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Java web技术框架概览
1.基础框架 1.1 后台基础框架 分布式:dubbox 统一配置:zookeeper 消息:kafka 服务化:spring spring boot 微服务化框架 spring mvc springframework 持久层:mybatis、hibernate、jedis 项目构建:maven 单 ...
分类:编程语言   时间:2017-08-22 16:53:35    阅读次数:179
Spark基本概念
Spark基本概念 1.SparkContent a.Driver programs通过SparkContent对象访问Spark b.SparkContent代表和一个集群的链接 c.在shell中SparkContent对象自动创建好了,就是sc 2.Spark中的Shell 主要分为两种:py ...
分类:其他好文   时间:2017-08-22 12:31:29    阅读次数:149
移动固网之殇
背景:标题起了这么一个悲戚戚的名字,自然后面承载着无数个“悲戚戚”的故事。我们平台业务中很重要的一块是视频直播服务(将幼儿园的视频直播给幼儿家长),由于我们没有使用土豪级BGP机房或多线机房,而是将视频服务器分布式部署在不同的运营商机房中,其中联通和电信多选择..
分类:移动开发   时间:2017-08-22 10:52:42    阅读次数:212
.NET并行计算和并发8:硬件支持
共享内存多核系统,分布式内存系统 区别 分布式内存系统主要通过Message passing interface在各个微处理器之间通信,但是MPI共享内存多核系统是没有必要的,会造成额外的开销。 分布式内存系统如下如: 分布式内存的计算机系统,如下图所示: 顺序指令只能运行在一个可用内核上。因此需要... ...
分类:Web程序   时间:2017-08-22 10:37:58    阅读次数:200
Python Elasticsearch api
Python Elasticsearch api 描述:ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。下面介绍了利用Python API接口进行数据查询,方便其他系统的调用。 安装API 1 pip inst ...
分类:编程语言   时间:2017-08-22 01:44:42    阅读次数:286
Spring 事务相关
事务类型 数据库事务类型有本地事务和分布式事务: 本地事务:就是普通事务,能保证单台数据库上的操作的ACID,被限定在一台数据库上; 分布式事务:涉及两个或多个数据库源的事务,即跨越多台同类或异类数据库的事务(由每台数据库的本地事务组成的),分布式事务旨在保证这些本地事务的所有操作的ACID,使事务... ...
分类:编程语言   时间:2017-08-22 00:41:26    阅读次数:208
Elasticsearch之基本操作
elasticsearch是一个是开源的(Apache2协议),分布式的,RESTful的,构建在Apache Lucene之上的的搜索引擎。 它有很多特点例如Schema Free,Document Oriented。它是#nosql的,基于JSON,同时支持多种API,包括HTTP, thrif ...
分类:其他好文   时间:2017-08-22 00:37:42    阅读次数:184
elasticsearch 第一篇(入门篇)
介绍 elasticsearch是一个高效的、可扩展的全文搜索引擎 基本概念 Near Realtime(NRT): es是一个接近实时查询平台,意味从存储一条数据到可以索引到数据时差很小,通常在1s内 Cluster: es是一个分布式、可扩展的平台, 可由一个或多个服务器通过定义的cluster ...
分类:其他好文   时间:2017-08-22 00:35:24    阅读次数:258
window上安装elasticserach
系统环境:2008R2 x64测试安装用的服务器IP:192.168.12.52elasticsearch版本:2.3.4JDK版本:jdk 1.8.1_101 (jdk-8u101-windows-x64)测试达到目的:安装elasticsearch后再安装head插件与Sql插件。注:如果要用来 ...
分类:Windows程序   时间:2017-08-22 00:28:15    阅读次数:317
sklearn.naive_bayes中Bernoulli NB几种朴素贝叶斯分类器
区别: 几种朴素贝叶斯分类器的区别在于对于分布的假设,即假设满足的形式。 一、高斯NB 导入 假设特征的似然函数满足, 和 采用“最大似然估计” 二、Multinomial NB 导入 特征是离散值,通常用样本的概率去估计 为避免有的特征值缺省,一般对样本的概率做Laplace平滑:(a=1时) 三 ...
分类:其他好文   时间:2017-08-22 00:19:05    阅读次数:731
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