终于完成了“简单”的个人项目，我内心稍有拨动。由于各种因素，我的个人项目启动稍晚，后来因电脑不好使借了室友的电脑，着实命途多舛。我的开发大概分为两个阶段。第一个阶段是实现读入算式，切分文字，中缀转后缀并计算结果。当然，是小数结果。以算法知识尚在，而一气呵成。第二阶段是写分数类，并实现之。本以为更易，
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2016-03-19 23:05:39
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在大中型项目中，在数据库设计的时候，考虑到数据库最大承受数据量，通常会把数据库或者数据表水平切分，以降低单个库，单个表的压力。我这里介绍两个我们项目中常用的数据表切分方法。当然这些方法都是在程序中使用一定的技巧来路由到具体的表的。首先我们要确认根据什么来水平切分？在我们的系统（SNS）中，用户的UI
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2016-03-18 17:29:14
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FROM : http://www.2cto.com/os/201503/381812.html 在很多实际项目中，应用程序会持续写日志，如果程序代码中没有调用支持自动切分（如按filesize或date切割）的日志库，则日志文件会很快增长到G级别。单机操作大文件对后续跟进日志来说非常不方便。 本文
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2016-03-17 12:17:50
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<1>Remote端（服务器端）数据的处理没必要去实现这个算法。直接调用库就可以了。chunk一块一块的数据块1. 将Remote端（服务器端）的数据按照Chunck进行切分2. 计算每一个chunk的弱校验和（Adler-32算法）与强校验和（MD5算法）3. 保存进Map中，key为弱校验ID，
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2016-03-16 19:02:26
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申明：此文为转载（非原创），文章分析十分透彻，已添加原文链接，如有任何侵权问题，请告知，我会立即删除。 第1章 引言 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的...
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2016-03-14 12:01:48
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storm的并发机制 storm计算支持在多台机器上水平扩容，通过将计算切分为多个独立的tasks在集群上并发执行来实现。 一个task可以简单地理解：在集群某节点上运行的一个spout或者bolt实例。 topology的组成部分：Nodes(服务器):配置在一个storm集群中的服务器，会执行t
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2016-03-09 20:41:04
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1.HDFS存储架构 (1)HDFS 架构 —— 文件 1)文件切分成块（默认大小64M），以块为单位，每个块有多个副本存储在不同的机器上，副本数可在文件生成时指定（默认3）2)NameNode 是主节点，存储文件的元数据如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间,副本数,文件权限），以及每个文件的
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2016-03-08 23:51:39
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上一篇我们讲到了spark的runJob方法提交job运行，runJob在提交时，需要RDD和一个函数，那么运行机制是什么呢？函数如何运行的呢？首先job被提交后，需要切分stage，然后每个stage会划分成一组task提交executor运行。如何切分stage和task，需要另写一篇来解读。那
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2016-03-08 02:08:47
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我们究竟应该如何对MySQL数据库进行优化？下面我就从MySQL对硬件的选择、MySQL的安装、my.cnf的优化、MySQL如何进行架构设计及数据切分等方面来说明这个问题。 服务器物理硬件的优化 在挑选硬件服务器时，我们应该从下面几个方面着重对MySQL服务器的硬件配置进行优化，也就是说将项目中的
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数据库 时间：
2016-03-05 20:32:43
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forTokens标签: forTokens标签用来截取字符串: 属性: * var :定义变量 * items :切分字符串 * begin :从哪开始 * end :到哪结束 * step :步长 * varStatus :记录循环变量 * delims :按照什么字符切分 代码: ${ s }
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2016-03-03 01:22:47
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