I/O 模型

1. 数据完整性：任何语言对IO的操作都要保持其数据的完整性。Hadoop当然希望数据在存储和处理中不会丢失或损坏。检查数据完整性的常用方法是校验和。 HDFS的数据完整性：客户端在写或者读取HDFS的文件时，都会对其进行校验和验证，当然我们可以通过在Open（）方法读取之前，将false传给FileSystem中的setVerifyCheckSum()来禁用校验和。 本地文件系统，ha

我在使用了模型驱动，比如登陆操作，我写了一个POJO： public class Login { private int id; private String loginName; private String passWord; private String role; 。。。。 而在页面中使用 <table width="100%" height=&q

看过很多Hadoop介绍或者是学习的帖子和文章，发现介绍Hadoop I/O系统的很少。很多文章都会介绍HDFS的架构和使用，还有MapReduce编程等等。尤其是在介绍Hadoop的MapReduce编程之前，首先必须了解下Hadoop的I/O知识，要不一看到IntWritable、LongWritable、Text、NullWritable等概念就有点犯晕，看到和普通的Java程序类似的Map

转自：http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/07/29/storm-stream-model-analysis-and-discussion.html Storm数据流模型的分析及讨论 本文首先介绍了Storm的基本概念和数据流模型，然后结合一个典型应用场景来说明Storm支持Topology之间数据流订阅的必要性，最后对比了S

初始化Disruptor，构建Disruptor只要需要以下几个参数：1 eventFactory: 消息(event)工厂对象，2 ringBufferSize: 容器的长度，​3 executor: 线程池(建议使用自定义线程池) RejectedExecutionHandler，​4 ProducerType: 单生产者 还是 多生产者， ​5 waitStrategy: 等待策略2、初始化好Disruptor之后，通过该对象的handleEventsWith添加消费者的监听。3、然后启动Disrup ...

分布式RDF查询引擎的项目需要在节点之间传输中间结果，考虑HDFS可以作为一个备选的传输媒介，于是对HDFS的IO性能做了一个粗略的测试，过程和结果如下： 硬件环境： 实验室的8台老机器组成的集群，配置： Intel 965芯片组 Intel Core E4400 CPU(2GHz双核，2MB L2，800MHz FSB) 1GB*4 双通道 DDR2 667 内存 160GB*1 SATA2 硬

已知二维数组 W(0),W(1)。 求解W(n+1)=W(n)+a*(W(n)-W(n-1)). ....... ....... W1=W; for(int i=0;i<10;i++){ for(int j=0;j<10;j++){ W[i][j]=W[i][j]+a*(W[i][j]-W0[i][j]); } } W0=W1; .......... 我写了上

BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("F:\\abc.doc")); 用br.readLine()怎么读出来的全是乱码????