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  •  时间长了,女人渐渐地恼了,一如往常地买菜做饭,却很少理他,脾气开始变的暴躁。为他用完东西没有放回原处,为他回家后未能及时换鞋子,为他偶尔抽了一只烟……为了这些鸡毛蒜皮的小事,女人常常对他大动肝火。 ...
    男人是位出租车司机,白天在外到处奔波,晚上回到家里已是疲惫不堪。偏偏女人一见他回来,总喜欢缠着他说个没完。而他,只是勉强地应上几声。


      时间长了,女人渐渐地恼了,一如往常地买菜做饭,却很少理他,脾气开始变的暴躁。为他用完东西没有放回原处,为他回家后未能及时换鞋子,为他偶尔抽了一只烟……为了这些鸡毛蒜皮的小事,女人常常对他大动肝火。


      这样的日子让他越来越郁闷,甚至有一种窒息的痛苦。他不懂,自己在外拼死拼活,不就是为了让她过得舒服一点吗?为什么她一点儿都不能理解自己呢?


      有一天午休时,他和一位老司机聊天,说起自己对婚姻的失望。老司机轻轻拍了拍他的肩膀:“兄弟,以后回家无论多累,都要打起精神陪她聊聊天,不要多,十分钟就够了。”


      那能有用吗?他将信将疑。


      那天下班回家后,尽管他依然很累,可他还是满脸笑容地喊了一句:“老婆,我回来了。”女人丛厨房里探出头,淡淡地回了一句:“回来了。”


      换好衣服,他没有向往常那样陷在沙发里,而是去了厨房:“老婆你辛苦了,我来吧。”


      “你会干什么?”女人不屑地问了一句,但还是随手丢给他一根葱:“剥好洗洗。”


      那一天,站在厨房里,他给女人讲着车队里的种种趣闻,讲着自己遇到的各种乘客,甚至还提到自己小时侯的一些事情。女人一边应着,一边不停的炒菜。


      晚餐桌上,女人难得往他的碗里夹了许多他爱吃的菜:“你跑车辛苦,多吃点儿。”一晚上,他们边吃边聊,他感到一种从未有过的舒畅。晚饭后,他刚要伸手去收拾碗筷,女人挡住了:“我来吧,你累了一天,好好歇歇。”女人端着碗筷去了厨房,哗哗的水声传了出来。与之相伴的,是久违了的女人的歌声。


      也就是从那天起,他每天下班回家总是先陪女人聊天,给她打下手,听她说些单位里的大事小事。坚持一段时间后,他便发现,往往没聊上十分钟,女人便将他往厨房外赶:“跑了一天早就累坏了,快去歇歇吧。”更让他惊喜的是,她对他越来越体贴了。


      爱她,那就用心的陪陪她,不要多,十分钟就够了。
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  • 十分钟看透MapReduce

    2016-11-25 10:19:00
    更重要的学了好长时间还是没开始编程,那叫一纠结呀... 鉴于此,我们还是从MapReduce开始吧,很快你就能自己动手写Hadoop程序了,期待吧,少年!MapReduce什么?MapReduce一种编程模型,...

    我们已经知道了Hadoop的三大核心模块:HDFS、MapReduce、Yarn。很多Hadoop学习教材和视频一上来就大讲特讲HDFS,不过这一块偏底层,很多同学听起来可能晕头转向。更重要的是学了好长时间还是没开始编程,那叫一纠结呀... 鉴于此,我们还是从MapReduce开始吧,很快你就能自己动手写Hadoop程序了,期待吧,少年!

    MapReduce是什么?

    MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行计算,其主要思想就是Map(映射)和Reduce(化简)。

    MapReduce的创意和灵感来源于函数式编程,在函数式编程中,map对列表的每个元素执行操作或函数。例如:列表[1,2,3,4]上执行 multiple-by-two 函数会产生另一个列表[2,4,6,8],执行时,原列表不被改变。函数式编程认为,应当保持数据不可变,避免在多个进程或线程间共享数据。这意味着,这个函数虽然简单,但可以通过两个或更多线程在同一列表上同时执行,线程间互不影响,因为列表本身未被改变。

