利用jQuery和CSS創建一個漂亮的側邊導航菜單。導航條會跟滾動條滾動而滾動。當鼠標移過時，會滑出具體標簽。

本教程詳細審查了袖珍版 Java 2 平臺 (J2ME)，它主要面向在 Java 編程及面向對象設計與開發方面有深厚背景的中級開發者。您可以首先了解 J2ME 的背景并研究 J2ME 的配置和簡表。隨后，逐步建立您的開發環境，用于開發 J2ME 應用程序。本教程將向您介紹一些課題如 K 虛擬機 (KVM)，和 KJava API -- 用于關聯連接有限設備配置 (CLDC) 和使用 CLDC 的移動信息設備簡表。之后您將構造一個簡單的應用程序來看看您能用 J2ME 做些什么。您將使用 CLDC 和 KJava 開發一個基本繪圖應用程序以及一個小型 MIDP 應用程序。

出于我前面的貼子大贊了 Apache Ignite 的基于 內存的文件系統和緩存功能 ，我將總結一下我將總結一下 Ignite 和 Spark 的主要區別。我發現這樣的問題被重復提出。這很容易回答，因此不必在網上“挖墳”。

舉個例子： Apache Stor m 是最流行的為開發者用于流式應用的工具之一，但是一個使用storm的流式處理方案通常不僅僅需要storm。正如我在 上一篇文章 中 討論到的，Storm通常使用Ka

infoq.com/cn/news/2015/06/twitter-storm-heron Twitter已經用Heron替換了Storm。此舉將吞吐量最高提升了14倍，單詞計數拓撲時間延遲最低降到了原來的1/10，所需的硬件減少了2/3。

1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是當前業界廣泛使用的兩個分布式實時計算框架。其中 Apache Storm （以下簡稱“Storm”）在美團點評實時計算業務中已有較為成熟的運用（可參考

摘要 Storm 是一個開源的、大數據處理系統，與其他大數據解決方案的不同之處在于它的處理方式。Hadoop 在本質上是一個批處理系統。數據被引入 Hadoop 文件系統 (HDFS) 并分發到各個節

Storm是一個免費開源、分布式、高容錯的實時計算系統。它與其他大數據解決方案的不同之處在于它的處理方式。Hadoop 在本質上是一個批處理系統，數據被引入 Hadoop 文件系統 (HDFS) 并分

1 storm并行的基本概念 一個運行中的拓撲是由什么構成的：工作進程（worker processes），執行器（executors）和任務（tasks） 在一個 Storm 集群中，Storm

?呼叫中心專家 http://www.focustar.net Twitter利用Storm系統處理實時大數據 Hadoop（大數據分析領域無可爭辯的王者）專注于批處理。這種模型對許多情形（比如為網頁

于是花時間對于一些概念做了了解。 什么是Storm? 這個的話出來應該有幾年時間了，阿里巴巴也重寫了一套JStorm，核心的類名都是服用的Storm的，他是一套實時數據處理系統，容錯行好，然后

https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Tutorial Storm是一個分布式的、高容錯的實時計算系統。 Storm對于實時計算的的意義相當于Hadoop對于批處

Strom的結構 Storm與傳統關系型數據庫 傳統關系型數據庫是先存后計算，而storm則是先算后存，甚至不存 傳統關系型數據庫很難部署實時計算，只能部署定時任務統計分析窗口數據

同步的Storm拓撲的組件。我們在做實時推薦系統中，希望將Storm的并發性和分布式計算能力應用到“請求-響應”范式中， 比如客戶的某次購買行為能夠以消息的形式發送到storm拓撲中，storm在指定

Storm 是一個分布式的實時計算框架，可以很方便地對流式數據進行實時處理和分析，能運用在實時分析、在線數據挖掘、持續計算以及分布式 RPC 等場景下。Storm 的實時性可以使得數據從收集到處理展示

http://jvmplus.duapp.com/ 這 篇文章翻譯自Storm官方文檔，可以幫助以快速大致了解一下Storm 基礎部分 在 過去的數十年中，數據處理領域有著

年多，個人時間現專注于集群自動化部署，服務管理，資源自動化調度等方向。 這次探討的主題是： 基于 HBase 做 Storm 實時計算指標存儲 HBase 實時指標存儲是我入職樂視云后對原有的實時系統改造的一部分。部

同步的Storm拓撲的組件。我們在做實時推薦系統中，希望將Storm的并發性和分布式計算能力應用到“請求-響應”范式中， 比如客戶的某次購買行為能夠以消息的形式發送到storm拓撲中，storm在指定

?Storm 是什么、能做什么 storm是一個開源的分布式實時計算系統，可以簡單、可靠地處理大量的數據流。Storm有很多實用場景：如實時分析、在線機器學習、持續計算、分布式RPC、ETL等等。St

這個項目是一個教程如何通過Facebook的使用流行的框架。它很容易和高效的框架，可以幫助你做出像樣的動畫沒有時間。在這個項目中，你會發現一些簡單的demoes，他們不是大demoes，但我向你保證，他們會幫你掌握的框架。