freegq_4000的专栏

2006年9月24日 ... 前天, Spring Framework 达到了总计100万的下载次数. ... 另外一个消息是, Acegi security , 已经移入到Spring 项目中, 将来会以Spring Security的新

# Protocol接口。添加对新的协议得支持，写个插件改变协议行为或者修个某个适合的插件放入plugins目录， # Parser接口。就解析器来说（译注： 原文此处为协议应该是笔误），你应该增加一个插件用于新的内容类型。否则如果你想修改相关插件行为你需要替换相应插件 # 如果你想作其他改变，参考我们关于Fetcher and FetchListTool 的讨论。你可以继承这些类，然后覆盖合适的方法，然后将相应的完全的类路径写入nutch脚本，最后调用它

4.1支撑环境设置JAVA 对JAVA_HOME,PATH,以及CLASSPATH进行设置 具体步骤如下: Vi /etc/profile 在文件中添加环境变量 Source /etc/profile 重新加载环境变量 4.2 在系统中设置ssh访问控制通过rsa 方式验证. SSH-keygen –t rsa 对产生的id_rsa.pub复制到authorized_keys中，然后把authorized_keys文件复制到 其他待访问机器的/user/home/.ssh下这样就建立了对于当前用户无密码访问其他机器的环境.

OPC是Object Linking and Embedding（OLE）for Process Control的缩写，它是微软公司的对象链接和嵌入技术在过程控制方面的应用。OPC以OLE/COM/DCOM技术为基础，采用

MapReduce Library将Input分成M份。这里的Input Splitter也可以是多台机器并行Split。 Master将M份Job分给Idle状态的M个worker来处理； 对于输入中的每一个<key, value> pair 进行Map操作，将中间结果Buffer在Memory里； 定期的（或者根据内存状态），将Buffer中的中间信息Dump到本地磁盘上，并且把文件信息传回给Master（Master需要把这些信息发送给Reduce worker）。这里最重要的一点是，在写磁盘的时候，需要将中间文件做Partition（比如R个）。拿上面的例子来举例，如果把所有的信息存到一个文件，Reduce worker又会变成瓶颈。我们只需要保证相同Key能出现在同一个Partition里面就可以把这个问题分解。

MapReduce Library将Input分成M份。这里的Input Splitter也可以是多台机器并行Split。 Master将M份Job分给Idle状态的M个worker来处理； 对于输入中的每一个<key, value> pair 进行Map操作，将中间结果Buffer在Memory里； 定期的（或者根据内存状态），将Buffer中的中间信息Dump到本地磁盘上，并且把文件信息传回给Master（Master需要把这些信息发送给Reduce worker）。这里最重要的一点是，在写磁盘的时候，需要将中间文件做Partition（比如R个）。拿上面的例子来举例，如果把所有的信息存到一个文件，Reduce worker又会变成瓶颈。我们只需要保证相同Key能出现在同一个Partition里面就可以把这个问题分解。

MapReduce中最重要的两个词就是Map（映射）和Reduce（规约）。初看Map/Reduce这两个词，熟悉Function Language的人一定感觉很熟悉。FP把这样的函数称为”higher order function”（”High order function”被成为Function Programming的利器之一哦），也就是说，这些函数是编写来被与其它函数相结合（或者说被其它函数调用的）。如果说硬要比的化，可以把它想象成C里面的CallBack函数，或者STL里面的Functor。比如你要对一个STL的容器进行查找，需要制定每两个元素相比较的Functor（Comparator），这个Comparator在遍历容器的时候就会被调用。

MapReduce中最重要的两个词就是Map（映射）和Reduce（规约）。初看Map/Reduce这两个词，熟悉Function Language的人一定感觉很熟悉。FP把这样的函数称为”higher order function”（”High order function”被成为Function Programming的利器之一哦），也就是说，这些函数是编写来被与其它函数相结合（或者说被其它函数调用的）。如果说硬要比的化，可以把它想象成C里面的CallBack函数，或者STL里面的Functor。比如你要对一个STL的容器进行查找，需要制定每两个元素相比较的Functor（Comparator），这个Comparator在遍历容器的时候就会被调用。

hadoop_1 MapReduce是Google 的一项重要技术，它是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算，通常采用的处理手法就是并行计算。至少现阶段而言，对许多开发人员来说，并行计算还是一个比较遥远的东西。MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型，它让那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用