Data-Intensive Text Processing with MapReduce第三章(7)-3.6總結

  這章提供一個設計MapReduce演算法的指導。特別地,對於常見問題我們展示了很多設計模式來解決。總的來說,它們是: “In-mapper

分布式搜尋方案選型之四:Solr+Katta

       一個叫katta的開源項目進入我的視線,它是一個分布式索引建立和管理工具,底層是hadoop的hdfsDistributed File System,hadoop是當今雲端運算的熱門使用項目,由apatch開源是一個海量資料的處理和儲存方案,它的主要核心就是它的hdfs分布式檔案儲存體系統和mapreduce演算法,它們分別是google論文中的gfs和mapreduce的開源實現。目前大公司的雲端運算平台基本上都是基於它來搭建的。因為我之前在學校做的一個搜尋引擎項目也是基於它的,

單點登入cas與許可權管理架構shiro整合——普通web項目方式

 由於項目需要做許可權管理的功能,最先想到的是spring security,它是個功能強大的安全管理架構,不過它的複雜性和學習曲線之曲折讓人生畏,轉而尋求其它解決方案,知道另外一個項目組的人使用shiro做許可權管理後就瞭解了下這個架構,發現比spring

網路遊戲開發過程(流程)下

3.3 第二次技術測試   3.3.1

spring mvc注入設定檔裡的屬性

 spring3.0以上版本鼓勵使用注釋的方式編寫程式,之前一直不知道xml設定檔裡面的${}引用的屬性如何通過註解的方式進行注入,網上搜尋發現使用@Value("${屬性名稱}")的方式可以擷取得到,不過前提是spring容器裡面要有這些屬性,於是添加配置<bean class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer"> <property

Hadoop0.20.2+Hbase0.90.4+Zookeeper3.3.3整合以及遇到的問題

實驗環境:vware

spring mvc資料繫結時通過去除html標籤防止js注入

 現在做的項目之前沒有考慮到js注入的問題,現在想通過在spring對資料進行綁定時,去除html標籤來在後端防止js注入,首先先研讀它的源碼,我們大部分controller都是擴充MultiActionController這個類,用到的是bind(HttpServletRequest request, Object

遊戲製作流程全息解密

作為創意產業最具發展潛力的行業——遊戲行業,它的發展儼然超過所有人的預想。國家政策大力扶持,遊戲市場發展勢頭迅猛,網遊收入規模超越傳統三大娛樂產業:電影票房、電視娛樂節目和音像製品。   與此同時,國內網遊製作水準也在不斷提升,《完美世界》、《夢幻西遊》等眾多高水平網遊逐漸奪回被國外網遊佔據的市場份額。國產網遊的逐步成熟,中國網遊市場的前景一片大好,讓很多喜歡遊戲的人都想進入遊戲行業,但對大多數人來說這一領域還是陌生、空白的。這些高水準的網遊是如何製作出來的?怎麼才能成為一名優秀的遊戲從業人員?

索引過程和搜尋過程

索引過程如下: 建立一個IndexWriter 用來寫索引檔案,它有幾個參數,INDEX_DIR 就是索引檔案所存放的位置,Analyzer 便是用來對文檔進行詞法分析和語言處理的。 建立一個Document 代表我們要索引的文檔。 將不同的Field 加入到文檔中。我們知道,一篇文檔有多種資訊,如題目,作者,修改時間,內容等。不同類型的資訊用不同的Field 來表示,在本例子中,一共有兩類資訊進行了索引,一個是檔案路徑,一個是檔案內容。其中FileReader 的SRC_FILE

Lucene索引檔案格式分析

 一、       Lucene源碼實現分析的說明  通過以上對Lucene系統結構的分析,我們已經大致的清楚了Lucene系統的組成,以及在Lucene系統之上的開發步驟。接下來,我們試圖來分析Lucene項目(採用Lucene

)DHTML DOM 常用js函數整理

1.測試是否是IE var isIE = document.all && window.external; (據說是比較安全的做法) 2.event 對像(這個比較簡單,只列出常用的屬性)。   event 對像儲存的是上一次事件發生的狀態,常用的屬性有    clientX、clientY   事件發生時滑鼠指標的座標。(傳回值為數值)    button 哪個滑鼠按鍵被點擊(IE:1|4|2   左|中|右,非IE:0|1|2  左|中|右) 

this&super的意義和用法

通過用static來定義方法或成員,為我們編程提供了某種便利,從某種程度上可以說它類似於C語言中的全域函數和全域變數。但是,並不是說有了這種便利,你便可以隨處使用,如果那樣的話,你便需要認真考慮一下自己是否在用物件導向的思想編程,自己的程式是否是物件導向的。  好了,現在開始討論this&super這兩個關鍵字的意義和用法。 

Lucene系統結構分析

Lucene作為一個優秀的全文檢索索引引擎,其系統結構具有強烈的物件導向特徵。首先是定義了一個與平台無關的索引檔案格式,其次通過抽象將系統的核心組成部分設計為抽象類別,具體的平台實現部分設計為抽象類別的實現,此外與具體平台相關的部分比如檔案儲存體也封裝為類,經過層層的物件導向式的處理,最終達成了一個低耦合高效率,容易二次開發的檢索引擎系統。一、系統結構組織Lucene作為一個優秀的全文檢索索引引擎,其系統結構具有強烈的物件導向特徵。首先是定義了一個與平台無關的索引檔案格式,其次通過抽象將系統的核

Data-Intensive Text Processing with MapReduce第三章(4)-MapReduce演算法設計-3.3計算相對頻率

 3.3計算相對頻率 讓我們在之前講到的pairs和stripes演算法的基礎上繼續在大型資料集上構建重現矩陣M。回憶在這個大的n×n矩陣中華,當n=|V|(詞典大小),元素mij包含單詞wi與wj在具體語境下共同出現的次數。無約束的計數的缺點是它沒有考慮到實際上有些詞會比其它詞更加頻繁地出現。單詞wi可能比wj出現的次數多因為其中一個可能是常用詞。一個簡單的解決方案是把無約束的計數轉變為相對頻率,f(wj |wi)。那怎樣統計在有wi的上下文中出現的wj頻率?可以用下面的公式計算: f(wj

Data-Intensive Text Processing with MapReduce第三章(5)-MapReduce演算法設計-3.4 二次排序

3.4 二次排序MapReduce在清洗(shuffle)和排序(sort)階段用鍵來為中間索引值對排序,如果reducer中的計算依賴於排序次序的話就非常簡單(即之前章節說到的順序反轉模式)。然而,如果除了用鍵排序之外,我們也需要用值來排序呢?Google的MapReduce實現提供了內建的二次排序的機制,它可以保證值是以排序次序到達的。Hadoop,不幸的是沒有內建這種機制。(t1,m1, r80521)(t1,m2, r14209)(t1,m3, r76042)…(t2,m1, r2182

網路遊戲的眾多遊戲類型詳細介紹

MMOFPS——大型多人網路第一人稱視角射擊遊戲。這類遊戲通常會提供一個可供團隊戰鬥的大範圍的情境或者題材。隨著技術的不斷髮展,遊戲資料也不斷的在完善,在遊戲中也加入了類似於RPG的經驗值,用來升級玩家操縱角色的能力或者武器的能力。目前國內的“目標軟體”公司正在開發一款名為《鐵甲前傳》的MMOFPS,希望這次國產遊戲不要再帶給小生和廣大玩家一個新的“血獅事件”了。   

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