单词统计wordcount，基于MapReduce编程模式

应用背景这里整合分别采用了Hibernate和MyBatis两大持久层框架，Hibernate主要完成增删改功能和一些单一的对象查询功能，MyBatis 主要负责查询功能。所以在出来数据库方言的时候基本上没有什么问题，但唯一可能出现问题的就是在hibernate做添加操作生成主键策略的时候。因为我 们都知道hibernate的数据库本地方言会针对不同的数据库采用不同的主键生成策略。关键技术 这里整合分别采用了Hibernate和MyBatis两大持久层框架。Spring3.3 整合 Hibernate3、MyBatis3.2 配置多数据源/动态切换数据源

应用背景每天需定时取数据分析处理后，邮件发送给同事。取数据是执行sql数据语句导出为excel，然后再分析处理，以邮件形式发送。关键技术 jxl用于对excel操作，进行数据分析。 ojdbc用于mysqll数据库连接 mail用于邮件发送 timer用于定时

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这个项目需要进行配置，以接收电子邮件使用 Java 邮件 API （只需指定 pop3 细节和用户 id/密码）。将收到的邮件，该软件将确定哪些邮件是垃圾邮件或不。该软件需要接受初步培训，以了解可以通过确定彩票、 网上求职等关键字列为垃圾邮件的电子邮件的类型。

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宾馆信息管理系统，可以用集中的数据库将与人力资源管理相关的信息全面、有机地联系起来，有效地减少了信息更新和查找中的重复劳动，保证了信息的相容性，从而大大地提高了工作效率，还能使原来不可能提供的分析报告成了可能。在采用和实施宾馆信息管理系统之后，就会将依赖于人的过程改为依赖于计算机系统的过程。宾馆管理人员只要获取了相应的权限，就可以随时进入系统，直接查阅相应的信息。 采用和实施宾馆信息管理系统不仅仅是为了提高工作效率。同时在使用该系统后，宾馆相关人员可以较为全面、准确的了解到房间和房客们的综合信息，然后方便更具各种信息对宾馆的管理做出各种决策。 系统主要包括的功能有： 1.要

应用背景 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 关键技术 Google的数据中心使用廉价的Linux PC机组成集群，在上面运行各种应用。即使是分布式开发的新手也可以迅速使用Google的基础设施。核心组件是3个： ⒈GFS（Google File System）。一个分布式文件系统，隐藏下层负载均衡，冗余复制等细节，对上层程序提供一个统一的文件系统API接口。Google根据自己的需求对它进行了特别优化，包括：超大文件的访问，读操作比例远超过写操作，PC机极易发生故障造成节点失效等。GFS把文件分成64MB的块，分布在

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应用背景学习Java基础的小测试程序，完成基本的对战功能，适合初学者掌握Java基础知识，找代码感觉。有Java经验的无需再看本代码，以节省时间。关键技术主要熟悉Java的基本编程语言和方式，熟悉Java的网络数据的交互，使用GUI完成简单的界面设计，设计多各类，练习类之间的调用和实现