一、多个事务并发运行时的并发问题： 总结为第一类丢失更新、脏读、虚读、不可重复读、第二类丢失更新。 1、第一类丢失更新：撤销一个事务时，把其他事务已提交的更新数据覆盖。 2、脏读：一个事务读到另一个事务未提交的更新数据。 3、虚读（幻读）：一个事务读到另一个事务已提交的新插入的数据。 4、...
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2014-06-19 08:51:00
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SQL Server提供了强大而完备的锁机制来帮助实现数据库系统的并发性和高性能。用户既能使用SQL Server的缺省设置也可以在select 语句中使用“加锁选项”来实现预期的效果。 本文介绍了SELECT语句中的各项“加锁选项”以及相应的功能说明。 功能说明： NOLOCK（不加锁）...
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数据库 时间：
2014-06-19 08:42:15
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C1000k 新思路：用户态 TCP/IP 协议栈如今的server支撑上百万个并发 TCP 连接已经不是新闻（余锋2010年的演讲，ideawu的iComet 开源项目，WhatsApp 做到了 2.5M）。实现 C1000k 的常规做法是调整内核參数，提高文件数，降低每一个连接的内存消耗（參考 ...
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2014-06-19 06:53:17
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python脚本解析日志文件入库一般有三个重要的步骤：读文件、解析文件、入库。在这三个方面下功夫，可确保我们获得最优的性能（这里不讨论并发）1 读文件：一次读一行，磁盘IO太多，效率低下；一次性读如全部文件内容，可能内存不够。采取一个折中的办法，每次读若干byte(具体大小视实际情况而定)。经过.....
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编程语言 时间：
2014-06-19 06:22:34
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Pig Latin 是一个相对简单的语言，它可以执行语句。一调语句 就是一个操作，它需要输入一些内容（比如代表一个元组集的包），并发出另一个包作为其输出。一个包 就是一个关系，与表类似，您可以在关系数据库中找到它（其中，元组代表行，并且每个元组都由字段组成）。用 Pig Latin 编写的脚本往往遵...
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2014-06-18 23:46:52
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1. Impala架构
Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS...
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2014-06-16 14:42:11
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"数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。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。 样例输入如下.....
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2014-06-16 13:22:07
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MySQL为了保护数据字典元数据，使用了metadata lock，即MDL锁，保证在并发的情况下，结构变更的一致性。MDL锁的加锁模式和源码上的组织上和上一篇blog中MySQL表锁的实现方式一致，都采用了【mutex+condition+queue】来实现并发，阻塞，唤醒的控制。下面就来看看MD...
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数据库 时间：
2014-06-16 13:12:51
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http://www.cnblogs.com/rockman12352/p/3788688.html上一篇对于整体框架讲了很多东西，但是具体在使用时有一些细节并没有说出来首先是执行任务execute(); 执行任务，返回空，相当于 new Thread(task).start();submit();...
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编程语言 时间：
2014-06-15 13:05:16
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一 什么是负载均衡？ 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。二 实现方式 1. URL 重定向 2. 基于 DNS： 在DNS中为多个地址配置同一个名字，因而查询这个名字的客户机将得到其中一个地址...
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2014-06-15 12:41:54
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