工作原理

6.2 MapReduce工作原理MapReduce工作原理涉及将大数据集分割成小块并行处理。Map任务读取数据块并输出中间键值对，而Reduce任务则处理这些排序后的数据以生成最终结果。MapTask工作包括读取数据、应用Map函数、收集输出、内存溢出时写入磁盘以及可选的Combiner局部聚合。ReduceTask工作则涉及接收数据、合并排序、处理数据以及写入结果。Shuffle作为核心环节，负责Map输出到Reduce的传输，确保数据全局排序和准确处理，从而实现作业的高效完成。 MapReduce框架中的Reduce工作过程是分布式

高级java每日一道面试题-2024年12月03日-JVM篇-什么是Stop The World? 什么是OopMap? 什么是安全点?如果有遗漏,评论区告诉我进行补充在Java虚拟机（JVM）中，Stop The World、OopMap 和安全点是与垃圾回收（GC）和性能优化密切相关的概念。理解这些概念对于深入掌握JVM的内部工作原理非常重要。

万维网的工作原理万维网（World Wide Web，简称 WWW）是一个全球信息共享系统，允许用户通过互联网访问和分享各种资源。其工作原理主要包括以下几个方面：

【Android】Glide模块工作原理每个Glide模块包含一个Decoder，和一个TranscoderDecoder负责将DataSource转换为对应的Resource

疾风终究没有归途

观察者模式解析：实现对象间的舞蹈同步！观察者模式（Observer Pattern）是一种行为型设计模式，允许对象在状态改变时通知多个依赖对象，并自动更新这些依赖对象的状态。

RIPEMD算法：多功能哈希算法的瑰宝RIPEMD（RACE Integrity Primitives Evaluation Message Digest）算法是由欧洲研究项目RACE发起，由Hans Dobbertin、Antoon Bosselaers和Vincent Rijmen共同设计的一种哈希算法。RIPEMD算法最早发布于1996年，旨在提供一种安全、高效的数据完整性验证工具。随后的RIPEMD-128、RIPEMD-160、RIPEMD-256和RIPEMD-320等版本不断完善了算法的安全性和效率。

2.Spark的工作与架构原理目标：spark 的工作原理，如下图针对上面几条，可以总结出，spark处理数据的基本构成，如下图后面 spark 代码中基本都是这三板斧

分布式应用程序协调服务 ZooKeeper 详解目录1、ZooKeeper简介2、ZooKeeper的使用场景3、ZooKeeper设计目的4、ZooKeeper数据模型