Hadoop源代码分析(MapReduce概论).pdf
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Hadoop源代码分析(二九).doc
2008-12-23
Hadoop源代码分析（二九）
? public boolean setReplication String src, short replication throws IOException;
setReplication，设置文件src的副本数为replication，返回值为boolean，在FSNameSystem中，调用方法setReplicationInternal，然后写日志。
setReplicationInternal上来自然是检查参数了，然后通过FSDirectory的setReplication，设置新的副本数，并获取老的副本数。根据新旧数，决定删除
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2009-02-21Hadoop源代码分析（MapReduce概论）大家都熟悉文件.doc
2009-02-21
HYPERLINK /blog/336467 Hadoop源代码分析（MapReduce概论）
大家都熟悉文件系统，在对HDFS进行分析前，我们并没有花很多的时间去介绍HDFS的背景，毕竟大家对文件系统的还是有一定的理解的，而且也有很好的文档。在分析Hadoop的MapReduce部分前，我们还是先了解系统是如何工作的，然后再进入我们的分析部分。下面的图来自 HYPERLINK /2008/11/hadoop-mapreduce-implementation.html /2008/11/hadoop-mapreduce-implementation.html
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Hadoop 源代码分析（一）
关键字: 分布式 于计算
Google 的核心竞争技术是它的计算平台。Google 的大牛们用了下面 5 篇文章，介绉了它们的计算设施。
GoogleCluster ： /archive/googlecluster.html
Chubby ：/papers/chubby.html
GFS ：/papers/gfs.html
BigTable ：/papers/bigtable.html
MapReduce ：/papers/mapreduce.html
径快，Apache 上就出现了一个类似的解决方案，目前它们都属亍 Apache 的 Ha
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关键字: 分布式 云计算
Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。
GoogleCluster： /archive/googlecluster.html
Chubby：/papers/chubby.html
GFS：/papers/gfs.html
BigTable：/papers/bigtable.html
MapReduce：/papers/mapreduce.html
很快，Apache上就出现了一个类似的解决方案，目前它们都属于Apach
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学 生：黄 润 真
学 生：
学
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HTK源代码分析
陈光 2009-8-6
HTK工具包主要功能是计算。包括：
声音编码运算，音频采样数据到频域信号的转换；
HMM模型训练，使用前向-后向的递归算法，计算出HMM模型的参数；
数据识别，对于给定的数据在搜索空间内寻找具有最大概率的匹配模型；
数据运算过程
计算工作基本都在内存中完成，计算结果会保存到硬盘保存，例如wav数据，mfcc数据以及HMM模型数据，都需要保存到硬盘中以备使用。
1 HTK基本数据结构
1.1 HMM模型
HMM模型是最重要，也是最复杂的一个数据结构，其复杂性来源于模型自身结构的复杂。在HTK手册中，一个典型的HMM结构如下图，由多个状态和一个转
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Weka[14] Adaboost 源代码分析
作者：Koala++/屈伟
需要注意的是 AdaBoostM1 继承自 RandomizableIteratedSingleClassifierEnhancer，天哪，
这么长的名字，他们也起的出来。
这个要看一下构造函数：
public AdaBoostM1() {
m_Classifier = new weka.classifiers.trees.DecisionStump();
}
这里的 m_Classifier 是继承自曾祖父 SingleClassifierEnhancer 的，DecisionStump 就是只
有一个结点的决策树
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[Java] Appfuse 源代码分析
前面《Appfuse tapestry 小记》中介绍了Appfuse的基本使用和一些小实例，感觉不过瘾~使用这个第一次让我感觉到“轻量”的J2EE框架，的确有一种爱不释手的感觉~所以就索性另写一篇《Appfuse 源代码分析》把这个“轻量级”的强大框架介绍给大家~少说废话，说来就来~
[Appfuse 源代码分析]
以下我们会以标准的ssh框架来说分析，因为这个骨架基本覆盖了现在最主流的j2EE技术(包括Spring2(Acegi)/Struts2/Hibernate3/Sitemesh/Velocity/XFire/DWR等)，下面是建立骨架的命
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一,三次样条插值
#includeiostream.h
#includestdlib.h
void ready(double*A,double*B,double*h,double*y,int m,int n,double m0=0,double mn=0)
{A=new double[n];B=new double[n];
if(m==2){
A[0]=0;B[0]=2*m0;
A[n]=1;B[n]=2*mn;
}
else {A[0]=1;B[0]=3*(y[1]-y[0])/h[0];
A[n]=0;B[n]=3*(y[n]-y[n
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Hadoop下MapReduce编程;内容;Map过程;Reduce过程;MapReduce的Reduce过程;Components;MapReduce的数据流程;MapReduce的执行过程;Input Files;InputFormat;预定义的文件输入格式;各种InputFormat;InputSplits;RecordReader;Mapper;PartitionShuffle;Sort;Reduce;OutputFormat;Output Format;RecordWriter;Combiner;Combiner;容错;Chaining Jobs;程序的调试;任务的控制;Thank