本教程是為如下開發人員設計的，他們理解 XML 的基本概念，并且準備繼續編寫應用程序代碼，使用文檔對象模型（Document Object Model，DOM）來操作 XML。 這里假設讀者熟悉諸如格式良好性和 XML 文檔的類標簽性質等概念。（如果有必要，您可以通過 XML 入門 教程了解關于 XML 本身的基礎知識。） 本教程中的所有例子都是用 Java 語言編寫的，不過即使您不親自試驗這些例子，也可以通過本教程徹底了解 DOM。用于編寫應用程序代碼來操作 DOM 中的 XML 數據的概念和 API，對所有語言或平臺都是相同的，都不涉及 GUI 編程。

主要內容Hadoop1.0的局限性Hadoop2.0新特性介紹Hadoop現狀及最新進展Hadoop1.0的局限-HDFS※資源隔離※元數據擴展性※訪問效率※數據丟失缺陷？Hadoop1.0的局限-MapReduce擴展性集群最大節點數–4000最大并發任務數–40000可用性JobTracker負載較重存在單點故障,一旦故障，所有執行的任務的全部失敗批處理模式,時效性低僅僅使用MapReduce一種計算方式低效的資源管理把資源強制劃分為maptaskslot和reducetaskslot,當系統中只有maptask或者只有reducetask的時候，會造成資源的浪費當map-reducejob非常多的時候，會造成很大的內存開銷，潛在來說，也增加了JobTrackerfail的風險，這也是業界普遍總結出老Hadoop的Map-Reduce只能支持4000節點主機的上限

Hadoop綜述主要內容*第一篇HDFS分布式文件系統第二篇MapReduce第三篇Hbase簡單介紹第一篇HDFS*一：TheDesignofHDFS二：HDFSConcepts三：應用程序示例四：DataFlow第二篇MapReduce*一：MapReduce基礎二：MapReduce數據流三：MapReduce工作原理第三篇Hbase簡單介紹*一：簡介二：數據模型三：行、列、時間戳、API第

參考資料Google的核心技術Google的十個核心技術，而且可以分為四大類：分布式基礎設施：GFS、Chubby和ProtocolBuffer。分布式大規模數據處理：MapReduce和Sawzall。分布式數據庫技術：BigTable和數據庫Sharding。數據中心優化技術：數據中心高溫化、12V電池和服務器整合。Google的核心技術分布式基礎設施GFS由于搜索引擎需要處理海量的數據，所以Google的兩位創始人LarryPage和SergeyBrin在創業初期設計一套名為"BigFiles"的文件系統，而GFS（全稱為"GoogleFileSystem"）這套分布式文件系統則是"BigFiles"的延續。

初識unity3d已經有一段時間了。大約那是2012年的暑假。無意從手機上搜到了這個引擎。從今以后我就喜歡上他了。然后又從網上找了許多關于unity資料。一點點的積累，學習。尤其是Android游戲的開發。不知道你們對這個引擎感覺怎么樣啊。呵呵。好了，話不多說。今天呢。我希望大家能和我來一起學習怎樣用uinty3d開發出在android系統上運行的游戲。希望能與君共勉。

Xfire WebService框架搭建指南

網頁GZIP壓縮網站的訪問速度是由多個因素所共同決定的，這些因素例如應用程序的響應速度、網絡帶寬、服務器性能、與客戶端之間的網絡傳輸速度等等。其中最重要的一個因素是應用程序本身的響應速度，因此當你為網站性能所苦惱時，你第一個需要著手進行處理的便是盡可能的提升應用程序的執行速度，你可以使用緩存或者是優化代碼的執行效率來提升應用程序的速度!

