西蒙拉特＆柏林爱乐！

拉图当时是伯明翰市立交响乐团的常任指挥，合同未满，而且太过年轻。而阿巴多89年已经是风头正劲，刚刚卸任斯卡拉艺术总监，经柏爱民主投票，一直确认他为新任艺术总监。乐团是02年阿巴多合同期满，寻找新的接班人时，发掘的拉图。当时拉图已经将名不见经传的伯明翰带领成为一直出色的乐团。

一文看懂大数据的技术生态圈

大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。

大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据（很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清**的大小甚至更大），一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapReduce / Tez / Spark的功能。MapReduce是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapReduce的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和Reduce两个计算过程（中间用Shuffle串联），用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。那什么是Map什么是Reduce？考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapReduce程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似（hello, 12100次），（world，15214次）等等这样的Pair（我这里把Map和Combine放在一起说以便简化）；这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Reduce处理。Reducer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果（当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊）。然后这些Reducer将再次汇总，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每个Reducer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。Map＋Reduce的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让Map/Reduce模型更通用，让Map和Reduce之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。有了MapReduce，Tez和Spark之后，程序员发现，MapReduce的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapReduce，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapReduce写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL！于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapReduce上跑，真鸡巴慢！流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年／少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点！于是Impala，Presto，Drill诞生了（当然还有无数非著名的交互SQL引擎，就不一一列举了）。三个系统的核心理念是，MapReduce引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证（因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内）。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapReduce是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapReduce慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapReduce／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。那如果我要更高速的处理呢？如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming（流）计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了？比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。还有一个有些独立的模块是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到无法想象）。所以KV Store就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用MapReduce也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证（不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作）。但是丫就是快。极快。每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。除此之外，还有一些更特制的系统／组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。

