Hadoop是一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。簡單地說來，Hadoop是一個可以更容易開發和運行處理大規模數據的軟件平臺。<br> Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性（fault-tolerent）的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高傳輸率（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求（requirements）這樣可以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。

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csdn.net/calvinxiu/archive/2007/02/09/1506112.aspx Hadoop 是Google MapReduce 的一個Java實現。MapReduce是一種簡化的分布式

Hadoop作為Apache基金會資助的開源項目，由Doug Cutting帶領的團隊進行開發，基于Lucene和Nutch等開源項目，實現了Google的GFS和Hadoop能夠穩定運行在20個節點的集群；2006年1月，Doug Cutting加入雅虎公司，同年2月Apache Hadoop項目正式支持HDFS和MapReduce的獨立開發。同時，新興公司Cloudera為Hadoop提供了商業支持，幫助企業實現標準化安裝，并志愿貢獻社區。Hadoop的最新版本是0.21.0，說明其還在不斷完善發展之中。<br> Hadoop由分布式存儲HDFS和分布式計算MapReduce兩部分組成。HDFS是一個master/slave的結構，就通常的部署來說，在master上只運行一個Namenode，而在每一個slave上運行一個Datanode。MapReduce是Google的一項重要技術，它是一個編程模型，用以進行大數據量的計算。MapReduce的名字源于這個模型中的兩項核心操作：Map和Reduce。Map是把一組數據一對一的映射為另外的一組數據，Reduce是對一組數據進行歸約，映射和歸約的規則都由一個函數指定。

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Streaming框架允許任何程序語言實現的程序在Hadoop MapReduce中使用，方便已有程序向Hadoop平臺移植。因此可以說對于hadoop的擴展性意義重大，今天簡單說一下。 Streaming的原理是用Java實現一個包

從網上搜集的各種優化，標記下。 1. 網絡帶寬 Hadoop集群的服務器在規劃時就在統一的交換機下，這是在官方文檔中建議的部署方式。 但是我們的這臺交換機和其他交換機的互聯帶寬有限，所以在客戶端遇到了HDFS訪問速度慢的問題。

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RGE半智能開發將是新的趨勢，單表數據模型和一對多數據模型的增刪改查功能直接生成使用,可節省50%工作量，快速提高開發效率！！！ JEECG是一款基于代碼生成器的智能開發框架 史上第一款基于代碼生成器

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%d\n", c); NONO(); } void NONO ( ) {/* 本函數用於打開檔，輸入數據，調用函數，輸出數據，關閉檔。 */ FILE *rf, *wf ; int i, a,b ; long

DocAction是指對單據進行單據操作，在Compiere中，在SO,PO,Invoice,Shipment,MR等window，都會有一個DocAction Button,用於處理及審批單據。點擊Docaction

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Apache Tez是基于Hadoop Yarn之上的DAG（有向無環圖，Directed Acyclic Graph）計算框架。它把Map/Reduce過程拆分成若干個子過程，同時可以把多個Map/