Kafka Web 1.0.1

Luke是一款用于Lucene索引的实用开发和诊断工具。它可以访问现有的Lucene索引，并允许您以多种方式显示和修改其内容： 按文档编号或词条浏览文档，并复制到剪贴板 检索最常用词条的排序列表 执行搜索并浏览结果 分析搜索结果 选择性地从索引中删除文档 重建原始文档字段，对其进行编辑并重新插入索引 优化索引 打开由多个部分组成并位于Hadoop文件系统上的索引……等等。 Luke 1.0.1版本包含Lucene 3.0.1和Hadoop 0.2。您也可以找到基于Lucene 2.9.1的Luke 0.9.9.1和其他版本。

该资源为 Apache Spark 项目中 GraphX 组件的 JAR 文件，版本为 1.0.1，构建目标为 Scala 2.10。

Hadoop Eclipse插件版本1.0.1提供了与Hadoop集成的功能，使开发人员能够在Eclipse环境中轻松编写和调试Hadoop应用程序。

Hadoop 1.0.1 的HDFS和MapReduce在大数据领域还是挺有分量的。这款版本为你了一个可靠、可扩展的分布式计算框架，适合做大规模数据。HDFS负责存储，它有高容错性、流式数据访问，还有超级强的吞吐量。而MapReduce则通过将任务拆分为 Map 和 Reduce 两阶段，让数据变得高效。你可以想象一下，海量数据时，它让整个过程变得简单多了。，Hadoop 还包括一些其他不错的工具，比如YARN和ZooKeeper，这些都是分布式系统中必不可少的伙伴。Hadoop 1.0.1 是它发展过程中的重要一环，虽然现在已经有新版本了，但它还是奠定了大数据框架的基础。如果你对分布式计算感

小米电商的 MongoDB 集群文档 v1.0.1 挺实用的，尤其是你要部署大规模服务的时候。这套文档从分片结构讲起，一路铺到硬件配置、系统调优和安装流程，讲得细，也接地气。 MongoDB 的分片集群用得好，扩展性和性能真的能上一个台阶。文档里把分片结构讲得明白：Shard 是干活的主力，Config Server 负责元数据，Mongos 就像是路由员，负责把求派对地方。对初学者也挺友好，思路清晰，概念讲得不绕。 硬件建议也挺实在的，比如推荐双 CPU、64G 内存、RAID5+RAID10 的磁盘组合，还特地提醒用 numactl 优化 CPU 亲和性，细节满满。如果你在搞高并发服务，这

Web on Servlet Stack 的是一个基于 Spring Web MVC 的架构，它对于开发 Web 应用有用。Spring Web MVC 的核心是DispatcherServlet，它负责 HTTP 求并将它们分发给相应的控制器。这个框架的灵活性蛮高的，支持各种配置，比如 XML 和 Java 配置都可以。此外，它对异步求的支持也强，能帮你提高应用的性能。如果你做 Web 开发，Spring Web MVC 应该算是一个比较常用的框架，简单高效。如果你想深入了解，你可以看看里面的视图解析器、拦截器和内容协商机制这些常用功能，是多语言和文件上传的时候会挺有的。嗯，它的错误机制也全

Yahoo开源的Kafka管理工具，地址：https://github.com/yahoo/kafka-manager

用于Web数据库的语义Web服务，阐述了语义Web服务的概念，并详细说明了Web数据库的相关内容。对新手来说，这是了解语义Web服务和Web数据库的理想资料。

Flume 和 Kafka 组合用挺多的，尤其在做日志采集链路的时候。不过你要是想着让 Flume 从 Kafka 拉数据再写回 Kafka，可得注意点坑——我就踩过。Flume 的 Kafka Source 拉数据没问题，但 Kafka Sink 那边写不进去你设定的 Topic，数据反而回头跑到了 Source 的 Topic 里，像是兜了一圈又回去了。嗯，听起来挺魔幻，但实际就是这么回事。问题出在 Flume Agent 里同时用 Kafka Source 和 Kafka Sink，会出现 Topic 配置冲突。简单说就是你以为 Sink 在往sinkTopic写，其实它压根没管那设置，