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Hadoop MapReduce编程实战技巧

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简介：
本书深入浅出地讲解了Hadoop MapReduce编程的各项核心技术和实际应用案例，旨在帮助读者掌握MapReduce开发技能并解决复杂的数据处理问题。适合初学者和进阶开发者阅读。 本段落档旨在指导在Hadoop完全分布式环境中进行MapReduce开发，并包含11个详细的MapReduce实例讲解。适合初学者使用，希望能对大家有所帮助。

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  • Hadoop MapReduce编程实战技巧
    优质
    本书深入浅出地讲解了Hadoop MapReduce编程的各项核心技术和实际应用案例，旨在帮助读者掌握MapReduce开发技能并解决复杂的数据处理问题。适合初学者和进阶开发者阅读。 本段落档旨在指导在Hadoop完全分布式环境中进行MapReduce开发，并包含11个详细的MapReduce实例讲解。适合初学者使用，希望能对大家有所帮助。
     
  • Hadoop云实战技巧
    优质
    《Hadoop云实战技巧》一书深入浅出地讲解了如何在云端高效部署和管理Hadoop集群，适合大数据处理和技术爱好者阅读。 《Hadoop云计算实战》全面介绍了云计算的基本概念、Google（谷歌）的云计算关键技术以及与Hadoop相关的配套项目及其实际应用。书中详细讲解了HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、Cassandra、Chukwa及ZooKeeper等项目的实现机制、使用方法和应用场景。
     
  • iOS 6编程实战技巧
    优质
    《iOS 6编程实战技巧》一书深入浅出地讲解了iOS 6平台下的核心开发技术与实践方法，帮助开发者掌握最新的API和工具。 《iOS 6编程实战》是一本深入探讨iOS应用开发的书籍，主要针对Apple推出的iOS 6操作系统。这本书旨在帮助开发者充分利用iOS 6的新特性和API，构建功能丰富的移动应用程序。书中涵盖了从基础到高级的各种主题，包括界面设计、网络通信、数据存储、多任务处理和游戏开发等多个方面。 在iOS 6中，苹果引入了多项重大更新，如全新的地图服务、Passbook应用、社交集成以及增强的Siri功能。这些更新为开发者提供了更多创新的可能性。例如，通过使用新的地图框架，开发者可以创建与地图紧密集成的应用程序，提供路线规划和地点标注等服务。Passbook允许应用程序创建和管理电子票券、优惠券和会员卡，方便用户在手机上集中管理。而社交集成使得应用能够轻松分享内容到Facebook和Twitter，增强了用户的社交体验。 关于编程实践，本书可能会详细讲解Objective-C语言，它是iOS开发的主要编程语言。开发者将学习如何使用Xcode IDE进行项目设置，并编写代码及利用Interface Builder构建用户界面。书中可能还会介绍Auto Layout，这是一个布局管理系统，用于确保应用在不同尺寸和方向的设备上都能正确显示。 文件名“ios6ptl-master”可能是本书源代码仓库的名字，其中包含各个章节的示例代码。这些代码实例通常按照章节组织，读者可以跟随代码一步步实现书中讲解的功能，加深理解并提升动手能力。源代码是学习编程书籍的重要补充，它允许开发者实际操作和调试代码，从而更好地掌握编程技巧。 此外，iOS 6的多任务处理功能也有所增强，比如后台模式使得应用程序在后台也能执行特定任务如音频播放或定位服务等。开发者需要学习如何合理利用这些特性以提供更流畅的用户体验。 《iOS 6编程实战》是一本全面的教程，适合有一定编程基础的iOS开发者深入学习。通过阅读本书，开发者不仅可以了解到iOS 6的新特性，还能掌握如何将这些特性应用到实际项目中，提升应用程序的性能和用户体验。同时配合提供的源代码进行实践学习效果会更加显著。
     
  • HBase与Hadoop JMX监控实战技巧
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    本文章详细介绍了如何在HBase和Hadoop中使用JMX进行性能监控，并提供了实用的监控技巧。读者将学习到如何优化系统性能及故障排查方法，适合大数据技术爱好者和技术从业者阅读参考。 HBase和Hadoop JMX监控实战涉及如何有效监控分布式系统中的关键性能指标，通过JMX接口获取数据，并进行分析以确保系统的稳定运行与优化调整。这类实践对于理解大数据平台的健康状况至关重要，能够帮助开发人员及时发现并解决问题，提高系统的可靠性和效率。
     
  • C#编程实战技巧宝典
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    《C#编程实战技巧宝典》是一本全面解析C#编程语言的技术书籍，通过丰富的实例讲解了如何高效地使用C#进行应用程序开发。书中涵盖从基础语法到高级特性的各个方面，旨在帮助读者掌握实用的编码技巧和最佳实践，适用于希望提升C#编程技能的所有层次开发者阅读与参考。 C#高级编程技巧与应用 第21章 打印与报表技术 本章节涵盖了使用水晶报表进行复杂的数据展示以及Windows打印控件的应用。 21.1 报表设计技术 0994 如何快速创建一个基础的水晶报表。 0995 在报告中添加图片的方法。 0996 设置整个报表背景为一张图片的操作指南。 ... 21.3 报表数据排序与分组技巧 1015 详细说明了如何在水晶报表内实现数据排序的功能，包括升序和降序排列方法。 1016 探讨了使用水晶报表进行数据分组的方法。 第22章 C#高级应用开发 本章节深入探讨C#语言及其.NET框架的高级功能与技术细节。 22.1 线程的应用 线程是C#中多任务处理的关键。这里介绍了如何创建、结束和管理线程。 ... 22.4 文件监视 文件系统事件监测在实时数据跟踪中有重要作用，本节提供了对这些事件（如文件的修改或删除）进行监听的具体实现。 第23章 硬件及相关开发技术 涵盖了硬件设备接口编程与应用，包括语音卡、IC卡和神龙卡等第三方组件集成到C#项目中的方法。
     
  • Java并发编程实战技巧
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    《Java并发编程实战技巧》一书深入浅出地讲解了Java多线程和并发编程的核心概念与实践方法，帮助读者解决复杂场景下的高效并行处理问题。 前言 第1章 简介 1.1 并发简史 1.2 线程的优势 1.2.1 发挥多处理器的强大能力 1.2.2 建模的简单性 1.2.3 异步事件处理简化 1.2.4 用户界面响应更快 1.3 线程带来的风险 1.3.1 安全问题 1.3.2 活跃性问题 1.3.3 性能问题 1.4 线程无处不在 第一部分 基础知识 第2章 线程安全性 2.1 什么是线程安全性 2.2 原子性 2.2.1 竞态条件 2.2.2 示例：延迟初始化中的竞态条件 2.2.3 复合操作 2.3 加锁机制 2.3.1 内置锁 2.3.2 重入 2.4 使用锁保护状态 2.5 活跃性和性能 第3章 对象的共享 3.1 可见性 3.1.1 失效数据 3.1.2 非原子64位操作 3.1.3 加锁与可见性 3.1.4 Volatile变量 3.2 发布和逸出 3.3 线程封闭 3.3.1 Ad-hoc线程封闭 3.3.2 栈封闭 3.3.3 ThreadLocal类 3.4 不变性 3.4.1 Final域 3.4.2 示例：使用Volatile类型发布不可变对象 3.5 安全发布 3.5.1 错误的发布：正确对象被破坏 3.5.2 不可变对象与初始化安全性 3.5.3 常用的安全模式 3.5.4 事实上的不变性 3.5.5 可变对象 3.5.6 安全地共享对象 第4章 对象的组合 4.1 设计线程安全类 4.1.1 收集同步需求 4.1.2 依赖状态的操作 4.1.3 状态的所有权 4.2 实例封闭 4.2.1 Java监视器模式 4.2.2 示例：车辆追踪 4.3 委托线程安全性 4.3.1 示例：基于委托的车辆追踪器 4.3.2 独立的状态变量 4.3.3 当委托失效时 4.3.4 发布底层状态变量 4.3.5 示例：发布状态的车辆追踪器 4.4 在现有线程安全类中添加功能 4.4.1 客户端加锁机制 4.4.2 组合 4.5 文档化同步策略 第5章 基础构建模块 5.1 同步容器类 5.1.1 同步容器类的问题 5.1.2 迭代器与Concurrent-ModificationException 5.1.3 隐藏迭代器 5.2 并发容器 5.2.1 ConcurrentHashMap 5.2.2 原子Map操作 5.2.3 CopyOnWriteArrayList 5.3 阻塞队列和生产者消费者模式 5.3.1 示例：桌面搜索 5.3.2 串行线程封闭 5.3.3 双端队列与工作窃取 5.4 阻塞方法和中断方法 5.5 同步工具类 5.5.1 锁定 5.5.2 FutureTask 5.5.3 信号量 5.5.4 栅栏 5.6 构建高效且可扩展的结果缓存 第二部分 结构化并发应用程序 第6章 任务执行 6.1 在线程中执行任务 6.1.1 并行执行任务 6.1.2 显式创建线程 6.1.3 不限制地创建线程不足之处 6.2 Executor框架 6.2.1 示例：基于Executor的Web服务器 6.2.2 执行策略 6.2.3 线程池 6.2.4 Executor生命周期 6.2.5 延迟和周期任务 6.3 寻找可利用并行性 6.3.1 示例：串行页面渲染器 6.3.
     