以上是小编为大家分享的关于一文看懂大数据的技术生态圈的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

世界第一部动作片，早在1903年就已经诞生了。

这部**名叫《火车大劫案》，虽然只是黑白默片，片长也仅有11分钟，但缉凶的故事却颇为精彩，尤其是铁轨上的警匪打斗戏看着也非常过瘾。

此后经过100多年的发展演化，当今的动作片 已经有了翻天覆地的变化 。

这其中 华人动作影星、动作指导 起到了非常大的正面推动作用。

他们带着有真功夫衬底的招式设计，将武打动作场面打造得极具实战观赏性，也在世界范围内掀起了一股功夫热。

在他们的带动下，观众的口味也“变刁”了，大家都希望看到 更加惊险刺激、更火爆、也更接近实战的动作镜头 。

不过到了近些年，动作片热潮却似乎急转直下。

华语动作片最拿手的“实战观赏性”慢慢消失了，取而代之的是随便摆弄几下的“花拳绣腿”。

越来越多的动作明星处境也变得尴尬，甚至“沦落”到拍网大，动作片也“后继无人”。

反而国外的动作片却日新月异，其表现也相当优秀，越来越多国外动作巨星也涌现出来。

今天皮哥就带着大家一起回顾近20年来 “最具实战观赏性” 的10部动作片。

这其中有我们熟悉的港片，也有国外**， 我们一起看看这10部** ， 每一部，到底都有哪些最具“实战”观赏性的看点——

10、《疾速追杀3》，2019年丨美国

2014年，蛰伏多年的基努·里维斯用一部低成本的R级**《疾速追杀》打了一场漂亮的翻身仗。

5年间，这个系列就推出了3部，每一部作品都以动作火爆、杀人多为卖点，特别是2019年的《疾速追杀3》，显然已经是一部非常成熟的商业动作片。

片中男主角约翰·威克（基努·里维斯饰演）因违反在杀手组织管辖的酒店中不能杀人的禁令，被组织除名，全世界的杀手都为了1400万美元悬赏要取他的性命。

因此“逃亡”与“杀戮”便成了这部动作片的主题，观众甚至不需要理会太多剧情，只需陶醉其中。

武器古玩店打斗、大都会马厩打斗、摩托车街头追逐、2人2狗与追兵对战、大陆酒店枪战、一对二肉搏战，这些“大剂量”的动作场面贯穿始终，令人根本没有喘息的空间。

印尼打星 雅彦·鲁伊安 和 塞塞普·阿里夫·拉赫曼 两位高手的加盟，保证了**最后那场动作戏的质量。

这部续集在全球拿下了316亿美元票房，又令第4集的立项变得顺理成章，令人期待的是，新作将会有甄子丹的加盟。

9：《传说的拳头》2013年丨韩国

近年受到UFC格斗赛事的影响，出现了很多以综合格斗为题材的**作品，比如好莱坞的《勇士》、香港的《激战》等。

2013年的韩国**《传说的拳头》，亦是一部 以UFC格斗为题材的** ，“电梯战神”黄政民一身功夫，在片中有精彩表现。

**讲述电视台推出一档名为《传说的拳头》的格斗真人秀，从全国各地挑选市井中传说最能打的民间高手参赛，优胜者可以获得丰厚的奖金。

中学时曾经备选奥运会拳手的林德奎（黄政民饰演），为了生计重燃争胜之心，用拳头再次证明自己。

有趣的是，片中 真实反映了那些没有接受过系统训练的“民间高手”们，在职业选手面前的不堪一击。

而对于UFC格斗赛事的场地、规则和比赛过程，**中都用生动的剧情和大段精彩的动作镜头来呈现。

韩国影星由于多数曾经服过兵役，都有一定的格斗基础。

黄政民虽然是半路出家，出演本片时也已经43岁，经过加强锻炼之后，在片中依然能够展现出完美的身材和矫健的身手，对格斗技的掌握也很优秀。

8：《嗜人之夜》2018年丨印度尼西亚、美国

一切工具，皆可为“杀人”的武器

印尼动作明星伊科·乌艾斯和乔·塔斯利姆在2018年联手，为我们贡献了走Netflix流媒体的动作爽片《嗜人之夜》。

虽然在制作上走的是低成本路线，《嗜人之夜》却保持了印尼动作片一贯 打斗真实、血腥 镜头无节制的风格，因此颇有看点。

**的故事也“极简”，男主角伊托（乔·塔斯利姆饰演）为保持一名叫蕾娜的小女孩，背叛他的组织三合会，招致以他的昔日好友阿里安（伊科·乌艾斯饰演）为首的三合会成员的追杀。

伊托一边只有4个人 ，前半部分都是他们和三合会成员的火拼戏，而后半部分则都是“高手”之间的打斗戏。

其打斗技巧花样百出， 刀斩腰、锁喉、断手骨、踢碎骨、刀捅心、一枪爆头 等套路轮番上阵，令观众感觉既新鲜又刺激。

最后伊托和阿里安两人的决斗才是“戏肉”，他们在一间工具房里对打，房中的电锯、铁钉、图钉、水管、裁纸刀等工具都成了他们的武器。

主角 俯拾皆为武器 的动作套路，很容易让人联想到成龙**，但血肉模糊的打斗场面又令人瞠目结舌。

7：《硬核亨利》2015年丨俄罗斯

为了能够拍出更具创意的动作片， 全世界**人都绞尽脑汁 。

YouTube上就有人发了一段模拟第一人称射击 游戏 的动作视频，这引起了全网的关注。

其后，视频制作者伊利亚·奈舒勒决定将这段视频扩展成**，他以众筹的方式募集到制作资金，最终完成了**。

这部**起初定名《硬核》，奈舒勒将它拿到2015年的多伦多国际**节上放映，获得了多家**公司的竞拍。

最终美国STX 娱乐 公司以100万美元的价格拿下该片的发行权，出于市场考虑，片名被改成了《硬核亨利》，于2016年4月8日在美国上映。

