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Author: h2pl

docs/big-backEnd/Hadoop生态总结.md

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+* [Hadoop生态](#hadoop生态)
+  * [hdfs](#hdfs)
+    * [架构](#架构)
+    * [读写](#读写)
+    * [高可用](#高可用)
+  * [MapReduce](#mapreduce)
+    * [架构和流程](#架构和流程)
+    * [wordcount](#wordcount)
+  * [hive](#hive)
+  * [hbase](#hbase)
+    * [简介](#简介)
+    * [存储](#存储)
+  * [zk](#zk)
+  * [sqoop](#sqoop)
+  * [yarn](#yarn)
+  * [kafka](#kafka)
+  * [flume](#flume)
+  * [spark](#spark)
+  * [storm](#storm)
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 [toc]
 
 这篇总结主要是基于我之前Hadoop生态基础系列文章而形成的的。主要是把重要的知识点用自己的话说了一遍，可能会有一些错误，还望见谅和指点。谢谢
@@ -224,4 +247,4 @@ Spout负责从数据源上获取数据，简单处理 封装成tuple向后面的
 topology包含了spout和bolt。  
 spout负责获取数据，并且将数据发送给bolt，这个过程就是把任务派发到多个节点，bolt则负责对数据进行处理，比如splitbolt负责把每个单词提取出来，countbolt负责单词数量的统计，最后的printbolt将每个结果集tuple打印出来。
 
-这就形成了一个完整的流程。
+这就形成了一个完整的流程。

docs/big-backEnd/后端技术杂谈开篇：云计算，大数据与AI的故事.md

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+* [一、云计算最初是实现资源管理的灵活性](#一、云计算最初是实现资源管理的灵活性)
+  * [1.1 管数据中心就像配电脑](#11-管数据中心就像配电脑)
+  * [1.2 灵活就是想啥时要都有，想要多少都行](#12-灵活就是想啥时要都有，想要多少都行)
+  * [1.3 物理设备不灵活](#13-物理设备不灵活)
+  * [1.4 虚拟化灵活多了](#14-虚拟化灵活多了)
+  * [1.5 虚拟世界的赚钱与情怀](#15-虚拟世界的赚钱与情怀)
+  * [1.6 虚拟化的半自动和云计算的全自动](#16-虚拟化的半自动和云计算的全自动)
+  * [1.7 云计算的私有与公有](#17-云计算的私有与公有)
+  * [1.8 云计算的赚钱与情怀](#18-云计算的赚钱与情怀)
+  * [1.9 IaaS,资源层面的灵活性](#19-iaas资源层面的灵活性)
+* [二、云计算不光管资源，也要管应用](#二、云计算不光管资源，也要管应用)
+* [三、大数据拥抱云计算](#三、大数据拥抱云计算)
+  * [3.1 数据不大也包含智慧](#31-数据不大也包含智慧)
+  * [3.2 数据如何升华为智慧](#32-数据如何升华为智慧)
+  * [3.3 大数据时代，众人拾柴火焰高](#33-大数据时代，众人拾柴火焰高)
+  * [3.4 大数据需要云计算，云计算需要大数据](#34-大数据需要云计算，云计算需要大数据)
+  * [4.1 机器什么时候才能懂人心](#41-机器什么时候才能懂人心)
+  * [4.2 让机器学会推理](#42-让机器学会推理)
+  * [4.3 教给机器知识](#43-教给机器知识)
+  * [4.4 算了，教不会你自己学吧](#44-算了，教不会你自己学吧)
+  * [4.5 模拟大脑的工作方式](#45-模拟大脑的工作方式)
+  * [4.6 没道理但做得到](#46-没道理但做得到)
+  * [4.7 人工智能的经济学解释](#47-人工智能的经济学解释)
+  * [4.8 人工智能需要大数据](#48-人工智能需要大数据)
+* [五、云计算，大数据，人工智能过上了美好的生活](#五、云计算，大数据，人工智能过上了美好的生活)
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 [toc]
 我今天要讲这三个话题，一个是云计算，一个大数据，一个人工智能，我为什么要讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常非常的火，它们之间好像互相有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据，谈人工智能的时候也会提大数据，谈人工智能的时候也会提云计算。所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系，所以有必要解释一下。
 
