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HDFS简单介绍 HDFS全称是Hadoop Distribute File System,是一个能运行在普通商用硬件上的分布式文件系统。 与其他分布式文件系统显著不同的特点是： HDFS是一个高容错系统且能运行在各种低成本硬件上； 提供高吞吐量，适合于存储大数据集； HDFS提供流式数据访问机制。 HDFS起源于Apache Nutch，现在是Apach
本文简要介绍了hadoop生态圈中各个组件。
本博文将描述MVCC和cow技术以及LMDB中如何使用以及实现这两种技术。 COW（Copy On Write)： COW技术背后的思想是拖延技术，基本方法是假如有多个调用者需要访问的资源，在其初始化的时候是不能区分的，即对于多个调用者来说，这资源就是一样的。这样就可以给每个 调用者一个指向资源的指针即可。这种方法一直持续到调用者需要进行修改所需要访问的资源时，在这个时候，调用者将被分配到一
本博文系列前面已经探讨了LMDB的系统架构、MMAP映射、B-Tree操作等部分，本文将尝试描述LMDB中的事务控制的实现。 事务的基本特征： 事务是恢复和并发控制的基本单位。它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。 事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务结束时，都能保持数据一致性。 事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个
elementaryOS的风格类似于macos，基于Ubuntu改造，个人比较喜欢其界面理念，简单清晰。因此下载了elementaryOS Freya使用，使用过程中，各个软件版本的升级比较落后，比如gcc等，因此尝试使用ubuntuOS安装element desktop。网上的指导步骤都比较旧，按其步骤执行完成，效果总是比elementary os差不少，因此折腾了一下，终于折腾出类似效果，在此
本系列前两章已经描述了系统架构以及系统构建的基础内存映射，本章将详细描述lmdb的核心，外存B+Tree的操作。本文将从基本原理、内存操作方式、外存操作方式以及LMDB中的相关函数等几方面描述LMDB中关于B+Tree的使用方式。 介绍
hive是大数据技术簇中进行数据仓库应用的基础组件，是其它类似数据仓库应用的对比基准。基础的数据操作我们可以通过脚本方式以hive-client进行处理。若需要开发应用程序，则需要使用hive的jdbc驱动进行连接。本文以hive wiki上示例为基础，详细讲解了如何使用jdbc连接hive数据库。hive wiki原文地址
本系列前一篇已经分析了lightningmdb的整体架构和主要的数据结构。本文将介绍一下MMAP原理以及lmdb中如何使用它。 1. Memory Map原理 内存映射文件与虚拟内存有些类似，通过内存映射文件可以保留一个地址空间的区域，同时将物理存储器提交给此区域，只是内存文件映射的物理存储器来自一个已经存在于磁盘上的文
lighting mdb（lmdb） 是一个高性能mmap kv数据库，基本介绍和文档参见symas官网，本文将尝试分析其源代码结构以理解数据库设计的关键技术。 本系列文章将尝试从以下几个方面进行分析。 系统架构（本文） MMAP映射（系列2） B+Tree操作（系列3） 事务管理（系列4） MVCC控制（系列5） 等几个方面进行分析。 lmdb是
PDF显示时，如何对各个对象进行正确的排版布局，坐标系统及其变换是非常关键的。本文详细描述了PDF中的坐标系统，以及在不同的坐标空间之间的几何变换关系。
本文讲述了如何解决在用itext将html转换过程中中文乱码的问题
利用boostthread将提升跨平台开发多线程程序开发的效率，此文详细介绍了boost thread的基本使用方法
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