  • Hadoop MapReduce编程实例的完整源码
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    本资源提供一系列详细的Hadoop MapReduce编程案例源代码，涵盖数据处理、分析等多个应用场景，适合初学者快速上手及深入学习。 我编写了一个Hadoop MapReduce实例的源代码，并希望与大家分享以帮助正在学习MapReduce编程的朋友。网上虽然有很多关于wordcount的例子，但实际操作中的其他完整示例却不多见。 该资源包括完整的实例源码、编译配置文件、测试数据集以及可执行jar文件和运行脚本的操作步骤说明文档。通过这个例子的学习，你可以掌握基本的MapReduce编程技巧，并了解如何在Java中进行代码编写与调试，打包成jar格式以便于部署到Hadoop集群上。 如果你对学习过程中的问题感到困惑或需要进一步的帮助，请随时提问。需要注意的是，由于我自己也是初学者，在使用和理解Hadoop方面仅有一年的经验积累，因此对于一些复杂的问题可能无法提供解答。希望这个资源能够为正在探索MapReduce技术的朋友带来帮助，并且也希望能得到大家的一点支持（例如通过平台认可的形式给予一定的反馈），这将是对我的努力的一种鼓励与肯定。
     
  • GPU高性能编程实战技巧
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    《GPU高性能编程实战技巧》一书聚焦于利用GPU进行高效并行计算的方法和实践，涵盖从基础概念到高级优化技术的内容，旨在帮助读者掌握如何编写优化的GPU程序。 GPU高性能编程尤其是CUDA编程，在现代计算领域扮演着重要角色，特别是在科学计算、图形处理、机器学习和人工智能等领域发挥关键作用。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司开发的一种并行计算平台与编程模型，使程序员能够直接利用GPU的强大运算能力来加速应用。 理解GPU架构对于掌握CUDA至关重要。不同于CPU的串行处理方式，GPU旨在同时执行大量简单的任务，并由成千上万个流处理器组成，这些处理器可以并发运行多个线程，特别适合高度并行的任务。CUDA通过将计算任务分解为许多线程和线程块，在GPU的并行执行引擎中实现高效的运算。 CUDA编程的核心概念包括： 1. **线程与线程块**：在CUDA程序里，每个计算任务由一个或多个线程来完成，这些线程被组织成二维或者三维的结构——即“线程块”，而所有的“线程块”则构成所谓的“网格”。同一“线程块”的内部通信和同步可以通过特定技术实现；不同“线程块”之间的交互一般通过全局内存或纹理内存。 2. **内存层次**：CUDA提供了多种类型的内存，包括全局、共享、常量以及纹理等。每种类型都具有独特的访问速度与应用场景，例如全局内存适用于所有线程但读写较慢；而共享内存则在“线程块”内部提供快速的存取。 3. **CUDA核函数**：这是运行于GPU上的特殊函数，用于执行并行计算任务。开发者需要定义这些核函数来指定它们如何在GPU上并发操作。 4. **同步与通信**：保证线程间正确的同步和数据交换是CUDA编程中不可或缺的一环。可以使用`__syncthreads()`等内置功能实现“线程块”内的协调，而跨“线程块”的全局内存访问则用于数据传输。 5. **流与事件**：通过CUDA中的流（Stream）机制支持异步执行任务以提高资源利用率；同时利用事件（Event）来监控和控制不同操作间的时序关系。 6. **优化技巧**：为了最大化GPU性能，开发者需要掌握一些关键的优化策略，例如调整“线程块”的大小以便更好地匹配SM架构、减少对全局内存的需求、有效使用共享内存以及合理分配任务以避免内存带宽瓶颈等问题。 《GPU高性能编程CUDA实战》一书深入讲解了上述概念，并通过实例展示如何编写和优化CUDA代码。书中内容可能涵盖从基础的CUDA编程模型到高级性能调优策略，还包括利用CUDA C++接口及工具进行调试与性能分析的方法。 掌握GPU高性能编程技术和CUDA知识对于开发高效的应用程序至关重要。通过学习和实践，开发者可以充分利用GPU强大的并行计算能力来解决对计算要求极高的问题。
     
  • Hadoop原理及MapReduce技术实验
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    本课程深入剖析Hadoop架构与原理，并通过实践操作教授MapReduce编程技术，旨在帮助学员掌握大数据处理的核心技能。 ### 实验目的 1. 熟悉Hadoop开发包。 2. 编写MapReduce程序。 3. 调试并运行MapReduce程序。 4. 完成老师在课堂上展示的内容。 ### 实验环境 - Windows 10 - VMware Workstation Pro虚拟机 - Hadoop环境 - JDK 1.8 ### 实验内容 #### 单词计数实验（wordcount） 1. 输入`start-all.sh`启动Hadoop相关进程和端口号。 2. 打开网站localhost:8088和localhost:50070，查看MapReduce任务的运行情况。 3. 编写单词计数代码并将其打包成jar文件。 4. 运行以下命令： - 将Linux下的文件上传到HDFS上； - 执行MapReduce操作。 5. 查看实验结果。 6. 在网页上查看MapReduce任务的执行情况。 #### 矩阵相乘实验（matrix） 1. 编写矩阵相乘代码并将其打包成jar文件。 2. 运行以下命令： - 将Linux下的文件上传到HDFS； - 执行MapReduce操作。 3. 查看运行结果。 #### 网页排名实验（pagerank） 1. 编写网页排名算法的代码，生成jar包。
     
  • 【Python实战】Python教程与实战技巧
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    本教程专注于Python编程语言的实际应用和高级技术，旨在通过案例解析帮助读者掌握从基础语法到复杂项目的构建。适合初学者及进阶学习者参考实践。 【Python实战】用Python编写秒杀程序抢购iPhone手机，实现淘宝京东100%秒杀成功的自动脚本。关注UP主获取定期分享的Python实战教程。