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 # 五、云计算，大数据，人工智能过上了美好的生活
 
-终于云计算的三兄弟凑齐了，分别是IaaS，PaaS和SaaS，所以一般在一个云计算平台上，云，大数据，人工智能都能找得到。对一个大数据公司，积累了大量的数据，也会使用一些人工智能的算法提供一些服务。对于一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。所以云计算，大数据，人工智能就这样整合起来，完成了相遇，相识，相知。
+终于云计算的三兄弟凑齐了，分别是IaaS，PaaS和SaaS，所以一般在一个云计算平台上，云，大数据，人工智能都能找得到。对一个大数据公司，积累了大量的数据，也会使用一些人工智能的算法提供一些服务。对于一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。所以云计算，大数据，人工智能就这样整合起来，完成了相遇，相识，相知。

docs/big-backEnd/后端技术杂谈：Docker 核心技术与实现原理.md

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+# 目录
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+  * [Namespaces](#namespaces)
+  * [进程](#进程)
+  * [网络](#网络)
+    * [libnetwork](#libnetwork)
+  * [挂载点](#挂载点)
+  * [chroot](#chroot)
+  * [CGroups](#cgroups)
+  * [UnionFS](#unionfs)
+  * [存储驱动](#存储驱动)
+  * [AUFS](#aufs)
+  * [其他存储驱动](#其他存储驱动)
+  * [总结](#总结)
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 [toc]
 
 本文转自互联网，侵删  
@@ -316,4 +332,4 @@ $ docker info | grep StorageStorage Driver: aufs
 
 Docker 目前已经成为了非常主流的技术，已经在很多成熟公司的生产环境中使用，但是 Docker 的核心技术其实已经有很多年的历史了，Linux 命名空间、控制组和 UnionFS 三大技术支撑了目前 Docker 的实现，也是 Docker 能够出现的最重要原因。
 
-作者在学习 Docker 实现原理的过程中查阅了非常多的资料，从中也学习到了很多与 Linux 操作系统相关的知识，不过由于 Docker 目前的代码库实在是太过庞大，想要从源代码的角度完全理解 Docker 实现的细节已经是非常困难的了，但是如果各位读者真的对其实现细节感兴趣，可以从[Docker CE](https://github.com/docker/docker-ce)的源代码开始了解 Docker 的原理。
+作者在学习 Docker 实现原理的过程中查阅了非常多的资料，从中也学习到了很多与 Linux 操作系统相关的知识，不过由于 Docker 目前的代码库实在是太过庞大，想要从源代码的角度完全理解 Docker 实现的细节已经是非常困难的了，但是如果各位读者真的对其实现细节感兴趣，可以从[Docker CE](https://github.com/docker/docker-ce)的源代码开始了解 Docker 的原理。

docs/big-backEnd/后端技术杂谈：Elasticsearch与solr入门实践.md

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+# 目录
+
+  * [一、安装](#一、安装)
+  * [二、基本概念](#二、基本概念)
+    * [2.1 Node 与 Cluster](#21-node-与-cluster)
+    * [2.2 Index](#22-index)
+    * [2.3 Document](#23-document)
+    * [2.4 Type](#24-type)
+  * [三、新建和删除 Index](#三、新建和删除-index)
+  * [四、中文分词设置](#四、中文分词设置)
+  * [五、数据操作](#五、数据操作)
+    * [5.1 新增记录](#51-新增记录)
+    * [5.2 查看记录](#52-查看记录)
+    * [5.3 删除记录](#53-删除记录)
+    * [5.4 更新记录](#54-更新记录)
+  * [六、数据查询](#六、数据查询)
+    * [6.1 返回所有记录](#61-返回所有记录)
+    * [6.2 全文搜索](#62-全文搜索)
+    * [6.3 逻辑运算](#63-逻辑运算)
+  * [七、参考链接](#七、参考链接)
+      * [一、前言](#一、前言)
+      * [二、安装](#二、安装)
+      * [三、创建索引](#三、创建索引)
+      * [四、搜索干预](#四、搜索干预)
+      * [五、中文分词](#五、中文分词)
+      * [六、总结](#六、总结)
+      * [七、附录](#七、附录)
+* [搜索引擎选型整理：Elasticsearch vs Solr](#搜索引擎选型整理：elasticsearch-vs-solr)
+  * [Elasticsearch简介](#elasticsearch简介)
+  * [Elasticsearch的优缺点](#elasticsearch的优缺点)
+    * [优点](#优点)
+    * [缺点](#缺点)
+  * [Solr简介](#solr简介)
+  * [Solr的优缺点](#solr的优缺点)
+    * [优点](#优点-1)
+    * [缺点](#缺点-1)
+  * [Elasticsearch与Solr的比较](#elasticsearch与solr的比较)
+  * [实际生产环境测试](#实际生产环境测试)
+  * [Elasticsearch 与 Solr 的比较总结](#elasticsearch-与-solr-的比较总结)
+  * [其他基于Lucene的开源搜索引擎解决方案](#其他基于lucene的开源搜索引擎解决方案)
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 [toc]
 作者：阮一峰
 

