e*z
2 楼
最近看版上报EB-1B成功的case, 看到大家都claim三项criteria (e.g., paper,
review, and references). 但是以我的理解,EB-1B不是只需要claim两项吗?而且如
果claim多的话,反而有可能因为第三项比较弱而被拒吗?非常感谢。
review, and references). 但是以我的理解,EB-1B不是只需要claim两项吗?而且如
果claim多的话,反而有可能因为第三项比较弱而被拒吗?非常感谢。
b*w
3 楼
有时候,牛奶或者果汁放在桌子上,回头就发现这种小飞虫,飞到杯子里,或者掉到牛
奶,果汁里。
有一天发现吊灯上的小灯罩(灯罩向上)里面好多死掉的小虫。
奶,果汁里。
有一天发现吊灯上的小灯罩(灯罩向上)里面好多死掉的小虫。
p*2
4 楼
再问有人用Impala的吗?
C*e
6 楼
完了,果蝇
g*e
7 楼
大牛 你整天纠结这些不入流的语言干什么?说不定作者还没你牛呢,这不是浪费时间吗
大牛精懂C++就打遍天下无敌手了
大牛精懂C++就打遍天下无敌手了
j*3
8 楼
看来大家和我一样对这个问题比较纠结。我也问过,等我把我的帖子顶上来。大家来回
答一下
答一下
c*o
9 楼
完了,果蝇
b*e
10 楼
FP还是很有前途的,就是没机会多用用。这俩刚看了看主页,经验不足,没看出要点。
z*m
11 楼
contribution具体指什么啊
C*e
12 楼
找个小杯子,里面放点糖水,用保鲜膜蒙住杯口,然后用牙签扎几个小洞,等明天看死
尸吧。
尸吧。
l*l
17 楼
我觉得claim你strong的两项更安全保险,如果我自己diy,我肯定会这样做。
不过我可恨的律师。。。我又忍不住来祥林嫂了,居然把最弱的review也claim了。。
。现在就等着被rfe。。。
不过我可恨的律师。。。我又忍不住来祥林嫂了,居然把最弱的review也claim了。。
。现在就等着被rfe。。。
f*g
20 楼
够用就好,别露得越多、可被攻击得越多、而且也弄得重点不明确。
t*t
23 楼
同问,不到十个review是不是不要claim为好啊?
q*2
24 楼
估计什么东西生虫子了,你家是不是有干货阿,检查看看,必须找根源,否则很难根除
阿
阿
b*c
26 楼
我们这里的律师是说的必须 >= 3 啊
x*i
28 楼
twitter的实时大数据系统? 我觉得spark前景会更好一些。毕竟scala的灵活度更高。
我也在考虑要不要学,但是会不会跟yahoo的S4一个下场? 现在yarn试图整合这些系统
,不知道谁会笑到最后。
我也在考虑要不要学,但是会不会跟yahoo的S4一个下场? 现在yarn试图整合这些系统
,不知道谁会笑到最后。
f*s
29 楼
I think claim review/judge is for contribution/totality.
c*o
33 楼
居然这么多人盯着俺的包子??
