《ZooKeeper官方指南》一致性保障
本文翻译自《ZooKeeper官方指南》,译者:追云,校对:追云
一致性保障
ZooKeeper是一个高性能,可扩展的服务。虽然读比写更快,但在设计上,它的读操作和写操作都很快。之所以会出现读比写更快,是因为在某些“读”的情况下,ZooKeeper 可以使用比较旧的数据,这得益于ZooKeeper的一致性保障:
本文翻译自《ZooKeeper官方指南》,译者:追云,校对:追云
一致性保障
ZooKeeper是一个高性能,可扩展的服务。虽然读比写更快,但在设计上,它的读操作和写操作都很快。之所以会出现读比写更快,是因为在某些“读”的情况下,ZooKeeper 可以使用比较旧的数据,这得益于ZooKeeper的一致性保障:
序言
此书是Jersey 2.23.1的用户手册。我们努力及时更新这本手册因为Jersey 2.23.1增加了一些新的功能。当您在阅读这本用户手册的时候, 请同时参考我们的Jersey API 手册从而进一步理解Jersey 的功能和API。
如果您也想给这本手册贡献一点力量或者对这本手册没有涵盖的内容抱有疑问,请联系我们:users@jersey.java.net。同时,如果您在这本用户手册上发现任何错误, 请把发现的问题注册到Jersey JIRA Issue Tracker上的文档部分 阅读全文
本文翻译自 Commons IO 官方文档 译者:MagicWolf
Common IO 是一个工具库,用来帮助开发IO功能 它包括6个主要部分
InputStream
和 Reader
实现OutputStream
和 Writer
实现IOFileFilter
接口,同时继承了 FileFilter
和 FilenameFilter
接口)java.util.Comparatot
实现MLlib是Spark的机器学习(ML)库。旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。
MLllib目前分为两个代码包:
spark.mllib
包含基于RDD的原始算法API。spark.ml
则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习管道。本章中,你将学习到怎样使用Stream API进行开发。首先,你将会了解Stream API背后的机制,什么是流以及流的用处。其次,你将学习到一系列的流式操作、流式数据处理模型以及能让你写出更复杂数据查询的流式集合操作。接下来是如何应用流式操作的例子。最后,你将学习到并行流。
7月并发网组织大家翻译《Jersey用户指南》。有兴趣的同学可以通过评论领取,翻译完成之后再并发网直接提交审核。
一次领取一篇,一篇建议领取一个章节,翻译完成之后可以继续领取,领取文章后最好在一个星期内翻译完成,如果不能完成翻译请通过评论告知,以便于其他人可以继续翻译。
作者:Raoul-Gabriel Urma 译者:二进制的蛇
JAVA已经更新了!在 2014 年 3 月,JAVA发布了新版本-JAVA8,JAVA8 引入的一些新特性可能会改变你日常中基本的编码方式。但不用担心,这本简洁的指南会带着你掌握一些要领,现在你就可以开始阅读。
原文链接 作者:Tomasz Nurkiewicz 译者:simonwang
如果InterruptedException没有检测到异常,可能没人会注意到它,这会导致很多bug不被发现。而检测到这个异常的人大多数都是草率地、不恰当地处理着它。