翻译于最新的ZooKeeper 3.4 文档。

前言

本文档是为那些希望利用ZooKeeper的协调服务建立分布式应用程序的开发人员而写的指南。它包含了Zookeeper的概念和实践内容。
指南的前四节介绍了ZooKeeper各种概念的高层次的讨论。 对于理解ZooKeeper如何工作和如何使用它这些概念都是必须了解的。尽管不包含代码，但还是假定你熟悉分布式计算相关的问题。
第一组的章节包括：

• ZooKeeper数据模型： The ZooKeeper Data Model
• ZooKeeper的会话： ZooKeeper Sessions
• ZooKeeper的监视： ZooKeeper Watches
• 一致性保证：Consistency Guarantees
  (下面的翻译中概念尽量不翻译成中文，因为英文更能直观的反映其概念)

接下来的四个章节提供了编程实践信息，它们是:

• Building Blocks: A Guide to ZooKeeper Operations
• Bindings
• Program Structure, with Simple Example [tbd]
• Gotchas: Common Problems and Troubleshooting

附录中的链接是其它的有用的,和ZooKeeper相关的信息.
书中的章节都可以独立阅读，然而在开发你的第一个ZooKeeper程序之前， 你最好先阅读一下ZooKeeper数据模型和ZooKeeper基本操作。Simple Programmming Example对于理解ZooKeeper客户端程序的基本结构也很有帮助.

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Hadoop是一个大规模的分布式可扩展的批处理大数据框架(PB级别)，可以运行于千台服务器的集群。

最近几年Hadoop生态圈持续成长。 涌现了很多的关于工具和框架的术语。 也有很多的组织基于Hadoop进行研究和创新， 使Hadoop变得越来越好，越来越容易。基于作者的几周的潜心研究， 他提供了一个思维脑图， 描绘了Hadoop的生态圈， 可以帮助我们了解Hadoop生态圈的全貌。

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网站的加载速度在一定程度上来说是决定网站能否成功的关键。如果您是网站所有者，一定知道网站速度的重要性。因为没有人愿意为了打开一个网页而等老半天，换句话说，如果你的网站打开速度很慢，将流失大量的访客，甚至出现多米诺效应的不良影响。

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Ember.js是一款用来创建炫酷的Web应用程序的JavaScript MV* 框架。 正像AngularJS，Backbone.js一样正在广泛的应用于现代的Web开发中, 知名用户包括 Yahoo!, Groupon, 和 ZenDesk.
总的来说， Ember.js还在推广之中， 国内使用它做开发的还比较少， 官方的文档也不是很完备。 所以这篇文章记录了我使用Ember中收集的一些技巧，诀窍和最佳实践， 并且会不断的更新。

想了解Ember.js和其它JavaScript框架的区别， 可以看这篇文章: AngularJS vs. Backbone.js vs. Ember.js。

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张奇 写的关于Activity生命周期的文章。
关于Activity的生命周期网上也有很多文章，最经典的莫过于官方的一张图解了。

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如你所知，JavaScript是世上编程语言的Number One (编者按： 原文如此), 用来编写Web和移动混合应用（比如PhoneGap或者Appcelerator）， 也可以编写服务器端的程序（比如NodeJS或者Wakanda），并且拥有很多其他的实现。 它也是很多新手进入编程世界的启蒙语言，因为它不但可以在浏览器上显示一个简单的alert信息，而且还可以用来控制一个机器人（使用nodebot，或者nodruino）。掌握JavaScript并且能够写出规范并性能高效代码的开发人员，已经成为人才市场上的猎寻目标。

在这篇文章中，Saad Mousliki将分享一组JavaScript的技巧、窍门和最佳实践，这些都是JavaScript程序员应该知晓的，不管他们是使用在浏览器/引擎上，还是服务器端（SSJS Service Side JavaScript）JavaScript解释器上。

需要注意的是，这篇文章中的代码片段都在最新的Google Chrome（版本号30）上测试过，它使用V8 JavaScript引擎（V8 3.20.17.15）

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模块模式是JavaScript一种常用的编码模式。这是一般的理解，但也有一些高级应用没有得到很多关注。在本文中，我将回顾基础知识，浏览一些不错的高级技巧，甚至我认为是原生基础的。

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Brendan Gregg曾是SUN公司(现已被Oracle收购)的kernal和性能工程师。2010年10月离开Oracle加入Joyent, 2014年成为Netflix公司的高级性能架构师。 Dtrace项目的专家之一， DTraceToolkit的创建者。 现在经常在他的博客上发表一些关于Linux性能的文章。
他专门开了一个页面介绍Linux 性能监控工具， 下图就是他的一副描述Linux监控工具的巨图：

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最近在测试系统的Benchmark的时候，遇到一个奇怪的现象： 有少许请求的总处理时间特别长。后来发现耗时基本处在connect to server上。

奇怪的是，耗时较长的连接所用的时间基本还有规律， 大概是1秒，3秒，7秒，15秒.....这样有规律的数列，而且耗时越长的连接数量越少。

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最近忙于系统性能的DEBUG和调优。 有些性能瓶颈和Linux的TCP/IP的协议栈的设置有关，所以特别google了一下Linux TCP/IP的协议栈的参数意义和配置，记录一下。
如果想永久的保存参数的设置， 可以将参数加入到/etc/sysctl.conf中。如果想临时的更改参数的配置， 可以修改/proc/sys/net/ipv4/下的参数， 机器重启后更改失效。

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