注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 微软活动目录管理管理简明手册

  2. 在基于Windows 2000网络中，活动目录(Active Directory)是它的核心。活动目录是一个分布式的目录服务。网络信息可以分散在多台不同的计算机上，保证快速访问和容错；同时不管用户从何处访问或信息处在何处，对用户都提供统一的视图。可以这样说：没有活动目录，就没有Windows 2000。7 E9 e* I* K; J 8 F# j3 ^7 j$ j一、活动目录基础 6 z) K" V O6 _, k$ m$ F0 D(一)活动目录概览( X# G1 c6 B+ z* g$ f9

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-12-08
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：shangzhenhui

  1. Google_MapReduce中文版-系统架构

  2. MapReduce是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建 一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合；然 后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值。现实世界中有很多满足 上述处理模型的例子，本论文将详细描述这个模型。 MapReduce架构的程序能够在大量的普通配置的计算机上实现并行化处理。这个系统在运行时只关 心：如何分割输入数据，在大量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-29
    • 文件大小：677kb
    • 提供者：yg359547115

  1. 打败所有黑客的加密算法

  2. 打败所有黑客 Beat All Hackers 【欢迎转载或翻译该文】 现在上网，难免会涉及一些需要保密的内容，比如密码，账号，卡号，证件号等。但是黑客无处不在，他们常常窃听你的信息，给你放置陷阱，让你的防不胜防。 比如我现在要将信息“账号：123456，密码：567890” 从A经过B传递到C，黑客可能从中间环节B截取你传输的信息。我们日常交换的信息量是很大的，黑客怎么知道现在传输的就是“密码”或“账号”呢？那么他就会设定关键词，比如“密码”，凡是含有该关键词的信息都会被截获，而其他信息就会

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2008-12-12
    • 文件大小：267kb
    • 提供者：u010255369

  1. 四级数据库重难点(word版)

  2. 第1章 引言 1. 数据是描述现实世界事物的符号记录，是用物理符号记录下来的可以识别的信息。 数据是信息的符号表示，是载体；信息是数据的语义解释，是内涵。 2. 数据模型是对现实世界数据特征的抽象，是数据库系统的形式框架，用来描述数据的一组概念和定义，包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具。 满足三条件：比较真实地模拟现实世界；易于人们理解；易于计算机实现 三个组成要素：数据结构（静态，数据对象本身结构及之间的联系）、数据操作（对数据对象操作及操作规则的集合）和完整

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-21
    • 文件大小：137kb
    • 提供者：courage0603

  1. 开源的分布式计算系统 Onyx.zip

  2. Onyx 是什么？Onyx 是一个无中心、支持云、容错的分布式计算系统使用 Clojure 编写支持批处理和流处理混合提供信息模型用于描述和构建分布式工作流竞争对手： Storm, Cascading, Map/Reduce, Dryad, Apache Sqoop, Twitter Crane 等等用途？实时的事件流处理连续计算ETL在 MapReduce 进行数据转换数据清理数据摄入和存储媒介传输 标签：分布式计算  分布式

  3. 所属分类：其它

  1. SpringBoot面试专题及答案.pdf

  2. 什么是 Spring Boot？Spring Boot 有哪些优点？什么是 JavaConfig？如何重新加载 Spring Boot 上的更改，而无需重新启动服务器？server port =8090 问题八 什么是YAML? YAML是一种人类可读的数据序列化语言。它通常用于配置文件 与属性文件相比,如果我们想要在配置文件中添加复杂的属性,YAML文件就吏加结构 化,而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 问题儿 如何实现 Spring boot应用程序的安全性? 为了实现 Spr

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：345kb
    • 提供者：luck332

  1. 容错计算是什么？

  2. 容错计算，也有人称为高可用性计算和高可靠性计算，就是在系统存在故障的情况下，仍能正确地执行给定的算法。为了实现这一点，必须使系统具有故障检测与诊断、功能切换与系统重组（reconfiguration）、系统恢复与重新运行、系统的重构（reintegration）与可扩展等功能，而且这些功能不能影响系统的正常运行或至少不能使系统的性能下降到不能容忍的程度。 容错计算的重点是保证任务在被处理的过程中不会异常终止，以及任务完成后输出结果的正确性。 可靠性是指在规定的使用条件下和规定的时间内完成规定功能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：170kb
    • 提供者：weixin_38614636