**讲述男主角亨利某天醒来时发现自己失去了记忆，他必须穿越莫斯科，从军阀阿坎的手中解救自己的妻子埃斯特尔。

与传统动作片完全不同的是，**采用专用于极限运动自拍的摄像机GoProHERO3进行拍摄，全程皆为第一人称镜头，男主角亨利甚至没有一句台词。

长镜头的使用在这部**中简直到了疯魔的地步，为此剧组需要保持足够的耐心，克服种种难以想象的困难。

其中一段高速公路上的飞车追逐戏在片中只有3分多钟的片长，实际拍摄时却花了4天半的时间才完成，足见这部**拍摄难度之大。

**最终呈现在观众面前的是前后未有的犹如玩 第一人称射击 游戏 一般的视觉体验，这为观众带来强烈的新鲜感和兴奋感。

由此《硬核亨利》足以作为一部独特的动作**被载入史册，但一些观众认为在新鲜感过后，**的片长实在太长了。

6：《孤胆特工》2010年丨韩国

短刀与爪刀的终极PK

韩国的动作**受到香港**的影响很大，从故事编排到动作设计都曾经刻意模仿。

但在2000年之后，随着韩国**业的快速发展，其动作**也逐渐形成了属于自己的风格，相对宽松的审核制度，也使其令人惊叹的大尺度画面得以呈现。

比如2010年的动作片《孤胆特工》（原名《大叔》），讲述一名隐居的情报局，为解救被绑架的邻居小女孩，被迫重披战袍化身 百人斩杀手 的故事。

元斌饰演的情报局车泰锡在面对敌人时沉着冷静，熟悉各种枪械武器的使用，出手干净利落，为其设计的动作都是一招致命。

**高潮部分车泰锡面对一帮黑 社会 打手，先是用枪干掉好几个，再抽出短刀将打手们一个个刺死，其动作敏捷、招招夺命，充分展现了现代近身格斗技的精妙。

最后面对使用爪刀的保镖，短刀与爪刀的拼杀迅捷无比，亦是一大看点。

韩国由于特殊的国情，成年男性都必须服兵役，因此像元斌这样的艺人都参过军，亦在军队在系统的学习过格斗技，这是他们主演动作**也能够游刃有余的原因。

元斌是一位低调的艺人，也许由于“不差钱”，在主演了本片之后便退出**圈，至今没再出演过**。

这部**成了元斌的最后一部**，也是他的代表作之一。

2011年曾引进内地上映，片名《大叔》也被改为更直白的《孤胆特工》，由于喜欢韩国**的国人大都已经看过，而且引进版相比原片被删掉了7分钟大尺度画面，**最终只收获7534万元的票房成绩。

5：《拳霸》2003年丨泰国

在2000年之前，功夫片只属于中国，这种说法向来不存在争议。

虽然东南亚国家也有模仿港片套路拍的功夫片，但显然不成气候。

2003年，一部以泰拳为主题的功夫片，如晴空霹雳一般震撼全世界，也打破了中国市场对功夫片的垄断。

由普拉奇亚·平克尧执导，托尼·贾主演的动作片《拳霸》，是一部划时代的作品。

**吸引了大量香港动作片成功的元素，动作场面密集且极具创意，除了常规武打之外，飞车追逐、跑酷和惊险镜头一个不少，这些都令观众兴奋到了极点。

当时27岁的托尼·贾凭借扎实的武术功底，贡献出了难度极高的动作镜头，其标志性的720度回旋踢令人赏心悦目。

很多人都猜测托尼·贾是退役的泰拳手，事实上他出生于富裕的家庭，从小习练泰拳、跆拳道、剑法和棍法，却从未上过擂台。

未经授权请勿进行任何形式的转载

文件要求：

01受益人手动签名发票8份，证明此货物源产地来自中国，并根据lcaf no15729开具现金支付，海关编码为：84649500 和 846410

02全套签名的已装船洁净提单，标注运费预付，islami bank Bangladesh ltd背书提单，通知人为申请人和开证行

03保险由申请人支付。所有此信用证下的货物必须由受益人从装货日期开始通知商业保险公司bangshal支行，地址：lutfor rahman lane, (3 rd floor),north south road, bangshal, Dhaka, bangkadesh (传真:88-02-9562301) ，以及申请人和开证行 (传真:88-02-9556748) 有关承保单号为 micl/bang/mc-26/01/2011，日期 20012011，以及我们的信用证号码和完整的出货资料，此通知的副本具有相同的权威性。

04原产地证明一式两份，来自中国商会/政府主管部门

05手动签名的详细装箱单6份

06禁止用以色列国籍的以及联合国禁止的国家的船只/承运人来装运/转运到孟加拉国目的港，并出具证明随出货文件一起寄出。

07一整套具体的非议付单据

08申请人的姓名,地址，电话号码223-103-4602必须用无法擦拭的墨水打印或手写在包装/外箱/纸盒/盒子上

09原产国需显示在每个纸箱、纸盒/包/箱等上,开具受益人证明随附原始凭证内。

10一份满意的卖方信用报告必须通过以验证的信用证通知/议付行在出货前寄送给我们，此份报告副本随附原始交单文件。

11附加条款 47A：

1原套单证包括6份发票，2份整套单据副本和其余的2份发票将在信用证议付以后我们由登记在册的快递立即寄出。

2出货文件不能显示出货日期早於此信用证开证日期

3如果单据存在任何瑕疵，就算有保函或保留情况下，除非得到我们的许可外将不予议付。

4瑕疵费将扣除美金50元

5第三方文件，简易格式，陈旧，空白的租船契约提单不能接受

6所有文件必须显示此信用证号码和开证行的名称