docs/big-backEnd/后端技术杂谈：Lucene基础原理与实践.md

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+# 目录
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+  * [二、索引里面究竟存些什么](#二、索引里面究竟存些什么)
+  * [三、如何创建索引](#三、如何创建索引)
+    * [第一步：一些要索引的原文档(Document)。](#第一步：一些要索引的原文档document。)
+    * [第二步：将原文档传给分次组件(Tokenizer)。](#第二步：将原文档传给分次组件tokenizer。)
+    * [第三步：将得到的词元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)。](#第三步：将得到的词元token传给语言处理组件linguistic-processor。)
+    * [第四步：将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)。](#第四步：将得到的词term传给索引组件indexer。)
+  * [三、如何对索引进行搜索？](#三、如何对索引进行搜索？)
+    * [第一步：用户输入查询语句。](#第一步：用户输入查询语句。)
+    * [第二步：对查询语句进行词法分析，语法分析，及语言处理。](#第二步：对查询语句进行词法分析，语法分析，及语言处理。)
+    * [第三步：搜索索引，得到符合语法树的文档。](#第三步：搜索索引，得到符合语法树的文档。)
+    * [第四步：根据得到的文档和查询语句的相关性，对结果进行排序。](#第四步：根据得到的文档和查询语句的相关性，对结果进行排序。)
+    * [1. 计算权重(Term weight)的过程。](#1-计算权重term-weight的过程。)
+    * [2\. 判断Term之间的关系从而得到文档相关性的过程，也即向量空间模型的算法(VSM)。](#2-判断term之间的关系从而得到文档相关性的过程，也即向量空间模型的算法vsm。)
+  * [Spring Boot 中使用 Java API 调用 lucene](#spring-boot-中使用-java-api-调用-lucene)
+  * [Github 代码](#github-代码)
+  * [添加依赖](#添加依赖)
+  * [配置 lucene](#配置-lucene)
+  * [创建索引](#创建索引)
+  * [删除文档](#删除文档)
+  * [更新文档](#更新文档)
+  * [按词条搜索](#按词条搜索)
+  * [多条件查询](#多条件查询)
+  * [匹配前缀](#匹配前缀)
+  * [短语搜索](#短语搜索)
+  * [相近词语搜索](#相近词语搜索)
+  * [通配符搜索](#通配符搜索)
+  * [分词查询](#分词查询)
+  * [多个 Field 分词查询](#多个-field-分词查询)
+  * [中文分词器](#中文分词器)
+  * [高亮处理](#高亮处理)
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 [toc]
 Lucene是一个高效的，基于Java的全文检索库。
 
@@ -916,4 +950,4 @@ Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引
 
 代码我已放到 Github ，导入`spring-boot-lucene-demo` 项目
 
-[github spring-boot-lucene-demo](https://docs.qq.com/doc/DWVNPQXRvcWhMTktC)
+[github spring-boot-lucene-demo](https://docs.qq.com/doc/DWVNPQXRvcWhMTktC)

docs/big-backEnd/后端技术杂谈：OpenStack架构设计.md

@@ -1,3 +1,17 @@
+# 目录
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+  * [openstack 逻辑架构图](#openstack-逻辑架构图)
+  * [OpenStack 项目和组件](#openstack-项目和组件)
+  * [生产部署架构](#生产部署架构)
+    * [控制器](#控制器)
+    * [计算](#计算)
+    * [块设备存储](#块设备存储)
+    * [对象存储](#对象存储)
+    * [网络](#网络)
+  * [涉及的 Linux 网络技术](#涉及的-linux-网络技术)
+  * [总结](#总结)
+
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 [toc]
 
 本文转自互联网，侵删
@@ -186,4 +200,4 @@ Neutron 的设计目标是实现“网络即服务”，为了达到这一目标
 
 ## 总结
 
-openstack是一个非法复杂的分布式软件，涉及到很多底层技术，我自己对一些网络的理解也是非常有限，主要还是应用层面的知识，所以本章内容写的比较浅显一些，有问题请留言？在下一章节我们会进入生产环境如何实施规划openstack集群，至于openstack底层的技术，我也没有很深入研究，如果有任何不恰当的地方可以进行留言，非常感谢！
+openstack是一个非法复杂的分布式软件，涉及到很多底层技术，我自己对一些网络的理解也是非常有限，主要还是应用层面的知识，所以本章内容写的比较浅显一些，有问题请留言？在下一章节我们会进入生产环境如何实施规划openstack集群，至于openstack底层的技术，我也没有很深入研究，如果有任何不恰当的地方可以进行留言，非常感谢！