摘要：
在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K-Means算法（Wikipedia链接）K-Means要解决的问题算法概要这个算法其实很简单，如下图所示：从上图中，我们可以看到，A，B，C，D，E是五个在图中点。而灰色的点是我们的种子点，也就是我们用来找点群的点。有两个种子点，所以K=2。然后，K-Means的算法如 阅读全文
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介绍 音频在很大程度上使得多媒体体验非常引人注目。如果你曾经尝试在关闭声音的情况下看电影，你就很可能已经注意到了这一点。 游戏也不例外！我最喜爱的视频游戏的回忆里包含了音乐和声效。在二十年后的今天，大多情况下，当玩我最爱的游戏时，我仍然不能把“塞尔达”里近藤浩二的乐曲和马特大气的暗黑配乐从我的头脑里驱逐掉。这同样适用于音效，例如魔兽里单位实时点击的响应，以及任天堂的经典例子。 游戏的音频提出了一些有趣的挑战。要创建令人着迷的游戏音乐，设计人员需要调节潜在的不可预知的状态。实际上，部分游戏能持续未知的时间长度，声音可以与环境互动，并以复杂的方式混合起来，例如室内效果和相对声音定位。... 阅读全文
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既然是RPC，自然就有客户端和服务器，当然，org.apache.hadoop.rpc也就有了类Client和类Server。在这里我们来仔细考察org.apache.hadoop.rpc.Client。下面的图包含了org.apache.hadoop.rpc.Client中的关键类和关键方法。 由于Client可能和多个Server通信，典型的一次HDFS读，需要和NameNode打交道，也需要和某个/某些DataNode通信。这就意味着某一个Client需要维护多个连接。同时，为了减少不必要的连接，现在Client的做法是拿ConnectionId（图中最右侧）来做为Connecti... 阅读全文
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介绍完org.apache.hadoop.io以后，我们开始来分析org.apache.hadoop.rpc。RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。当我们讨论HDFS的，通信可能发生在：Client-NameNode之间，其中NameNode是服务器Client-DataNode之间，其中DataNode是服务器DataNode-NameNode之间，其中NameNode是服务器DataNode-DateNode之间，其中某一个DateNode是服务器，另一个是客户端 如果我们考虑Hadoop的Map/Reduce以后，这些系统间的通信就更复... 阅读全文
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为org.apache.hadoop.io.compress等的分析预留位置 阅读全文