此项目是一个完整的springboot+springcloud分布式项目，还整合了soul第三方网关服务，里面有详细的项目操作说明，可以下载参考
2023/6/5 17:48:13
57.79MB
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Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。
其架构如下图所示：Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。
因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用。
Spark提供的数
但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。
其架构如下图所示：Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。
因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用。
Spark提供的数
2023/6/4 19:35:56
306KB
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WinmailServer是安全易用全功能的邮件服务器软件，不仅支持SMTP/POP3/IMAP/Webmail/LDAP(公用地址簿)/多域/发信认证/反垃圾邮件/邮件过滤/系统通信组/公共邮件夹等标准邮件功能，还有提供分布式部署/第三方认证/系统迁移/PushMail/RBL/SPF/SpamAssassin/DKIM/邮件签核/邮件杀毒/邮件监控/微信绑定/钉钉绑定/支持IIS,Apache/网络硬盘及共享/邮件密级/邮件撤回/短信提醒/只读邮箱/定时邮件/邮件备份/SSL安全传输协议/邮件网关/动态域名支持/远程管理/Web管理/独立域管理员/在线注册/二次开发
2023/6/2 22:46:49
139.76MB
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通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。
如有不足，后续及时修改。
整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个Nam
通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。
如有不足，后续及时修改。
整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个Nam
2023/6/2 11:51:27
359KB
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应老师要求，对谷歌三篇论文进行阅读，并且写好阅读报告。
粗略看完谷歌三篇论文，《GoogleMapreduce》、《GoogleFileSystem》、《GoogleBigTable》，说实话看的很迷茫，对于计算机的了解刚起步的我，实在很难这么短时间理解比较深刻的的论文，只能说有一个大致的印象。
之前初步了解到学习谷歌的三篇论文需要java、分布式、操作系统这些基础，也了解到大数据不可阻挡的趋势
粗略看完谷歌三篇论文，《GoogleMapreduce》、《GoogleFileSystem》、《GoogleBigTable》，说实话看的很迷茫，对于计算机的了解刚起步的我，实在很难这么短时间理解比较深刻的的论文，只能说有一个大致的印象。
之前初步了解到学习谷歌的三篇论文需要java、分布式、操作系统这些基础，也了解到大数据不可阻挡的趋势
2023/6/2 4:23:58
23KB
1
流动：数据必须流动这是Alpha软件。
它可以正常工作，并且已经过优化，但是目前还没有所有计划的功能。
API可能会意外更改。
使用各自的最佳功能和可用库，以不同的编程语言编写的组件（程序）连接起来。
使它们在组件网络中进行通信。
建立一个数据工厂，组件在其中将传递的数据帧转换成有用的输出。
组件自然会利用所有可用的处理器内核。
组件网络可以跨越多台机器，适合在分布式系统中使用。
路由可用，并且存在负载平衡组件。
尽可能使用可用的现成组件。
收集专用组件的集合，并将其重新用于您的下一个和下一个项目。
因此，您不必花更多的时间在开发上，而不必为每个项目重新编写代码。
这是由提出的基于流的编程（FBP）的基本思想。
该flowd（用于流量守护程序）可以处理FBP网络的执行中，把由编程，然后构成某种应用程序或处理系统中所定义的运行时环境。
因此，基于可重复使用的黑匣子的
它可以正常工作，并且已经过优化，但是目前还没有所有计划的功能。
API可能会意外更改。
使用各自的最佳功能和可用库，以不同的编程语言编写的组件（程序）连接起来。
使它们在组件网络中进行通信。
建立一个数据工厂，组件在其中将传递的数据帧转换成有用的输出。
组件自然会利用所有可用的处理器内核。
组件网络可以跨越多台机器，适合在分布式系统中使用。
路由可用，并且存在负载平衡组件。
尽可能使用可用的现成组件。
收集专用组件的集合，并将其重新用于您的下一个和下一个项目。
因此，您不必花更多的时间在开发上，而不必为每个项目重新编写代码。
这是由提出的基于流的编程（FBP）的基本思想。
该flowd（用于流量守护程序）可以处理FBP网络的执行中，把由编程，然后构成某种应用程序或处理系统中所定义的运行时环境。
因此，基于可重复使用的黑匣子的
2023/5/31 18:38:03
212KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB