在“SAP R/3”初始屏幕上选择“工具->ABAP/4工作台”。出现“ABAP/4开发工作台”屏幕 选择“ABAP/4编辑器”，“ABAP/4编辑器初始屏幕”
在前面《学习InnoDB核心之旅》中，我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部。它提供了这篇文章中用到的所有图表。 每个页面的基本结构和空间描述是InnoDB空间文件布局的基本知识，现在我们将进一步描述InnoDB的结构与管理页面和区段。以及自由空间管理，以及它如何追踪页分配给许多不同的用途，以及使用哪个页。
在InnoDB中，用户定义的表及其对应的索引数据存储在扩展名为.ibd的文件中。表空间有两种类型，常规（或共享）表空间和独立表空间文件。对于共享表空间而言，来自多个不同表及其对应索引的数据可以保存在单个.ibd文件中。而对于独立表空间，单个表的数据及其索引保存在一个.ibd文件中。
MR1.0 问题：采用的是master slave结构，master是JobTracker。Slave是TaskTracker、JobTracker整个集群只有一个，构建调度和资源管理，两个功能。每个节点上，可以通过一个TaskTracker控制本节点的资源管理和任务管理。每个TaskTracker通过心跳机制周期性的向JobTracker发送本节点的资源使用情况以及任务运行状态，JobTracker会通过心跳应答将新的命令或者任务发送至TaskTracker。
在文本挖掘中，我们经常有文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将它们分成自然组，以便我们理解它们
由于Yarn良好的兼容性和扩展性，目前可以支持大部分数据引擎，所以了解Yarn的资源调度原理很有必要，Yarn主要由四个重要角色组成：
在Elasticsearch中，健康的群集是一个平衡的群集：主分片和副本分布在所有节点上，以保证有节点故障时的持久可靠性。
集群是Redis提供的分布式数据库方案，集群通过分片进行数据共享，并提供复制和故障转移功能
一个CDATA(字符数据)区段不能包含字符串]]>，因为这个字符串标志着区段的结束。 这也意味着CDATA区段不能嵌套。
今天我们开始学习新的篇章MapReduce 系列知识，所以本期带来的是大数据开发-MapReduce ，MapReduce作为一种编程模型，它是如何将自己的功能发挥到极致，以此提高工作效率的呢？下面就一起来看。
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源调度平台，负责为运算程序如Spark、MapReduce分配资源和调度，不参与用户程序内部工作。同样是Master/Slave架构。
Dialogue System是一个分支式的统一会话系统。它不需要任何脚本，但它是设计为易于由程序员扩展。
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如将对象投射到XML中所述，可以将类分配给名称空间，以便相应的XML元素属于该名称空间，还可以控制类的属性是否也属于该名称空间。
在文本挖掘中，我们经常有文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将它们分成自然组，以便我们理解它们（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在文本挖掘中，我们经常有文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将它们分成自然组，以便我们理解它们。主题建模是一种对此类文档进行分类的方法。在本视频中，我们介绍了潜在狄利克雷分配LDA模型，并通过R软件应用于数据集来理解它。
Yarn三大组件介绍 ResourceManager ResourceManager负责整个集群的资源管理和分配，是一个全局的资源管理系统。 NodeManager以心跳的方式向ResourceManager汇报资源使用情况（目前主要是CPU和内存的使用情况）。ResourceManager只接受NodeManager的资源回报信息，对于具体的资源处理则交给NodeManager自己处理。 ResourceManager中的YARN Scheduler组件根据application的请求为其分配资源，不负
以下是我们的Core Elasticsearch：Operations课程中的一些很棒的幻灯片，它们有助于解释分片分配的概念。 我们建议您更全面地了解这一点，但我会在此提供我们培训的概述：
今天早上在脉脉上看到一个关于BN的前端二面分享，作者出于纯粹的目的分享了一下最近的面试题。
Scrivener for mac是目前苹果os x平台上最优秀的写作软件，拥有简单而又独特的操作界面，提供了标注、概述、收藏保存、全屏幕编辑、快照等各种写作辅助功能，可以对文章进行大致的勾勒或者重组，并且支持用户使用关键词跟踪主题，动态联合多种场景到单个文本，从而辅助作者完成从作品构思、搜集资料、组织结构、增删修改到排版输出的整个写作流程，能够适用于博主、作家、专栏作者使用。
最近开源了一个 Vue 组件，还不够完善，欢迎大家来一起完善它，也希望大家能给个 star 支持一下，谢谢各位了。
前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
YARN产生背景 Hadoop1.x时: MapReduce: Master/Slave架构，1个JobTracker带多个TaskTracker JobTracker: 负责资源管理和作业调度 TaskTracker: 定期向JT汇报本节点的健康状况、资源使用情况、作业执行情况; 接收来自JT的命令: 启动任务/杀死任务 YARN: 不同计算框架可以共享同一个HDFS集群上的数据，享受整体的资源调度 XXX ON YARN的好处： 与其他计算机框架共享集群资源，按资源需要分配，进而提高集群资源的利用率 X
Spark是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UC Berkeley） 的AMP实验室开发于2009年，并于2010年开源，2013年成长为Apache旗下在大数据领域最活跃的开源项目之一。 虽然Spark是一个通用的并行计算框架，但是Spark本质上也是一个基于map-reduce算法模型实现的分布式计算框架，Spark不仅拥有了Hadoop MapReduce的能力和优点，还解决了Hadoop MapReduce中的诸多性能缺陷。 HadoopMapReduce的问题与演进 早期的Hadoop