    MapReduce是用来进行海量数据的并行计算的,需要将工作分配到大量的机器上去做,如果组件间可共享数据,那么数据节点间的数据同步会使系统变得低效且不可靠。实际上,MapReduce上的数据元素是不可变的,即便改变也不会反馈到输入文件,节点间通信只在新的键值对输出时发生,Hadoop会把输出键值对传到下一个阶段。

    从概念上讲,MapReduce程序将输入数据列表转变成输出数据列表。一个MapReduce程序会执行两次数据转换操作,一次map,一次reduce。还是举个例子吧:

    【例】查看你自己的邮件,统计每个邮箱域出现了多少次

    1 wolys@21cn.com 2 zss1984@126.com 3 294522652@qq.com 4 simulateboy@163.com 5 zhoushigang_123@163.com 6 sirenxing424@126.com 7 lixinyu23@qq.com 8 chenlei1201@gmail.com 9 370433835@qq.com 10 cxx0409@126.com 11 viv093@sina.com 12 q62148830@163.com 13 65993266@qq.com 14 summeredison@sohu.com 15 zhangbao-autumn@163.com 16 diduo_007@yahoo.com.cn 17 fxh852@163.com 18 weiyang1128@163.com 19 licaijun007@163.com 20 junhongshouji@126.com 21 wuxiaohong11111@163.com 22 fennal@sina.com 23 li_dao888@163.com 24 bokil.xu@163.com 25 362212053@qq.com 26 youloveyingying@yahoo.cn 27 boiny@126.com 28 linlixian200606@126.com 29 alex126126@126.com 30 654468252@qq.com 31 huangdaqiao@yahoo.com.cn 32 kitty12502@163.com 33 xl200811@sohu.com 34 ysjd8@163.com 35 851627938@qq.com 36 wubo_1225@163.com 37 kangtezc@163.com 38 xiao2018@126.com 39 121641873@qq.com 40 296489419@qq.com 41 beibeilong012@126.com 		

    第一步:map。读取输入文件内容,解析成key、value对。对输入文件的每一行,解析成key、value对。通过‘@’对value解析出邮箱域。

    <21cn.com 1> <126.com 1> <qq.com 1> <163.com 1> <163.com 1> <126.com 1> <qq.com 1> <gmail.com 1> .......... 		

    第二步:combine。对相同的邮箱域合并。

    <163.com 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1> <126.com 1 1 1 1 1 1 1 1 1> <qq.com 1 1 1 1 1 1 1 1 1> <sina.com 1 1> <sohu.com 1 1> <yahoo.com.cn 1 1> <21cn.com 1> <gmail.com 1> <yahoo.cn 1> 		

    第三步:reduce。对相同的邮箱域统计求和。

    <163.com 14> <126.com 9> <qq.com 9> <sina.com 2> <sohu.com 2> <yahoo.com.cn 2> <21cn.com 1> <gmail.com 1> <yahoo.cn 1> 		

    好了,你想要的结果出来了。MapReduce的思想从根源上讲也就是如此,是不是很简单呀?

    MapReduce的基本流程

    MapReduce计算模型由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算,非常简单。

    图1:统计图形样式个数的map和reduce过程示意图

    map()和reduce()这两个函数的形参是key、value对,表示函数的输入信息。

    1. map任务处理

    1.1 读取输入文件内容,解析成key、value对。对输入文件的每一行,解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。

    1.2 写自己的逻辑,对输入的key、value处理,转换成新的key、value输出。

    1.3 对输出的key、value进行分区。

    1.4 对不同分区的数据,按照key进行排序、分组。相同key的value放到一个集合中。

    1.5 (可选)分组后的数据进行归约。

    2.reduce任务处理

    2.1 对多个map任务的输出,按照不同的分区,通过网络copy到不同的reduce节点。

    2.2 对多个map任务的输出进行合并、排序。写reduce函数自己的逻辑,对输入的key、value处理,转换成新的key、value输出。

    2.3 把reduce的输出保存到文件中。

    图2:word count的map和reduce过程示意图

    MapReduce的基本设计思想

    上面说了这么多,其实MapReduce的设计思想可以归结为如下三个:

    (1)对付大数据并行处理:分而治之

    (2)上升到抽象模型:Map与Reduce

    (3)上升到构架:以统一构架为程序员隐藏系统层细节






    同学:小讲,怎么给萌妹子解释MapReduce呢?
    小讲:那就先来看看印度Java程序员Shekhar Gulati怎样向妻子解释MapReduce的吧(来源:CSDN

    我: 你是如何准备洋葱辣椒酱的?
    妻子: 我会取一个洋葱,把它切碎,然后拌入盐和水,最后放进混合研磨机里研磨。这样就能得到洋葱辣椒酱了。但这和MapReduce有什么关系?