c*7
35 楼
这里答案很混乱,好想说contributation 是必须的,跟total差不多,因为最后按这个
总的来衡量你是否给美国做足够的贡献来拿绿卡。所以即便是你只claim author&
review IO最后也会自动加上contributation。而且你support letter 和PL里不可能不
说你contributation有多少。
总的来衡量你是否给美国做足够的贡献来拿绿卡。所以即便是你只claim author&
review IO最后也会自动加上contributation。而且你support letter 和PL里不可能不
说你contributation有多少。
m*i
39 楼
换金砖了
d*g
41 楼
Good suggestion, my lawyer used contribution, review, and authorship
m*i
44 楼
要不就是回国抢楼了
e*s
54 楼
二爷老研究高新科技啊~
我也很想学习大数据,分布式,实时系统这类的东西,但是觉得不是找一份相关的工作
,根本学不来。。。。
我也很想学习大数据,分布式,实时系统这类的东西,但是觉得不是找一份相关的工作
,根本学不来。。。。
x*i
56 楼
我没有用过storm,但是用过spark。我大概说说我理解的原理吧。
速度快的原因很简单,就是把数据放到内存中,第一次会慢,以后再实用相同数据就快
了。但是一旦有机器挂了,就面临问题,有两个方案,一个是hadoop的backup策略,但
是内存比硬盘贵多了,非常不经济。第二个就是spark用的回滚。但是不能所有的小粒
度的操作
都设计回滚,代价太大,所以spark定义了一些类似sql的大粒度的操作。一旦fail,就
整个操作回滚
。
速度快的原因很简单,就是把数据放到内存中,第一次会慢,以后再实用相同数据就快
了。但是一旦有机器挂了,就面临问题,有两个方案,一个是hadoop的backup策略,但
是内存比硬盘贵多了,非常不经济。第二个就是spark用的回滚。但是不能所有的小粒
度的操作
都设计回滚,代价太大,所以spark定义了一些类似sql的大粒度的操作。一旦fail,就
整个操作回滚
。
p*2
60 楼
感觉storm这个open source项目不错,可以参与一下。
z*e
61 楼
不太可能吧
如果是全放到内存里的话
那gc总得有停顿时间,有gc停顿的话
吹自己是real time就扯了点
除非它们针对这个做了处理
用了专门的jvm之类的
不过看着不象啊
【在 x***i 的大作中提到】
: 我没有用过storm,但是用过spark。我大概说说我理解的原理吧。
: 速度快的原因很简单,就是把数据放到内存中,第一次会慢,以后再实用相同数据就快
: 了。但是一旦有机器挂了,就面临问题,有两个方案,一个是hadoop的backup策略,但
: 是内存比硬盘贵多了,非常不经济。第二个就是spark用的回滚。但是不能所有的小粒
: 度的操作
: 都设计回滚,代价太大,所以spark定义了一些类似sql的大粒度的操作。一旦fail,就
: 整个操作回滚
: 。
如果是全放到内存里的话
那gc总得有停顿时间,有gc停顿的话
吹自己是real time就扯了点
除非它们针对这个做了处理
用了专门的jvm之类的
不过看着不象啊
【在 x***i 的大作中提到】
: 我没有用过storm,但是用过spark。我大概说说我理解的原理吧。
: 速度快的原因很简单,就是把数据放到内存中,第一次会慢,以后再实用相同数据就快
: 了。但是一旦有机器挂了,就面临问题,有两个方案,一个是hadoop的backup策略,但
: 是内存比硬盘贵多了,非常不经济。第二个就是spark用的回滚。但是不能所有的小粒
: 度的操作
: 都设计回滚,代价太大,所以spark定义了一些类似sql的大粒度的操作。一旦fail,就
: 整个操作回滚
: 。
z*e
63 楼
storm的作者是twitter首席构架师内森
这是它写的一篇文章
http://nathanmarz.com/blog/how-to-beat-the-cap-theorem.html
这是它写的一篇文章
http://nathanmarz.com/blog/how-to-beat-the-cap-theorem.html
z*e
64 楼
看了下内森的文章
其实也没啥很fancy的东西
简单说构架无非就是
用hadoop保存history documents,主要数据源
然后建view,也就是预处理查询,用它自己写的elephonedb
从hadoop中拨取出key value pair,然后存起来
这样对于历史部分数据的查询,就是直接访问elephonedb,然后做加法了
然后对于实时部分的处理,就是storm+cassandra
由于这部分数据仅仅是最近数小时内的数据
所以就算全部读入内存,其实也没啥大不了的
加强监控,不要让内存爆掉,不要让gc停顿时间太长
剩下的也就是在query时候提供数据就好了
最后把实时数据和历史数据的查询做一个加法就是最后的结果
其实也没啥很fancy的东西
简单说构架无非就是
用hadoop保存history documents,主要数据源
然后建view,也就是预处理查询,用它自己写的elephonedb
从hadoop中拨取出key value pair,然后存起来
这样对于历史部分数据的查询,就是直接访问elephonedb,然后做加法了
然后对于实时部分的处理,就是storm+cassandra
由于这部分数据仅仅是最近数小时内的数据
所以就算全部读入内存,其实也没啥大不了的
加强监控,不要让内存爆掉,不要让gc停顿时间太长
剩下的也就是在query时候提供数据就好了
最后把实时数据和历史数据的查询做一个加法就是最后的结果
d*n
65 楼
groupon内部就在用storm
d*n
67 楼
这个tutorial video很好,Nathan本人讲的,非常清楚
http://vimeo.com/40972420
http://vimeo.com/40972420
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