MapReduce 原理剖析

《MapReduce2.0源码分析与编程实战》系统介绍了新一代MapReduce2.0的理论体系、架构和程序设计方法，全书分为10章，详述了HDFS存储系统、Hadoop文件I/O系统、MapReduce2.0框架结构和源码分析、配置与测试、运行流程、高级程序设计以及相关特性。书末部分涵盖了数据挖掘初步知识和不同应用类型的MapReduce2.0编程实战，强调理论实践结合，帮助读者掌握MapReduce2.0核心知识，培养解决大数据处理问题的能力。适合程序设计人员学习MapReduce2.0源码、程序设计、数据挖掘及机器学习等内容，也适用于高等院校相关专业教学。

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SQLite原理剖析与开发应用实践 一、SQLite简介及背景 自几十年前商业应用程序出现以来，数据库已成为软件应用程序的重要组成部分。随着时间的推移，传统的数据库管理系统（DBMS）变得越来越庞大，不仅消耗了大量的系统资源，还增加了管理上的复杂性。然而，随着软件开发逐渐走向模块化，一种新的数据库类型——嵌入式数据库，因其轻便性和低资源消耗而受到欢迎。SQLite是一款开源的嵌入式关系型数据库系统，由D. Richard Hipp于2000年创建并发布。它降低应用程序管理和存储数据的开销，具备高度的可移植性、易于使用、体积小巧、高效且可靠等特性。与其他大型DBMS不同，SQLite直接在应用程序进程中运行，无需额外的服务器进程或复杂的网络配置，这使其成为移动设备和嵌入式系统中的理想选择。 二、SQLite的工作原理 架构 (Architecture) SQLite采用模块化设计，主要包括三个子系统：- 接口（Interface）: 通过SQLite C API与SQLite进行交互，无论程序、脚本语言还是库文件，都需通过此接口。- 编译器（Compiler）: 包含分词器和解析器，用于检查SQL语句的语法，并将其转换为易于处理的分层数据结构——语法树，再由代码生成器处理。- 虚拟机（Virtual Machine）: 解释执行由编译器生成的字节码，类似于Java虚拟机，但专注于执行特定的数据库操作。 此外，SQLite的后端主要由B-树、页缓存和操作系统接口组成，用于高效管理数据。 特点 (SQLite’s Features and Philosophy) 零配置（Zero Configuration）: SQLite无需复杂的安装配置，可以直接嵌入到应用程序中使用。 可移植性（Portability）: 支持多种操作系统平台，如Windows、Linux、BSD、Mac OS X以及各种嵌入式操作系统。 紧凑性（Compactness）: 轻量级设计，仅需一个头文件和一个库即可实现完整的数据库功能。 简单性（Simplicity）: 简洁的API和易于理解的代码结构，降低了学习和使用的门槛。 灵活性（Flexibility）: 提供了支持多种语言的接口，使得在不同平台和应用程序中可以便捷地嵌入SQLite数据库。

第一章 引言 第一节 搜索引擎的概念 第二节 搜索引擎发展历程 第三节 知名搜索引擎概览 上篇：WEB 搜索引擎基础原理与技术 第二章 WEB 搜索引擎工作原理与体系结构 第一节 基本要求 第二节 网页搜集 第三节 预处理 第四节 查询服务 第五节 体系结构 第三章 WEB 信息的搜集 第一节 引言 一、超文本传输协议 二、一个小型搜索引擎系统 第二节 网页搜集 一、定义 URL 类和 Page 类 二、与服务器建立连接 三、发送请求和接收数据 四、网页信息存储的天网格式 第三节 多道搜集程序并行工作 一、多线程并发工作 二、控制对一个站点并发搜集线程的数目 第四节 如何避免网页的重复搜集 一、记录未访问、已访问 URL 和网页内容摘要信息 二、域名与 IP 的对应问题 第五节 如何首先搜集重要的网页 第六节 搜集信息的类型 第七节 本章小结 第四章 对搜集信息的预处理 第一节 信息预处理的系统结构 第二节 索引网页库 第三节 中文自动分词 第四节 分析网页和建立倒排文件 第五节 本章小结 第五章 信息查询服务 第一节 查询服务的系统结构 第二节 检索的定义 第三节 查询服务的实现 一、结果集合的形成 二、查询结果显示 第四节 本章小结 中篇：对质量和性能的追求 第六章 可扩展搜集子系统 第一节 天网系统概述和集中式搜集系统结构 一、天网系统结构 二、集中式搜集系统 第二节 利用并行处理技术高效搜集网页的一种方案 一、节点间 URL 的划分策略 二、关于性能的讨论 三、性能测试和评价 四、系统的动态可配置性设计 第三节 本章小结 第七章 网页净化与消重 第一节 网页净化与元数据提取 一、引言 二、DocView 模型 三、网页的表示 四、提取 DocView 模型要素的方法

深入Spark内核 这份文档将带您深入探索Spark内核的奥秘，解析其架构设计与实现原理。我们将涵盖以下关键主题： Spark核心组件： 深入了解Spark的核心组件，例如RDD、DAGScheduler、TaskScheduler等，以及它们之间的协作方式。 内存管理： 探讨Spark如何高效地管理内存，包括内存分配策略、缓存机制和数据存储方式。 任务调度： 解析Spark的任务调度机制，包括任务划分、调度算法和容错处理。 Shuffle机制： 解密Spark Shuffle的工作原理，包括数据分区、排序和聚合等操作。 Spark SQL引擎： 了解Spark SQL的架构和优化技术，包括Catalyst优化器和Tungsten引擎。 通过这份文档，您将获得对Spark内核的全面理解，并能够更好地开发和优化Spark应用程序。

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的并行编程模型，其核心思想是“映射”和“归约”。它借鉴了函数式编程和矢量编程语言的特性，使开发者无需掌握分布式并行编程，也能轻松地在分布式系统上运行程序。 在实际应用中，开发者需要定义两个函数：Map 函数将一组键值对映射为一组新的键值对，Reduce 函数则负责处理所有具有相同键的键值对，以实现数据的归约。

深入探讨Hadoop技术的内部机制，详细解析MapReduce架构的设计与实现原理。

随着大数据技术的迅猛发展，Spark作为一种高效的数据处理框架，其内核架构设计与实现原理备受关注。将深入解析Spark技术内幕，探讨其内核架构的设计思想和实现原理，帮助读者深入理解这一重要技术的核心机制。

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