    我: 你等一下。让我来编一个完整的情节,这样你肯定可以在15分钟内弄懂MapReduce.
    妻子: 好吧。

    我:现在,假设你想用薄荷、洋葱、番茄、辣椒、大蒜弄一瓶混合辣椒酱。你会怎么做呢?
    妻子: 我会取薄荷叶一撮,洋葱一个,番茄一个,辣椒一根,大蒜一根,切碎后加入适量的盐和水,再放入混合研磨机里研磨,这样你就可以得到一瓶混合辣椒酱了。

    我: 没错,让我们把MapReduce的概念应用到食谱上。Map和Reduce其实是两种操作,我来给你详细讲解下。
    Map(映射): 把洋葱、番茄、辣椒和大蒜切碎,是各自作用在这些物体上的一个Map操作。所以你给Map一个洋葱,Map就会把洋葱切碎。 同样的,你把辣椒,大蒜和番茄一一地拿给Map,你也会得到各种碎块。 所以,当你在切像洋葱这样的蔬菜时,你执行就是一个Map操作。 Map操作适用于每一种蔬菜,它会相应地生产出一种或多种碎块,在我们的例子中生产的是蔬菜块。在Map操作中可能会出现有个洋葱坏掉了的情况,你只要把坏洋葱丢了就行了。所以,如果出现坏洋葱了,Map操作就会过滤掉坏洋葱而不会生产出任何的坏洋葱块。
    Reduce(化简):在这一阶段,你将各种蔬菜碎都放入研磨机里进行研磨,你就可以得到一瓶辣椒酱了。这意味要制成一瓶辣椒酱,你得研磨所有的原料。因此,研磨机通常将map操作的蔬菜碎聚集在了一起。

    妻子: 所以,这就是MapReduce?
    我: 你可以说是,也可以说不是。 其实这只是MapReduce的一部分,MapReduce的强大在于分布式计算。

    妻子: 分布式计算? 那是什么?请给我解释下吧。
    我: 没问题。
    假设你参加了一个辣椒酱比赛并且你的食谱赢得了最佳辣椒酱奖。得奖之后,辣椒酱食谱大受欢迎,于是你想要开始出售自制品牌的辣椒酱。假设你每天需要生产10000瓶辣椒酱,你会怎么办呢?

    妻子: 我会找一个能为我大量提供原料的供应商。
    我:是的……就是那样的。那你能否独自完成制作呢?也就是说,独自将原料都切碎? 仅仅一部研磨机又是否能满足需要?而且现在,我们还需要供应不同种类的辣椒酱,像洋葱辣椒酱、青椒辣椒酱、番茄辣椒酱等等。

    妻子: 当然不能了,我会雇佣更多的工人来切蔬菜。我还需要更多的研磨机,这样我就可以更快地生产辣椒酱了。
    我:没错,所以现在你就不得不分配工作了,你将需要几个人一起切蔬菜。每个人都要处理满满一袋的蔬菜,而每一个人都相当于在执行一个简单的Map操作。每一个人都将不断的从袋子里拿出蔬菜来,并且每次只对一种蔬菜进行处理,也就是将它们切碎,直到袋子空了为止。
    这样,当所有的工人都切完以后,工作台(每个人工作的地方)上就有了洋葱块、番茄块、和蒜蓉等等。

    妻子:但是我怎么会制造出不同种类的番茄酱呢?
    我:现在你会看到MapReduce遗漏的阶段---搅拌阶段。MapReduce将所有输出的蔬菜碎都搅拌在了一起,这些蔬菜碎都是在以key为基础的 map操作下产生的。搅拌将自动完成,你可以假设key是一种原料的名字,就像洋葱一样。 所以全部的洋葱keys都会搅拌在一起,并转移到研磨洋葱的研磨器里。这样,你就能得到洋葱辣椒酱了。同样地,所有的番茄也会被转移到标记着番茄的研磨器里,并制造出番茄辣椒酱。

    转载于:https://www.cnblogs.com/haoyy/p/6100558.html

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  • 它加快了人们的生活节奏,却占据了人们太时间。上一次放下手机什么时候?十分钟前?或者更短。就产品的角度来讲,手机几乎满足了人们所需要的各种各样的需求,随着内存的不断增加,手机运行的速度也变得越来越...

