统计大数据集上的数据种类个数 、 从网站日志中计算访问地 等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。下面就进入这个实例的MapReduce程序设计。 1.1 实例描述 对数据文件中的数据进行去重。数据文件中的每行都是一个数据。

简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃？ MapReduce方法则是： 给在座的所有玩家中分配这摞牌

Hadoop的核心组件在一起工作时如下图所示： 图 4.4 高层 MapReduce 工作流水线 MapReduce 的输入一般来自 HDFS 中的文件，这些文件分布存储在集群内的节点上。运行一个

之上实现MapReduce系统。这里基于在这个博客上，显示了很好的实施tablefunctions和映射器等. 但后来我们想，为什么不经过tablefunction代码和MapReduce范例一种

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准备下载谷歌MapReduce资料。

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GraphLab 是一个机器学习平台，主要是图模型方面的计算。 GraphLab 是另一种有趣的 MapReduce 抽象实现，侧重机器学习算法的并行实现。 GraphLab 中， Map 阶段定义了可以独立执行（在独立的主机上）的计算，

MapReduce适合PB级以上海量数据的离线处理 MapReduce不擅长什么 实时计算 像MySQL一样，在毫秒级或者秒级内返回结果 流式计算 MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化

Apache Pig 是用来处理大规模数据的高级查询语言，配合 Hadoop使用，可以在处理海量数据时达到事半功倍的效果，比使用Java，C++等语言编写大规模数据处理程序的难度要小N倍，实现同样的效果的代码

但是不管是哪种方案，其优点和缺点往往也是连在一起的，究其原因是因为SQL和Java编程之间是割裂的，如果封装得不到位，做Java的人太难使用；如果封装得太多，在做一些用复杂SQL的时候又非常麻烦。比如：

它所加载的类的所有引用，这样GC无法回收ThreadLocal中存储的内存。在很多JVM的实现中Java类和类加载器直接分配到permgen区域不执行GC，这样导致了更严重的内存泄露。 这种泄露模

测试是开发的一个非常重要的方面，可以在很大程度上决定一个应用程序的命运。良好的测试可以在早期捕获导致应用程序崩溃的问题，但较差的测试往往总是导致故障和停机。 虽然有三种主要类型的软件测试：单元测试

设计。它们充斥着静态方法、未经测试的数据结构以及不够美观的解决方式。因此一个月前我决定开始编写自己的Java Web框架，我制定了一些基本的信条：1) 没有NULL，2) 没有public static方法，3)

用JAVA编写计算器程序（模拟Windows计算器） import java.awt.*; import java.awt.event.*; public class Calculation extends

Q： 刚才我参加了面试，面试官问我如何写出会发生内存泄露的Java代码。这个问题我一点思路都没有，好囧。 A1： 通过以下步骤可以很容易产生内存泄露（程序代码不能访问到某些对象，但是它们仍然保存在内存中）:

 摘 要 J2ME(Java 2 Micro Edition) 是近年来随着各种不同设备，尤其是移动通信设备的飞速发展而诞生的一项新的开发技术。它定位在消费性电子产品的应用上，对设备的智能化、多样化

hadoop Map/Reduce开发实例 1) Eclipse插件配置与程序开发 在windows下开发Map/Readuce程序，首先要在windows安装cygwin， 目的是让hadoop在

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GlassFish 发布了 3.1.1 维护版本，该版本主要是增加了对 Java 7 和 AIX 系统的支持，同时升级了一些组件到最新版本，包括：EclipseLink, Jersey, Weld, Metro