內存計算Spark和SQL on Hadoop黃永卿解決方案中心目錄安裝配置與簡介為什么需要Spark Hadoop(MapReduce)極大的簡化了大數據分析但是，隨著大數據需求和使用模式的擴大，用戶的需求也越來越多：>>更復雜的多重處理需求（比如迭代計算,ML,Graph）>>低延遲的交互式查詢需求（比如ad-hocquery）MapReduce計算模型的架構導致上述兩類應用先天緩慢，用戶迫切需要一種更快的計算模型，來補充MapReduce的先天不足。

Eclipse集成Jetty服務器之run-jetty-run插件方式。 谷歌GAEJava環境、新浪SAEJava環境、百度BAEJava環境均使用Jetty做Web服務器，那么它的有點是顯而易見的。那么我們在開發中使用Jetty調試程序，怎么把Jetty服務器集成到Eclipse開發環境是首先要做的。

曾經在軟通動力寫過的算法題其中有一小部分是參考網上的資料，現在拿出來給大家分享！第3章控制語句/*1、打印出所有的“水仙花數”。

前些日子做了個apache solr應用的入門介紹，也在博客記錄下，方便新手看看。以搜索論壇帖子為示例。

Android 錯誤信息解決方案總結

selenium 的特點.開源，免費 多瀏覽器支持：firefox、chrome、IE 多平臺支持：linux 、windows、MAC 多語言支持：java、python、ruby、php、C#、 對web頁面有良好的支持 簡單（API 簡單）、靈活（用開發語言驅動） 支持分布式測試用例執行

不管是依賴注入(Dependency Injection)還是控制反轉(Inversion of Conctrol)，其含義完全相同： 當某個java實例(調用者)需要調用另一個java實例(被調用者)時，傳統情況下，通過調用者來創建被調用者的實例，通常通過new來創建， 而在依賴注入的模式下創建被調用者的工作不再由調用者來完成，因此稱之為"控制反轉"；創建被調用者實例的工作通常由Spring來完成，然后注入調用者，所以也稱之為"依賴注入"。

Hive 是建立在 Hadoop 上的數據倉庫基礎構架。它提供了一系列的工具，可以用來進行數據提取轉化加載（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在 Hadoop 中的大規模數據的機制。Hive 定義了簡單的類 SQL 查詢語言，稱為 QL，它允許熟悉 SQL 的用戶查詢數據。同時，這個語言也允許熟悉 MapReduce 開發者的開發自定義的 mapper 和 reducer 來處理內建的 mapper 和 reducer 無法完成的復雜的分析工作。

此文檔是用戶使用Hadoop集群或普通單機分布式文件存儲系統（HDFS）開展工作的起點，盡管HDFS被設計成適應于許多環境，有用的HDFS知識能大大幫助我們優化配置及診斷具體集群的問題。

講解Hadoop單機安裝和Hadoop集群安裝的方法和步驟,本文檔希望讓Hadoop安裝部署更簡單(Easy)。

FreeMarker語言FreeMarker語言概述FreeMarker是一個模板引擎，一個基于模板生成文本輸出的通用工具，使用純Java編寫。FreeMarker被設計用來生成HTMLWeb頁面，特別是基于MVC模式的應用程序雖然FreeMarker具有一些編程的能力，但通常由Java程序準備要顯示的數據，由FreeMarker生成頁面，通過模板顯示準備的數據（如下圖）FreeMarker不是一個Web應用框架，而適合作為Web應用框架一個組件。FreeMarker與容器無關，因為它并不知道HTTP或Servlet；

（1）不屬于系統集成項目。（1）A．不包含網絡設備供貨的局域網綜合布線項目B．某信息管理應用系統升級項目C．某軟件測試實驗室為客戶提供的測試服務項目D．某省通信骨干網的優化設計項目解析根據《系統集成項目管理工程師教程》第81頁的定義，所謂系統集成項目，是指將計算機軟件、硬件、網絡通信等技術和產品集成為能夠滿足用戶特定需求信息系統，包括總體策劃、設計、開發、實施、服務及保障。系統集成主要包括設備系統集成和應用系統集成。

LoadRunner性能測試實戰內容介紹：很多使用LoadRunner的測試人員經常面臨兩個難題：腳本開發與性能測試分析。本書就是基于幫助測試人員解決這兩個問題而編寫，致力于使讀者學精LoadRunnner這一強大的性能測試工具。全書共分為四部分：入門篇、基礎篇、探索篇、實戰篇。