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Akka

Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(2)

Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(2)
Akka学习笔记系列文章:《Akka学习笔记:ACTORS介绍》《Akka学习笔记:Actor消息传递(1)》《Akka学习笔记:Actor消息传递(2)》  《Akka学习笔记:日志》《Akka学习笔记:测试Actors》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(1) 》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(2) 》《Akka学习笔记:ActorSystem(配置)》《Akka学习笔记

w397090770   10年前 (2014-10-19) 7363℃ 6评论10喜欢

网站建设

关于禁止推酷网站收录本博客文章

关于禁止推酷网站收录本博客文章
为什么禁止推酷网站收录本博客文章  近一段时间观察发现,推酷网站 在我发出文章不到几分钟内就收录了,由于我网站权重很低,导致从搜索引擎里面搜索到的文章很多直接链接到推酷网站,而不能显示到我博客,这严重影响我网站!  这就是为什么每次我发文章开始都会要求回复可见。已通知推酷网处理  本

w397090770   10年前 (2014-10-17) 14196℃ 15评论65喜欢

Akka

Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(1)

Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(1)
Akka学习笔记系列文章:《Akka学习笔记:ACTORS介绍》《Akka学习笔记:Actor消息传递(1)》《Akka学习笔记:Actor消息传递(2)》  《Akka学习笔记:日志》《Akka学习笔记:测试Actors》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(1) 》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(2) 》《Akka学习笔记:ActorSystem(配置)》《Akka学习笔记

w397090770   10年前 (2014-10-17) 9630℃ 6评论6喜欢

Akka

Akka学习笔记:测试Actors

Akka学习笔记:测试Actors
Akka学习笔记系列文章:《Akka学习笔记:ACTORS介绍》《Akka学习笔记:Actor消息传递(1)》《Akka学习笔记:Actor消息传递(2)》  《Akka学习笔记:日志》《Akka学习笔记:测试Actors》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(1) 》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(2) 》《Akka学习笔记:ActorSystem(配置)》《Akka学习笔记

w397090770   10年前 (2014-10-16) 8122℃ 2评论7喜欢

Akka

Akka学习笔记:日志

Akka学习笔记:日志
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w397090770   10年前 (2014-10-15) 19401℃ 5评论10喜欢

Akka

Akka学习笔记:Actor消息传递(2)

Akka学习笔记:Actor消息传递(2)
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w397090770   10年前 (2014-10-13) 15771℃ 2评论17喜欢

Akka

Akka学习笔记:Actor消息传递(1)

Akka学习笔记:Actor消息传递(1)
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w397090770   10年前 (2014-10-13) 21989℃ 5评论40喜欢

Akka

Akka学习笔记:Actors介绍

Akka学习笔记:Actors介绍
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w397090770   10年前 (2014-10-12) 28250℃ 4评论119喜欢

wordpress开发

WordPress的使用小技巧

WordPress的使用小技巧
1、自动向 WordPress 编辑器插入文本 编辑当前主题目录的 functions.php 文件,并粘贴以下代码: [code lang="php"]< ?php add_filter( 'default_content', 'my_editor_content' ); function my_editor_content( $content ) { $content = "过往记忆,专注于Hadoop、Spark等"; return $content; } ?> [/code]2、获取 WordPress 注册用户数量 通过简单的 SQL 语句,

w397090770   10年前 (2014-10-12) 2645℃ 0评论3喜欢

Hadoop

Spark打破原来MapReduce排序的世界记录

Spark打破原来MapReduce排序的世界记录
  Databricks官网昨天发布了一篇关于Spark用206个节点打破了原来MapReduce 100TB和1PB排序的世界记录。先前的世界记录是Yahoo在2100个Hadoop节点上运行MapReduce 对102.5 TB数据进行排序,他的运行时间是72分钟;而此次的Spark采用了206 个EC2节点,并部署了Spark,对100 TB的数据进行排序,一共用了23分钟!并且所有的排序都是基于磁盘的。也就是

w397090770   10年前 (2014-10-11) 12280℃ 2评论15喜欢