            智能手机的出现,电子商务的发展,已经让人们越来越离不开手机。很多事情隔着屏幕就能快速完成,它方便了我们的生活。订餐、购物、社交、看电影这些以前只有在线下才能实现的活动,在网上都能完成。它加快了人们的生活节奏,却占据了人们太多的时间。上一次放下手机是什么时候?十分钟前?或者更短。就产品的角度来讲,手机几乎满足了人们所需要的各种各样的需求,随着内存的不断增加,手机运行的速度也变得越来越快,尤其是苹果手机的用户体验,真正的可以看出它是以用户为中心设计的。如何解决人们用手机的时间是目前存在的主要矛盾。其实用户也在为这个问题困扰,不知何时,习惯性的拿起手机,打开应用,然后就开始了一次又一次的使用。它耽误了学生的学习,降低了工作效率。大部分用户徘徊在那种因为玩了长时间的手机而浪费时间的自责感还有那种内心抑制不住去玩的欲望。我认为,这个问题在未来将会越来越被重视。

            出现这种问题的根源,我认为是移动互联网的快速发展,用户的很多需求在手机端就能得到满足。最基本的吃饭问题有美团、百度外卖、饿了吗等。购物需求有淘宝、唯品会等。出门旅行买票有携程、途牛。之前看到过,有新闻报道某日本女子半个月不出门,全靠一个手机就能活下来。这不是不可能。手机向血液一样,融入人们的身体之中。又或是毒品,让人离不开放不下。


            所以,我觉得还是要从源头来解决。大多数做手机应用的企业也明白,如果用户在他这里花费了太多的时间,迟早有一天会让用户产生一种你的应用影响到他的日常生活的感受,从而做出卸载行为。所以现在很多的手机应用应该致力于打造一款让用户花费适当的时间来高效的解决他的需求的产品,就是让用户需要的时候来,不需要的时候离开。好的产品不是一味的索取,而是会与用户产生情感,你觉得你会占用朋友太多的时间吗?毕竟浪费别人的时间等同于谋财害命!



    end

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  • 过去相当长时间里,这给云服务带来了不小的挑战,一方面用户需求的特殊性,要求云服务必须满足极高的伸缩性,可以支持更小的规格或者更大的规格,另一方面复杂多变的本地环境,让服务的适配和部署遇到了诸多困难...

    虽然企业上云已是趋势,但考虑到 IT 管理、数据安全和基础设施仍在改造适应阶段,私有云模式,也即云服务的私有部署,仍是很多企业采用云服务的典型模式。

    过去相当长时间里,这给云服务带来了不小的挑战,一方面是用户需求的特殊性,要求云服务必须满足极高的伸缩性,可以支持更小的规格或者更大的规格,另一方面是复杂多变的本地环境,让服务的适配和部署遇到了诸多困难。

    幸运的是,强烈的需求带动了技术的发展,容器技术在过去几年中迅猛发展,成为了美信拓扑多云架构的基石。

    美信拓扑所有服务均已完成云原生改造,使得私有云可以稳定可靠地运行在从裸机服务器、私有云计算平台到各种内部容器平台环境中的重要依靠。

    三步操作,十分钟安装,即刻体验多云架构的即时通讯私有云:

    第一步 创建应用

    登录控制台 点击创建应用。应用创建默认为免费版套餐,也可以升级为商业版。
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    第二步 开通私有云服务

    1.应用创建成功后,进入应用详情页面。
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    2.点击更改计划,选择私有云,点击“继续”。
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    3.点击私有云图标,进入私有云详情页面,下载安装包 maxim.ctl

    $ wget https://package.maximtop.com/linux/amd64/maxim.ctl
    

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    4.获取安装token。可以复制到粘贴板,也可以下载到本地文件备用,安装脚本里我们用 maxim.token.XXXXXX.txt 演示。
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    第三步 安装私有云

    安装准备

    • 操作系统:

    Linux操作系统,推荐 Ubuntu 18.04

    • 硬件配置:

