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hash

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hash相关知识

  • 一致性Hash
    啥是Hash值? hash(散列,杂糅)函数,是将任意长度的数据映射到有限长度的域上。直观解释起来,就是对一串数据m进行杂糅,输出另一段固定长度的数据h,作为这段数据的特征(指纹)。 如何保证无论数据块m多大,其输出值h为固定长度? 将m分成固定长度(如128位),依次进行hash运算,然后用不同的方法迭代即可(如前一块的hash值与后一块的hash值进行异或)。如果不够128位用0补全或者用1补全随意,算法中约定就可以了。 后续内容正在整理中...
  • Spark Shuffle之Hash Shuffle
    源文件放在github,如有谬误之处,欢迎指正。原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/hash-shuffle.md正如你所知,spark实现了多种shuffle方法,通过 spark.shuffle.manager来确定。暂时总共有三种:hash shuffle、sort shuffle和tungsten-sort shuffle,从1.2.0开始默认为sort shuffle。本节主要介绍hash shuffle。spark在1.2前默认为hash shuffle(spark.shuffle.manager = hash),但hash shuffle也经历了两个发展阶段。第一阶段上图有 4 个 ShuffleMapTask 要在同一个 worker node 上运行,CPU core 数为 2,可以同时运行两个 task。每个 task 的执行结果(该 stage 的 finalRDD 中某个 parti
  • PHP hash算法
    function myHash($str) {        // hash(i) = hash(i-1) * 33 + str[i]        $hash = 0;        $s    = md5($str);        $seed = 5;        $len  = 32;                for ($i = 0; $i < $len
  • 一致性 Hash 算法
    一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用。(来自百度百科)现在一致性哈希算法广泛的运用于分布式系统中,它不仅有良好的平衡性,而且有很好的单调性;这样它让分布式系统能够平摊所有的计算,并且在增加和减少集群中的机器是也不会产生太大的负荷影响其它服务器。一致性 Hash 的特性良好的分布式集群系统中,一致性 Hash 算法应该满足 4 个适应条件:均衡性单调性分散性负载原理环形 Hash 空间用 Hash 算法将对应计算出来的 Key 映射到 32 位的值中,即0 到 (2^32 - 1)的数字空间。我们可以把它想象成这些数字首尾相连的封闭环形。consistent-hashing-ring.png把对象映射到环形 Hash 空间我们可以将 obj1、obj2、obj3、obj4、obj5、obj6 六个对象通过 Hash 算法计算出

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