SAP系统中，文本存储在很多的不同对象中，例如在客户主记录，物料主记录，客户-物料信息记录以及所有业务单据中。
2)，分组消费，同一个分组内所有消费者消费一份完整的数据，此时一个分区数据只能被一个消费者消费，而一个消费者可以消费多个分区数据
一，Kafka消费模式 从kafka消费消息，kafka客户端提供两种模式: 分区消费，分组消费。 分区消费对应的就是我们的DirectKafkaInputDStream 分组消费对应的就是我们的KafkaInputDStream 消费者数目跟分区数目的关系: 1)，一个消费者可以消费一个到全部分区数据 2)，分组消费，同一个分组内所有消费者消费一份完整的数据，此时一个分区数据只能被一个消费者消费，而一个消费者可以消费多个分区数据 3)，同一个消费组内，消费者数目大于分区数目后，消费者会有空余=分区数-消费
Apache Yarn（Yet Another Resource Negotiator的缩写）是hadoop集群资源管理器系统，Yarn从hadoop 2引入，最初是为了改善MapReduce的实现，但是它具有通用性，同样执行其他分布式计算模式。
Pulsar是一款非常优秀的消息流平台，这篇文章主要讲Pulsar中Topic通过Bundle这个负载均衡利器在Broker中的分配。
YARN是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含三大模块：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）。其中，ResourceManager负责所有资源的监控、分配和管理；ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调；NodeManager负责每一个节点的维护。对于所有的applications，RM拥有绝对的控制权和对资源的分配权。而每个AM则会和RM协商资源，同时和NodeManager通信来执行和监控task。几个模块之间的关系如图所示。
Python有很多GUI框架，但是Tkinter是Python标准库中唯一内置的框架。
可以在启动时为每个节点分配任意元数据属性。例如，可以为节点分配rack和size属性，如下所示：
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎，用于在大规模数据集中进行搜索、分析和存储。 Elasticsearch是一个分布式系统，可以通过多个节点进行水平扩展。
【转】https://www.cnblogs.com/yuananyun/p/5186427.html
了解如何在 Python 中创建和修改 PDF 文件非常有用。该PDF，或P ortable d ocument ˚F ORMAT，是最常见的格式在互联网上共享的文件之一。PDF可以在一个文件中包含文本、图像、表格、表单和富媒体。
有这样一个对象，它有两个属性：name与title，在赋值的时候这两个属性只有一个能出现，例如：name出现的时候title就不能出现，title出现的时候name就不能出现。
kubernetes 要求集群内各节点(包括 master 节点)能通过 Pod 网段互联互通。flannel 使用 vxlan 技术为各节点创建一个可以互通的 Pod 网络，使用的端口为 UDP 8472。
从YARN基本架构图来看，它主要由ResourceManager、NodeManager、APP
知识点：当节点加入和离开集群时，主节点会自动重新分配分片，以确保分片的多个副本不会分配给同一个节点。换句话说，主节点不会将主分片分配给与其副本相同的节点，也不会将同一分片的两个副本分配给同一个节点。 如果没有足够的节点相应地分配分片，则分片可能会处于未分配状态。 由于我的集群就一个节点，即Ｎ＝１；所以Ｒ＝０，才能满足公式。
新兴的无线网络，特别是5G和超越5G（B5G）系统，推动了移动通信的发展，特别是在新应用和服务方面。这些技术允许高传输速率（增强的移动宽带，eMBB）和低延迟（超可靠和低延迟通信，URLLC）。此外，它们还促进了生成和收集信息的设备的大规模互联（大规模机器型通信，mMTC）。这导致了物联网（IoT）范式的巩固和快速传播。
2017年12月14日OKEx上线DAT币。该币的官方网站是datum.org。通过阅读其白皮书，发现该币的技术实现依赖一个叫做BigchainDB的技术，号称可以大容量、低延迟、高吞吐量的实现区块链技术。比特币的可扩展性不好是众所周知的，这样一种神器当然会引起人的好奇心。搜了一下，找到了BigchainDB的论文，是2016年6月的技术。决定好好读一读。 废话不多说，我们直接看具体技术，下面会沿用原文章的章节编号。 ~~以下大部分是翻译稿~~ 4. BigchainDB描述 4.1原理 Bigch
为什么会产生YRAN？这个与MapReduce1.x的架构有关，正是因为MapReduce1.x存在许多的问题，才会产生 YARN。
声明：本文章仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。（注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。）
题图摄于越南会安 （本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室工程师，联邦学习 KubeFATE / FATE-Operator 开源项目维护者。） 需要加入 KubeFATE 开源项目讨论群的同学，请关注亨利笔记公众号后回复 “kubefate” 即可。 相关文章 云原生联邦学习平台 KubeFATE 原理详解 在Juypter Notebook中构建联邦学习任务 用KubeFATE在K8s上部署联邦学习FATE v1.5 使用Docker Compose 部署FATE v1.5 之前给大家
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。
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