Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成)，可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。其架构如图 1所示，Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成。

    增量升级这个名词相信已经不是什么新鲜事物了，甚至我们每天在不经意间也已经做了该事。比如windows的自动更新，就是增量更新的一种。先撇开系统软件的升级不说，作为一个业务应用开发者，笔者这里就自己所了解，介绍一下业务应用在做增量升级方面都采用哪些方法。

    SYN Flood是当前最流行的DoS(拒绝服务攻击)与DDoS(分布式拒绝服务攻击)的方式之一，这是一种利用TCP协议缺陷，发送大量伪造的TCP连接请求，常用假冒的IP或IP号段发来海量的请求连接的第一个握手包(SYN包)，被攻击服务器回应第二个握手包(SYN+ACK包)，因为对方是假冒IP，对方永远收不到包且不会回应第三个握手包。导致被攻击服务器保持大量SYN_RECV状态的“半连接”，并且会重试默认5次回应第二个握手包，塞满TCP等待连接队列，资源耗尽(CPU满负荷或内存不足)，让正常的业务请求连接不进来。

     YARN是Hadoop新版中的资源控制框架。本文旨在深入剖析ResourceManager的调度器，探讨三种调度器的设计侧重，最后给出一些配置建议和参数解释。 本文分析基于CDH4.2.1。调度器这个部分目前还在快速变化之中。例如，CPU资源分配等特性在不就的将来就会加入。

    相信不少阅读过HAProxy代码的同学都感到头疼吧？说实话，HAProxy的代码风格属于比较烂的一种，一个函数大几百行，甚至几千行的情况比比皆是。可能是Willy Tarreau本人把精力集中在算法方面，对其它方面没那么重视的缘故吧。如果想把HAProxy的主要逻辑看明白，或者把文章写清楚，我建议要对它进行一些删减，最好能重构一下。下面，以event_accept()函数为例，尝试对其进行简单的分析，各位读者可以对照原来的函数，看看是不是更清楚明了一些。

    UCMQ是一款轻量的HTTP协议级消息队列服务组件，项目的最初原型来自“ @张宴 ”的HTTPSQS。

    目前中文分词的一般做法是将分词当作序列标注问题来处理，这种做法首先标注好一批训练语料，然后用统计模型进行训练和标注。常用的统计模型包括隐马尔可夫模型(HMM)、最大熵模型(MEM)以及条件随机场模型(CRF)。因为CRF比HMM和MEM有更弱的上下文无关假设，所以CRF一般能取得更好的分词结果。