[kafka] Kafka论文学习

说明： 优势： 这个方式的优势是，在写入过程中，跳过了部分反应慢的节点。因为要求W+R>N，所以选主速度应该也还可以。 劣势：性能较差，拥有2f+1的机器只能支持最多f台机器挂掉。假设我希望支持2台机器挂掉，我就需要5台机器。使用5台机器的存储，但只能存储一台机器的容量，以及一台机器的吞吐，这显然不是一个划算的买卖。
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[Hadoop] mapreduce wc单词计数 自定义分区 自定义排序实现

说明： 实现mr的wordcount功能和自定义分区的功能、自定义排序功能；com.ellis.mr1为类似wc功能，com.ellis.mr2为自定义分区功能，com.ellis.mr3为自定义排序功能
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[Hadoop] 分布式系统常用技术及案例分析.part3

说明： 分布式系统常用技术及案例分析 完整版的，一个分成三个包：分布式系统常用技术及案例分析.part1，分布式系统常用技术及案例分析.part2，分布式系统常用技术及案例分析.part3
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[Hadoop] 分布式系统常用技术及案例分析.part2

说明： 分布式系统常用技术及案例分析 真正的完整版，一共三个包，一个包传不来有大小限制。分布式系统常用技术及案例分析.part1，分布式系统常用技术及案例分析.part2，分布式系统常用技术及案例分析.part3
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[Hadoop] 分布式系统常用技术及案例分析.part1

说明： 分布式系统常用技术及案例分析 真正的完整版，一共三个包，一个包传不来有大小限制。分布式系统常用技术及案例分析.part1，分布式系统常用技术及案例分析.part2，分布式系统常用技术及案例分析.part3
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[Storm] storm学习资料

说明： storm学习进阶资料，适合入门学习，进阶实操。低延迟。都说了是实时计算系统了，延迟是一定要低的。 高性能。性能不高就是浪费机器，浪费机器是要受批评的哦。 分布式。系统都是为应用场景而生的，如果你的应用场景、你的数据和计算单机就能搞定，那么不用考虑这些复杂的问题了。我们所说的是单机搞不定的情况。 可扩展。伴随着业务的发展，我们的数据量、计算量可能会越来越大，所以希望这个系统是可扩展的。 容错。这是分布式系统中通用问题。一个节点挂了不能影响我的应用。
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[Hadoop] Google三大论文英文原版+中文版

说明： 《Google file system》：论述了怎样借助普通机器有效的存储海量的大数据； 《Google MapReduce》：论述了怎样快速计算海量的数据； 《Google BigTable》：论述了怎样实现海量数据的快速查询；
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[Hadoop] Google_MapReduce论文中文版

说明： 谷歌在03到06年间连续发表了三篇很有影响力的文章，分别是03年SOSP的GFS，04年OSDI的MapReduce，和06年OSDI的BigTable。SOSP和OSDI都是操作系统领域的顶级会议，在计算机学会推荐会议里属于A类。SOSP在单数年举办，而OSDI在双数年举办。
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[算法与数据结构] python cookbook中文版

说明： 一本适用于初学者入门的python书，本书介绍python应用在各个领域中的使用技巧和方法，其主题涵盖了数据结构和算法。
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[算法与数据结构] ETL的主要步骤

说明： ETL(Extract Transform Loading, 数据抽取转化装载规则)是负责完成是数据源数据向数据仓库数 据的转化的过程。是实施数据仓库中最重要的步骤。可以形象的说，ETL 的角色相当于砖石修葺成房 子的过程。在数据仓库系统设计中最难的部分是用户需求分析和模型设计，那么工作量最大的就是 ETL 规则的设计和实施了，它要占到整个数据仓库设计工作量的60%-70%，甚至更多。 下面是本人对ETL 的几个重要步骤理解，和大家分享！ 一、ODS 区的数据采集： 最主要作用为了尽量减少对业
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[算法与数据结构] BI项目中ETL设计与思考

说明： ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。ETL是BI项目重要的一个环节。通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败
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[Hadoop] SolrJ6.3.0

说明： 放了SolrJ6.3.0所有web工程下的Jar包。solr-solrj6.3.0.jar等。放了SolrJ6.3.0所有web工程下的Jar包。放了SolrJ6.3.0所有web工程下的Jar包。
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