獲取ActivityManager對象的方法是在擁有context的環境下使用下面的方法： ActivityManager activityManager= (ActivityManager) getSystemService(ACTIVITY_SERVICE);

英文原文： Twitters like animation in Android - alternative 不久前Twitter展示了具有現代感的心形動畫－作為star圖標的替代。 雖然心形標志更普遍和昂貴，但是今天我們嘗試復制新的動畫，使用舊的星星圖標。我們的效果如下（比gif圖快一點點）： 雖然實

一個用于安卓的圖片選擇器，可以選擇一張或多張圖片，剪裁作為頭像，預覽縮放等。

RecyclerView是一個非常好用的控件，它的效果和ListView很相似，甚至可以說RecyclerView的出現是來取代ListView的

由?Outline設計與實現。一個為眾籌網站kickstarter設計的安卓app，強調 Material Design，用來演示安卓開發的最新趨勢。數據來自于模擬的api。

Android簡介1.Android的歷史2.DalvikVM剖析2.理解Android軟件棧3.使用Androidsdk開發最終用戶應用程序4.利用Android源代碼設置開發環境1.設置環境2.了解基本組件3.AVD4.剖析Android應用程序的結構5.分析notepad應用程序6.了解應用程序生命周期7.調試應用程序使用Android資源

1. 是否寫WAL日志，對于Hbase的批量入庫性能有較大影響。是否采用需要多方面的權衡。<br> 2. 順序訪問時，所費時間是毫秒級。<br> 3. 很顯然，并發數越少，訪問所費時間越長。并發數為5時，所費時間不超過2秒。<br> 4. 用SingleColumnValueFilter等Filter方式進行過濾查詢，效率低，海量數據下難以達到一般業務需求。測試1000萬以上數據，查詢一個號碼（如：13621217968）的匹配，需要110122 milseconds+。

借助Apache Hadoop進行可靠的宣傳和促銷消費者從未在自己如何搜索、討論和購買產品上生成如此多的數據。這種新數據對于品牌或產品的塑造和推廣非常重要，但是并未以預先定義的表格化格式整齊排列。ApacheHadoop通過引入社交媒體、點擊流、視頻和交易數據，讓這種“新”數據可供分析，無需預先定義數據模式。該新數據可與現有結構化數據集相結合，用于更深入的情緒分析和定向促銷。現在媒體公司、機構和企業可存儲新型數據并在更長時間保留一切內容進行廣告宣傳，實現客戶忠誠度和投資回報。以下參考架構圖呈現了我們的廣告和媒體客戶采用的方法組合，無論他們是對百貨、家居裝飾設計、兒童玩具還是對零售網站上的一切物品進行廣告宣傳。下面是我們的媒體和廣告客戶使用HDP來提升其收益的一些具體方式。挖掘百貨和藥物商店POS數據來確定高價值購物者一家營銷分析公司專門跨諸多百貨和藥物商店收集收銀臺的有用信息。他們挖掘這種銷售信息來進行購物籃分析，價格敏感度以及需求預測。借助運行在YARN上的和ApacheHive，幫助公司快速處理海量數據，跟上市場瞬息萬變的節奏。

Hadoop是一個分布式的計算平臺。 Hadoop primarily consists of the Hadoop Distributed FileSystem (HDFS) and an implementation of the Map-Reduce programming paradigm.<br> Hadoop is a software framework that lets one easily write and run applications that process vast amounts of data. Here's what makes Hadoop especially useful:<br> 可擴展: Hadoop can reliably store and process petabytes. 廉價: It distributes the data and processing across clusters of commonly available computers. These clusters can number into the thousands of nodes. <br> 高效: By distributing the data, Hadoop can process it in parallel on the nodes where the data is located. This makes it extremely rapid. <br> 可靠: Hadoop automatically maintains multiple copies of data and automatically redeploys computing tasks based on failures.

Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（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，可以以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。 Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲，則MapReduce為海量的數據提供了計算

Apache Hadoop 2.6.0發布了，新的穩定版，發布頻率和質量越來越高了，增加了很多東西，從安裝包的大小就能看出來，直接增加了50M，30%有木有。

目前，基于類似思想的Open Source項目還很多，如Facebook用于用戶分析的Hive。 HDFS作為一個分布式文件系統，是所有這些項目的基礎。分析好HDFS，有利于了解其他系統。由于Hadoop的HDFS和MapReduce是同一個項目，我們就把他們放在一塊，進行分析。 下圖是MapReduce整個項目的頂層包圖和他們的依賴關系。Hadoop包之間的依賴關系比較復雜，原因是HDFS提供了一個分布式文件系統，該系統提供API，可以屏蔽本地文件系統和分布式文件系統，甚至象Amazon S3這樣的在線存儲系統。這就造成了分布式文件系統的實現，或者是分布式文件系統的底層的實現，依賴于某些貌似高層的功能。功能的相互引用，造成了蜘蛛網型的依賴關系。一個典型的例子就是包conf，conf用于讀取系統配置，它依賴于fs，主要是讀取配置文件的時候，需要使用文件系統，而部分的文件系統的功能，在包fs中被抽象了。

Windows下使用Hadoop實例

Hadoop集群中有三種作業調度算法，分別為FIFO，公平調度算法和計算能力調度算法

Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架，實現了Google的MapReduce編程模型和框架，能夠把應用程序分割成許多小的工作單元，并把這些單元放到任何集群節點上執行。在MapReduce中，一個準備提交執行的應用程序成為“作業job”，而從一個作業換分出的、運行于個計算節點的工作單元成為“任務task”。此外，Hadoop提供的分布式文件系統HDFS主要負責各個節點上的數據的存儲，并實現了高吞吐率的數據讀寫。

在Hadoop中執行的任務有時候需要把多個Map/Reduce作業連接到一起，這樣才能夠達到目的。在Hadoop生態圈中，有一個相對比較新的組件叫做Oozie，它讓我們可以把多個Map/Reduce作業組合到一個邏輯工作單元中，從而完成更大型的任務。

Hadoop與數據分析淘寶。Hadoop基本概念；Hadoop的應用范圍；Hadoop底層實現原理；Hive與數據分析；Hadoop集群管理；典型的Hadoop離線分析系統架構；常見問題及解決方案。

Hadoop分布式文件系統(HDFS)被設計成適合運行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系統。它和現有的分布式文件系統有很多共同點。但同時，它和其他的分布式文件系統的區別也是很明顯的。HDFS是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上。HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，非常適合大規模數據集上的應用。HDFS放寬了一部分POSIX約束，來實現流式讀取文件系統數據的目的。HDFS在最開始是作為Apache Nutch搜索引擎項目的基礎架構而開發的。HDFS是Apache Hadoop Core項目的一部分。這個項目的地址是http://hadoop.apache.org/core/。

由于相對hdfs的客戶端存在相對路徑問題，參見《HadoopHDFS開發參考》，我們修改了hadoop-0.18.1的源碼并進行了重新編譯，代碼為forlink-hadoop.tar.gz。HDFS中，節點分為Namenode和Datanode，其中Namenode只有一個（可以通過《HadoopHDFS系統雙機熱備方案》配置兩臺，但同時只能有一臺提供服務），Datanode可以有多臺。

本文檔主要是針對Hadoop最基本知識的了解，對于剛剛接觸Hadoop學習過程中的總結。Hadoop是什么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。Hadoop實現了一個分布式文件系統（HadoopDistributedFileSystem），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上。