7.9 计算模式

网络计算模式: 一.C/S模式(Client/Server,客户/服务器) 二.B/S模式(Browser/Server,浏览器/服务器) C/S模式 B/S模式 开发和维护成本 较高 较低 客户端负载 客户端需承载一定负载,可以减轻服务器负载 所有请求都需要经过服务器,对服务器要求较高 可移植性 较差,不同平台需要不同版本 较好,有浏览器就能访问 用户界面 设计者决定,定制 几乎相同 安全性 较好,协议自己定义 较差,开源协议

第五节 企业计算模式 计算机应用系统中数据与应用(程序)的分布方式称为企业计算机应用系统的计算模式,有时也称为企业计算模式. 自世界上第一台计算机诞生以来, 计算机作为人类信息处理的工具已有半个多世纪了,在这个发展过程中计算机应用系统的模式发生了几次变革.计算机应用系统已经历了四种计算模式,它们分别是:单主机计算模式.分布式客户/服务器计算模式(Client/Server—C/S)和浏览器/服务器计算模式(Browser/Server—B/S) ,云计算模式.这几种计算模式的出现与计算机.网络及

声明:本文摘录自<大数据日知录——架构与算法>一书. 较常见的计算模式有4类,实际应用中大部分ETL任务都可以归结为这些计算模式或者变体. 1.求和模式 a.数值求和 比如我们熟悉的单词计数,即使该模式的一个应用.求最大最小值,求平均值皆属此类. b.记录求和 非数值内容的累加,形成队列.比如将包含某个key的网页添加到一个列表当中. 2.过滤模式 不对数据进行转换,只是从大量数据中筛选. a.简单过滤 这类应用不需要对数据进行聚合(原因不复杂),所以无需reduce阶段. b.Top 10

典型大数据计算模式 典型系统 大数据查询分析计算 HBase,Hive,Cassandra,Impala,Shark,Hana等 批处理计算 Hadoop MapReduce,Spark等 流式计算 Scribe,Flume,Storm,S4, Spark Steaming等 迭代计算 HaLoop,iMapReduce,Twister,Spark等 图计算 Pregel,Giraph,Trinity,PowerGraph,GraphX等 内存计算 Dremel,Hana,Spark等

两种模式的比较分析:(B/S目前比较流行) 1.开发和维护成本 B/S模式开发和维护成本比较低,因为只需要维护Web服务器就可以了,C/S模式需要维护客户端和服务器(复杂度相同,工作量差不多的情况下) 2.客户端负载 B/S模式客户端负载比较重,很多客户端不需要服务器就解决了很多事情,C/S模式所以的服务都是要经过服务器进行处理,再返回 3.可移植性 B/S模式这方面更优越,只要有个浏览器就可以再不同平台上访问.C/S模式下需要适应不同的操作系统平台,很多客户端需要针对平台做单独的开发,比如QQ

题目大意: 输入一个T,表示有T组测试数据: 每组测试数据包括一个字符串W,T,T长度大于W小于1000000,w长度小于10000,计算W匹配到T中成功的次数: 这题很明显要用KMP算法,不然很容易超时,但在使用kmp算法时也要注意,我第一次将匹配成功的位置得到后,循环进入kmp算法,从前一个匹配到的位置开始算起,但是超时了.后来问完学长之后,清楚了,没必要循环进入kmp,直接一次可以搞定,每次模式串匹配到末尾时,都将计数+1,然后根据next[m],重新得到j继续与原串进行匹配直到进行到原串

题目: Oulipo Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5985    Accepted Submission(s): 2404 Problem Description The French author Georges Perec (1936–1982) once wrote a book, La disparition,

第1章 Spark GraphX 概述1.1 什么是 Spark GraphX1.2 弹性分布式属性图1.3 运行图计算程序第2章 Spark GraphX 解析2.1 存储模式2.1.1 图存储模式2.1.2 GraphX 存储模式2.2 vertices.edges 以及 triplets2.2.1 vertices2.2.2 edges2.2.3 triplets2.3 图的构建2.3.1 构建图的方法2.3.2 构建图的过程2.4 计算模式2.4.1 BSP 计算模式2.4.2 图操作一

变元活跃度计算模式有:VSIDS.基于历史出现时刻与当前冲突时刻距离等 有三个最小堆: // A priority queue of variables ordered with respect to the variable activity. Heap<VarOrderLt> order_heap_CHB,                                order_heap_VSIDS, order_heap_distance; 一般的求解切换方式是: conflicts

在数据库时代,计算机在分布体系中的角色有明确划分,不是客户机就是服务器,通常是一台服 务器连着多台客户机,服务器承担存储和计算的工作,客户机负责显示服务器的处理结果.高性能的计算机,比如小型机会被做为服务器,低端的计算机,如个人计 算机成为客户机.这就是以前经常说的Client/Server(客户机/服务器)结构. 到了大数据时代,这种角色已经悄然发生了变化.客户机/服务器的概念已经模糊化,被"节点"的概念取代.而这种变化的原因,归根结底,还是数据处 理需求发生了本质变化,迫使数据处理