作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更...
由于是windows环境（linux其实也一样），只要有pip或者setup_install安装起来都是很方便的
Jeff Dean的大名可谓如雷贯耳，Jeff Dean就是谷歌技术的代名词，甚至说他改变了谷歌和互联网的发展也不为过。他的传奇「事迹」也是广为流传：
关于转换这方面的一些具体问题，如果想要了解可以点击下列网址进行查看： http://spark.apache.org/docs/2.1.1/streaming-programming-guide.html#transformations-on-dstreams
在所有的 MapReduce 框架中, Shuffle 是连接 map 任务和 reduce 任务的桥梁. map 任务的中间输出要作为 reduce 任务的输入, 就必须经过 Shuffle, 所以 Shuffle 的性能的优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量....
在 Spark 任务运行过程中，如果 shuffle 的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘 ...
Spark 中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。
在Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。...
1. 官方HBase-MapReduce1．查看HBase的MapReduce任务的执行[bigdata@hadoop002 hbase]$ bin/hbase mapredcp 上图标记处为