  1. SparkStreaming编程讲解

  2. 1.什么是SparkStreaming？2.SparkStreaming可以接受那些数据源？3.Dstream，我们可以进行哪两种操作？Sparkstreaming:构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。SparkStreaming构建在Spark上，一方面是因为Spark的低延迟执行引擎（100ms+）可以用于实时计算，另一方面相比基于Record的其它处理框架（如Storm），R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：239kb
    • 提供者：weixin_38700409

  1. HBase分布式架构处理大数据量（高并发和实时处理）

  2. 本文来自于csdn，介绍了Hadoop的原理，HBase的特点，HBase的高并发和实时处理数据，数据模型，工作流程等。(一)HDFS主要是用于做什么的？HDFS（HadoopDistributedFileSystem）分布式文件管理系统、是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（La

  3. 所属分类：其它

  1. Polar-Omega：NVM下一代区块链技术-源码

  2. PolarChain /北极欧米茄 正在积极开发的下一代区块链将在新创建的虚拟机-NVM（Nakamoto虚拟机）上运行 什么是区块链？ 区块链是越来越多的记录列表，称为块，这些记录通过使用密码术进行链接。 每个块都包含前一个块的加密哈希，时间戳和交易数据（通常表示为Merkle树）。 通过设计，区块链可以抵抗其数据的修改。 这是因为一旦记录，任何给定块中的数据都不能追溯更改，而无需更改所有后续块。 为了用作分布式分类帐，区块链通常由对等网络共同管理，该对等网络共同遵守用于节点间通信和验证新块

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：181kb
    • 提供者：weixin_42112658

  1. 发生covid的机会：用于猜测遇到COVID-19的人的机会的页面-源码

  2. 如果我今天出去，有什么机会遇见患有COVID的人？ 我不知道，但我想知道 基本思路 计算今天在州人口中可能有COVID的人数百分比 我如何找出今天有多少人患有COVID？ 请注意，这是一个过分简化的有根据的猜测。 不要过度解释结果 使用API 获取每个州最近14天的新病例增加计数 查找过去14天的最大增加次数 Max value * 14 * 2 （这绝对不准确。涉及的因素太多。我希望这是通过使用最大值和* 2作为容错缓解剂进行的保守估计） 我如何找出每个州的人口？ 注意 该项目已获得M

  3. 所属分类：其它

  1. the-apache-ignite-book：The Apache Ignite Book的所有代码示例，脚本和更深入的示例。 包括Apache Ignite 2.6或更高版本-源码

  2. 阿帕奇点燃书 这是的代码存储库（代码示例，脚本和更深入的示例）。 命名约定 本书中的每一章在存储库中都有一个对应的文件夹。 每个文件夹包含一组与本章各节相关的文件或文件夹。 例如，备忘录部分的清单放置在章/ chapter-5 / memoization文件夹中。 这本书是关于什么的？ Apache Ignite是使用最广泛的以开源内存为中心的分布式，缓存和处理平台之一。 这使用户可以将该平台用作内存计算框架或具有SQL和ACID事务支持的全功能持久性数据存储。 另一方面，Apache Ig

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42133452

  1. SparkStreaming编程讲解

  2. 1.什么是SparkStreaming？2.SparkStreaming可以接受那些数据源？3.Dstream，我们可以进行哪两种操作？Sparkstreaming:构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。Spark Streaming构建在Spark上，一方面是因为Spark的低延迟执行引擎（100ms+）可以用于实时计算，另一方面相比基于Record的其它处理框架（如Storm），

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：239kb
    • 提供者：weixin_38547035

  1. HBase分布式架构处理大数据量（高并发和实时处理）

  2. 本文来自于csdn，介绍了Hadoop的原理，HBase的特点，HBase 的高并发和实时处理数据，数据模型，工作流程等。(一)HDFS主要是用于做什么的？HDFS（HadoopDistributedFileSystem）分布式文件管理系统、是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（L

  3. 所属分类：其它

  1. awesome-serverless:无服务器无后端应用程序精选服务，精选解决方案和资源的精选清单-源码

  2. :cloud: 很棒的无服务器 无服务器/无后端应用程序的精选服务，解决方案和资源的精选列表。 “没有服务器比没有服务器更容易管理” 目录 什么是“无服务器”计算？ “无服务器”一词并不意味着不再涉及服务器。 这只是意味着开发人员不再需要对他们“那么想”。 计算资源被用作服务，而不必在物理容量或限制范围内进行管理。 让我们以AWS Lambda为例。 “ Lambda使您不必考虑服务器。这意味着您不再需要处理容量过大/不足，部署，扩展和容错，操作系统或语言更新，指标和日志记录。” 多合一解决

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：weixin_42149153