Check Results Deployment of Hadoop on Cloud Computing Platform

在第五届中国云计算大会上，雅虎北京全球研发中心资深研发总监George Chu介绍了OnePush系统，这是雅虎在数据挖掘领域取得的最新成果。OnePush是一个下一代个性化智能推送系统，解决当前用户通知面临的一些普遍问题。 在了解OnePush之前，我们先来看看当前行业普遍存在的问题。在当今移动设备和应用普及的时代，用户通知系统常面临着消息丢失、垃圾消息过多、消息不及时送达、同一消息对同一用户多设备重复发送、与大量过时信息同步、以及其他有趣信息难以被发现等问题。这些问题严重影响了用户体验，使得用户难以及时获取真正需要的信息。 针对这些挑战，雅虎提出了OnePush的愿景，即在正确的时间和地点，为用户提供正确数量和种类的、与用户个人相关的通知。为了实现这一愿景，OnePush系统的设计目标包括提供一套统一的API，支持注册、订阅、通知和主题命名空间，实现发现、导航、管理和分析等功能。 此外，OnePush还致力于提供一个连贯的客户上手体验，让客户能够顺畅地使用OnePush服务。OnePush系统是基于雅虎北京全球研发中心的三个支柱构建的：云计算、移动平台与应用以及个性化与广告。这些支柱共同支撑起一个使命，即让世界日常习惯变得更加鼓舞人心和娱乐化。 通过为用户创造高度个性化的体验，雅虎使人们能够与对他们最重要的内容保持连接，实现跨设备和全球范围内的无缝体验。同时，这也为雅虎的广告商创造了价值，通过将他们与构建业务的受众连接起来。 在短短两天内，雅虎的页面浏览量超过了地球上的人口数量，这一数据凸显了雅虎在全球范围内的巨大影响力以及用户规模。OnePush作为雅虎的解决方案，支持应用内流媒体和应用外通知两种工作负载模式。这种设计使得OnePush能够有效地提升用户体验，同时为广告商提供更有针对性的推送，以吸引更多的受众。 总体来说，OnePush系统利用雅虎在全球数据处理方面的专长，以及其在开源分布式数据库Hadoop和云服务领域的深厚积累，为个性化智能推送系统设定了新的行业标准。其背后的技术和理念不仅促进了用户体验的提升，也为广告和营销行业的发"

Win10平台编译的Hadoop，解压后直接可用，可在本地模拟Hadoop集群环境。

SPLUS Server 部署方案详解 概述 档为采用 S-PLUS 企业服务器进行分析驱动、基于 Web 或定制客户端应用程序的部署提供几种样本场景，并重点介绍首次部署及后续更新中的架构与工作流程。这些场景包括：- 入门级部署（所有分析开发在桌面版 S-PLUS 或 Insightful Miner 中完成，服务器本身在一个多处理器服务器上自包含）- 部门级部署（可选开发服务器和结果存储服务器，所有分析处理在一个多处理器服务器上完成）- 企业级部署（多台分析服务器之间的负载均衡，集中式的分析库和结果存储库） 这些场景均假设应用程序主要基于 Web。 入门级 Web 应用部署 入门级部署方案可能代表了采用 S-PLUS 企业服务器部署分析应用的典型情况。在这种情况下，S-PLUS 或 Insightful Miner 的分析开发者会在本地（即在其桌面电脑上）对新分析方法进行原型设计和完善，然后将其部署给业务用户，以便他们能够通过简单的 Web 界面访问这些工具。 架构 该架构由以下几部分组成：- S-PLUS 或 Insightful Miner 开发者：这部分是指实际进行分析方法设计和测试的专业人员。- Tomcat：这是一个开源的 Java Web 服务器，用于托管和运行 S-PLUS 企业服务器提供的 Web 应用程序。- S-PLUS 服务器：这是整个系统的核心组件，负责执行来自前端 Web 界面的所有请求，并返回相应的分析结果。- S-PLUS 会话：这表示服务器上为每个 Web 请求创建的独立分析环境，确保每个用户的分析任务相互隔离。 假设 所有的分析开发都在桌面版 S-PLUS 或 Insightful Miner 中进行。 S-PLUS 企业服务器部署在一个单一的多处理器服务器上。 用户可以通过 Web 界面访问分析工具。 工作流 开发者在本地环境中开发分析模型和算法。 完成开发后，将模型部署到 S-PLUS 企业服务器上。 通过 Web 界面，业务用户可以调用这些模型并获取结果。 选项 可以选择不同的硬件配置来适应不同规模的应用需求。 可以根据需要选择不同的网络配置。 限制 由于所有处理都在一台服务器上完成，因此可能面临性能瓶颈问题。 单点故障风险较高，如果服务器出现故障，整个系统将无法提供服务。

这本参考书讲述了如何使用微软的ACCESS 2003软件进行数据库设计、程序查询，通过导入导出功能管理数据，以及与SQL-SERVER之间的通讯。

Apache Hadoop 默认提供的本地库是 32 位的，在 64 位服务器上可能会出现 “Unable to load native-hadoop library for your platform” 错误。 为解决此问题，您可以使用预编译的 64 位版本库。 将 64 位 lib 包解压至 Hadoop 安装目录下的 lib/native 和 lib 目录。

在本仿真中，我们探讨了BPSK（二进制相位键控）的仿真结果及其相关代码。通过实验，我们可以观察到BPSK在不同信噪比下的性能表现。以下是仿真的核心代码示例： # BPSK Simulation Code import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Parameters N = 1000 # Number of symbols SNR_dB = 10 # Signal to Noise Ratio in dB # Generate random binary data data = np.random.randint(0, 2, N) # BPSK Modulation bpsk_signal = 2*data - 1 # Add noise noise = np.random.normal(0, np.sqrt(1/(2*(10**(SNR_dB/10)))), N) received_signal = bpsk_signal + noise # Plot plt.plot(received_signal) plt.title('Received BPSK Signal') plt.xlabel('Sample Index') plt.ylabel('Amplitude') plt.grid() plt.show() 这个示例展示了BPSK调制及其在噪声环境下的表现。

图2.8 调试结束在此步骤中，您将看到调试过程的最终确认。确保所有参数已正确配置，以便顺利进入下一个环节。 图2.9 绘图结果此图展示了最终的绘图输出结果，包括已完成的图形和数据汇总。请检查绘图效果，以确认符合要求。 以上为绘图和调试的完整流程，确保绘图结果清晰、准确，以便后续分析。

深入浅出，探索 Spring Cloud 分布式服务治理的奥秘。从入门到精通，全面掌握服务注册与发现、负载均衡、熔断、降级等核心机制，构建稳定高效的微服务架构。

Using Transparent Margins to Save imviscircles Results: This guide helps save the results of imviscircles with specified transparent margins. This is particularly helpful if your dataset includes circles that sometimes fall partially outside the main image area. By adding transparent borders equal to the maximum radius in your dataset (or the maximum radius provided to imfindcircles), all circles remain fully visible. Additionally, using consistent margins ensures that the output image maintains the same size, free of unwanted borders. For optimal results, use OJ Woodford’s export_fig tool to save the final image, maintaining high quality and the specified margin settings.