    CPU 4核 内存 8G 硬盘100G

    • 如果选择安装集群版, 需要3台或更多服务器
    • 下载安装包 maxim.ctl

    单机版安装指南

    开始安装

    1.首先,准备好一台用来私有部署的服务器,将ssh登录到这台服务器上。 然后,执行下载安装脚本命令,并增加可执行权限。命令如下:

    wget https://package.maximtop.com/linux/amd64/maxim.ctl && sudo chmod u+x maxim.ctl
    

    执行结果截图:
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    2.运行安装

    • 安装服务器已有公网IP,执行如下命令开始安装。
    sudo ./maxim.ctl install --token INSTALL_TOKEN
    

    注意:提示“Enter maxim install token:”,请输入已复制的安装Token,继续执行安装。

    开始执行的截图:
    图片
    安装完成的截图:
    图片

    • 本地环境不可进行外部访问,安装时需要添加参数 --net internal 提示安装程序选择内网IP注册。

    执行如下命令开始安装:

    sudo ./maxim.ctl install --net internal --token INSTALL_TOKEN
    

    提示:安装脚本会提示“Enter maxim install token:”,请输入已复制的安装Token,继续执行安装。

    开始执行的截图:
    在这里插入图片描述
    安装完成的截图:
    图片
    提示:等待安装完成,耗时10-15分钟左右,即可安装完成。

    集群版安装指南

    1.配置集群访问权限

    配置第一台主机对其余主机的ssh权限,以三台主机 172.16.0.78 、172.16.0.79 、172.16.0.80 为例。

    ssh登录master节点(172.16.0.78)

    执行如下命令,生成ssh用的公私钥:

    sudo ssh-keygen -t rsa -f ~/.ssh/id_rsa -P ''
    

    执行结果截图:
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    执行如下命令, 将命令的输出分别在主机172.16.0.78 ,172.16.0.79 ,172.16.0.80上执行

    sudo echo "sudo echo \"`cat ~/.ssh/id_rsa.pub`\" >> ~/.ssh/authorized_keys"
    

    命令输出结果截图:
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    命令输出在172.16.0.78的执行结果:
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    命令输出在172.16.0.79的执行结果:
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    命令输出在172.16.0.80的执行结果:
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    2.ssh登录到第一台主机172.16.0.78上 执行如下命令下载安装脚本,并增加可执行权限

    wget https://package.maximtop.com/linux/amd64/maxim.ctl && sudo chmod u+x maxim.ctl
    

    执行结果截图:
    图片

    • 服务器已有公网IP,执行如下命令开始安装。
    sudo ./maxim.ctl install --nodelist 172.16.0.78 172.16.0.79 172.16.0.80 --token INSTALL_TOKEN
    

    提示:安装脚本会提示“Enter maxim install token:”,请输入已复制的安装Token,继续执行安装。

    开始执行的截图:
    图片
    安装完成的截图:
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    • 本地环境不可进行外部访问,安装时需要添加参数 --net internal 提示安装程序选择内网IP注册。

    执行如下命令开始安装。

    sudo ./maxim.ctl install --nodelist 172.16.0.78 172.16.0.79 172.16.0.80 --net internal --token INSTALL_TOKEN
    

    提示:安装脚本会提示“Enter maxim install token:”,请输入已复制的安装Token,继续执行安装。

    开始执行的截图:
    图片
    安装完成的截图:
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    提示:等待安装完成,耗时10-20分钟左右,即可安装完成。

    其他:

    1. 服务安装完会需要联系服务器自检,如果确定本地环境不可进行外部访问,安装时需要添加参数 --net internal 提示安装程序选择内网IP注册。

    2. 如果机器有防火墙,需要保证端口443和80允许访问。

    3. 如何查看私有云安装进度,以及数据迁移状态?
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    4. 安装完成后,打开美信拓扑控制台进入系统状态页面。
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      点击查看原文或者访问美信拓扑官网( https://www.maximtop.com/ )了解更多信息。
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      关注「美信拓扑」公众号 ,了解一键启用多云架构的即时通讯云服务
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    2015-01-31 12:55:57
    前段时间,一篇《向朋友借钱》的微博流传甚广,深获共鸣。朋友因为生意上的意外向她借钱,“我考虑了十分钟,决定把这钱借给他。”在此之前,朋友已经按照亲疏远近打过九个朋友的电话。他感叹:“如果不是这次借钱...

空空如也

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十分钟是多长时间