在继承Partitioner时的两个类型分别对应了K2V2也就是Mapper的输出类型2getPartition中的参
- sortByKey()
比格肖
sortByKey一定会有shuffer作用:在一个(K,V)的RDD上调用,K必须实现Ordered接口,返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDDpackagecom.atguiguimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{HashPartitioner,Partitioner,SparkConf,SparkContext}
- MapReduce编程:自定义分区和自定义计数器
Want595
《Hadoop大数据开发技术》mapreduce大数据1024程序员节
文章目录MapReduce编程:自定义分区和自定义计数器一、实验目标二、实验要求及注意事项三、实验内容及步骤附:系列文章MapReduce编程:自定义分区和自定义计数器一、实验目标熟练掌握Mapper类,Reducer类和main函数的编写方法掌握用mapreduce计算框架中本地聚合的基本用法掌握MapReduce编程的自定义分区操作掌握用mapreduce计算框架中partitioner的基本
- 【底层服务/编程功底系列】「大数据算法体系」带你深入分析MapReduce算法 — Shuffle的执行过程
洛神灬殇
深入浅出Java原理及实战实战指南之分布式/微服务大数据mapreduce
【底层服务/编程功底系列】「大数据算法体系」带你深入分析MapReduce算法—Shuffle的执行过程Shuffle是什么Shuffle的流程处理map任务的执行流程reduce任务的执行流程Shuffle过程分析和优化map任务深入分析细化步骤分析1.数据分片读取2.分配计算Reduce服务Partitioner分区控制3.内存缓冲区(内存数据溢写+机制)内存数据溢写(Spill)数据合并Co
- MapReducer之Partitioner与Sort
末央酒
排序大概分为以下几类MapReducer自带排序就可以满足自定义sort规则,只设置1个ReducerTask自定义Partition实现区内有序启用多个ReducerTask并实现全局有序,MapReducer提供了TotalSortPartitioner为了满足速度快的要求,对不同的key采用不一样的查找方法,分别是如果key是BinaryComparable(可以认为是字符串类型)的话会构建
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
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lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
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基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite