详解Hadoop核心架构

通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。

通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足,后续及时修改。

HDFS的体系架构

整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。

HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了)。NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作。DataNode管理存储的数据。HDFS支持文件形式的数据。

从内部来看,文件被分成若干个数据块,这若干个数据块存放在一组DataNode上。NameNode执行文件系统的命名空间,如打开、关闭、重命名文件或目录等,也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写,并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。NameNode是所有HDFS元数据的管理者,用户数据永远不会经过NameNode。

如图:HDFS体系结构图

图中涉及三个角色:NameNode、DataNode、Client。NameNode是管理者,DataNode是文件存储者、Client是需要获取分布式文件系统的应用程序。

文件写入:

1) Client向NameNode发起文件写入的请求。

2) NameNode根据文件大小和文件块配置情况,返回给Client它管理的DataNode的信息。

3) Client将文件划分为多个block,根据DataNode的地址,按顺序将block写入DataNode块中。

文件读取:

1) Client向NameNode发起读取文件的请求。

2) NameNode返回文件存储的DataNode信息。

3) Client读取文件信息。

HDFS作为分布式文件系统在数据管理方面可借鉴点:

文件块的放置:一个Block会有三份备份,一份在NameNode指定的DateNode上,一份放在与指定的DataNode不在同一台机器的DataNode上,一根在于指定的DataNode在同一Rack上的DataNode上。备份的目的是为了数据安全,采用这种方式是为了考虑到同一Rack失败的情况,以及不同数据拷贝带来的性能的问题。

MapReduce体系架构

MR框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点上的TaskTracker共同组成。主节点负责调度构成一个作业的所有任务,这些任务分布在不同的不同的从节点上。主节点监视它们的执行情况,并重新执行之前失败的任务。从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个Job被提交时,JobTracker接受到提交作业和配置信息之后,就会将配置信息等分发给从节点,同时调度任务并监控TaskTracker的执行。JobTracker可以运行于集群中的任意一台计算机上。TaskTracker负责执行任务,它必须运行在DataNode上,DataNode既是数据存储节点,也是计算节点。JobTracker将map任务和reduce任务分发给空闲的TaskTracker,这些任务并行运行,并监控任务运行的情况。如果JobTracker出了故障,JobTracker会把任务转交给另一个空闲的TaskTracker重新运行。

HDFS和MR共同组成Hadoop分布式系统体系结构的核心。HDFS在集群上实现了分布式文件系统,MR在集群上实现了分布式计算和任务处理。HDFS在MR任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持,MR在HDFS的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作,并收集结果,二者相互作用,完成分布式集群的主要任务。

Hadoop上的并行应用程序开发是基于MR编程框架。MR编程模型原理:利用一个输入的key-value对集合来产生一个输出的key-value对集合。MR库通过Map和Reduce两个函数来实现这个框架。用户自定义的map函数接受一个输入的key-value对,然后产生一个中间的key-value对的集合。MR把所有具有相同的key值的value结合在一起,然后传递个reduce函数。Reduce函数接受key和相关的value结合,reduce函数合并这些value值,形成一个较小的value集合。通常我们通过一个迭代器把中间的value值提供给reduce函数(迭代器的作用就是收集这些value值),这样就可以处理无法全部放在内存中的大量的value值集合了。

说明:(第三幅图为同伴自己画的)

流程简而言之,大数据集被分成众多小的数据集块,若干个数据集被分在集群中的一个节点进行处理并产生中间结果。单节点上的任务,map函数一行行读取数据获得数据的(k1,v1),数据进入缓存,通过map函数执行map(基于key-value)排序(框架会对map的输出进行排序)执行后输入(k2,v2)。每一台机器都执行同样的操作。不同机器上的(k2,v2)通过merge排序的过程(shuffle的过程可以理解成reduce前的一个过程),最后reduce合并得到,(k3,v3),输出到HDFS文件中。

谈到reduce,在reduce之前,可以先对中间数据进行数据合并(Combine),即将中间有相同的key的对合并。Combine的过程与reduce的过程类似,但Combine是作为map任务的一部分,在执行完map函数后仅接着执行。Combine能减少中间结果key-value对的数目,从而降低网络流量。

Map任务的中间结果在做完Combine和Partition后,以文件的形式存于本地磁盘上。中间结果文件的位置会通知主控JobTracker,JobTracker再通知reduce任务到哪一个DataNode上去取中间结果。所有的map任务产生的中间结果均按其key值按hash函数划分成R份,R个reduce任务各自负责一段key区间。每个reduce需要向许多个map任务节点取的落在其负责的key区间内的中间结果,然后执行reduce函数,最后形成一个最终结果。有R个reduce任务,就会有R个最终结果,很多情况下这R个最终结果并不需要合并成一个最终结果,因为这R个最终结果可以作为另一个计算任务的输入,开始另一个并行计算任务。这就形成了上面图中多个输出数据片段(HDFS副本)。

Hbase数据管理

Hbase就是Hadoop database。与传统的mysql、oracle究竟有什么差别。即列式数据与行式数据由什么区别。NoSql数据库与传统关系型数据由什么区别:

Hbase VS Oracle

1、 Hbase适合大量插入同时又有读的情况。输入一个Key获取一个value或输入一些key获得一些value。

2、 Hbase的瓶颈是硬盘传输速度。Hbase的操作,它可以往数据里面insert,也可以update一些数据,但update的实际上也是insert,只是插入一个新的时间戳的一行。Delete数据,也是insert,只是insert一行带有delete标记的一行。Hbase的所有操作都是追加插入操作。Hbase是一种日志集数据库。它的存储方式,像是日志文件一样。它是批量大量的往硬盘中写,通常都是以文件形式的读写。这个读写速度,就取决于硬盘与机器之间的传输有多快。而Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间。它经常的操作时随机读写。要update一个数据,先要在硬盘中找到这个block,然后把它读入内存,在内存中的缓存中修改,过段时间再回写回去。由于你寻找的block不同,这就存在一个随机的读。硬盘的寻道时间主要由转速来决定的。而寻道时间,技术基本没有改变,这就形成了寻道时间瓶颈。

3、 Hbase中数据可以保存许多不同时间戳的版本(即同一数据可以复制许多不同的版本,准许数据冗余,也是优势)。数据按时间排序,因此Hbase特别适合寻找按照时间排序寻找Top n的场景。找出某个人最近浏览的消息,最近写的N篇博客,N种行为等等,因此Hbase在互联网应用非常多。

4、 Hbase的局限。只能做很简单的Key-value查询。它适合有高速插入,同时又有大量读的操作场景。而这种场景又很极端,并不是每一个公司都有这种需求。在一些公司,就是普通的OLTP(联机事务处理)随机读写。在这种情况下,Oracle的可靠性,系统的负责程度又比Hbase低一些。而且Hbase局限还在于它只有主键索引,因此在建模的时候就遇到了问题。比如,在一张表中,很多的列我都想做某种条件的查询。但却只能在主键上建快速查询。所以说,不能笼统的说那种技术有优势。

5、 Oracle是行式数据库,而Hbase是列式数据库。列式数据库的优势在于数据分析这种场景。数据分析与传统的OLTP的区别。数据分析,经常是以某个列作为查询条件,返回的结果也经常是某一些列,不是全部的列。在这种情况下,行式数据库反应的性能就很低效。

行式数据库:Oracle为例,数据文件的基本组成单位:块/页。块中数据是按照一行行写入的。这就存在一个问题,当我们要读一个块中的某些列的时候,不能只读这些列,必须把这个块整个的读入内存中,再把这些列的内容读出来。换句话就是:为了读表中的某些列,必须要把整个表的行全部读完,才能读到这些列。这就是行数据库最糟糕的地方。

列式数据库:是以列作为元素存储的。同一个列的元素会挤在一个块。当要读某些列,只需要把相关的列块读到内存中,这样读的IO量就会少很多。通常,同一个列的数据元素通常格式都是相近的。这就意味着,当数据格式相近的时候,数据就可以做大幅度的压缩。所以,列式数据库在数据压缩方面有很大的优势,压缩不仅节省了存储空间,同时也节省了IO。(这一点,可利用在当数据达到百万、千万级别以后,数据查询之间的优化,提高性能,示场景而定)

Hive数据管理

Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构。它提供了一系列的工具,用来进行数据提取、转换、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据机制。可以把Hadoop下结构化数据文件映射为一张成Hive中的表,并提供类sql查询功能,除了不支持更新、索引和事务,sql其它功能都支持。可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行,作为sql到MapReduce的映射器。提供shell、JDBC/ODBC、Thrift、Web等接口。优点:成本低可以通过类sql语句快速实现简单的MapReduce统计。作为一个数据仓库,Hive的数据管理按照使用层次可以从元数据存储、数据存储和数据交换三个方面介绍。

(1)元数据存储

Hive将元数据存储在RDBMS中,有三种方式可以连接到数据库:

·内嵌模式:元数据保持在内嵌数据库的Derby,一般用于单元测试,只允许一个会话连接

·多用户模式:在本地安装Mysql,把元数据放到Mysql内

·远程模式:元数据放置在远程的Mysql数据库

(2)数据存储

首先,Hive没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,用于可以非常自由的组织Hive中的表,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,这就可以解析数据了。

其次,Hive中所有的数据都存储在HDFS中,Hive中包含4中数据模型:Tabel、ExternalTable、Partition、Bucket。

Table:类似与传统数据库中的Table,每一个Table在Hive中都有一个相应的目录来存储数据。例如:一个表zz,它在HDFS中的路径为:/wh/zz,其中wh是在hive-site.xml中由$指定的数据仓库的目录,所有的Table数据(不含External Table)都保存在这个目录中。

Partition:类似于传统数据库中划分列的索引。在Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition数据都存储在对应的目录中。例如:zz表中包含ds和city两个Partition,则对应于ds=20140214,city=beijing的HDFS子目录为:/wh/zz/ds=20140214/city=Beijing;

Buckets:对指定列计算的hash,根据hash值切分数据,目的是为了便于并行,每一个Buckets对应一个文件。将user列分数至32个Bucket上,首先对user列的值计算hash,比如,对应hash=0的HDFS目录为:/wh/zz/ds=20140214/city=Beijing/part-00000;对应hash=20的,目录为:/wh/zz/ds=20140214/city=Beijing/part-00020。

ExternalTable指向已存在HDFS中的数据,可创建Partition。和Table在元数据组织结构相同,在实际存储上有较大差异。Table创建和数据加载过程,可以用统一语句实现,实际数据被转移到数据仓库目录中,之后对数据的访问将会直接在数据仓库的目录中完成。删除表时,表中的数据和元数据都会删除。ExternalTable只有一个过程,因为加载数据和创建表是同时完成。世界数据是存储在Location后面指定的HDFS路径中的,并不会移动到数据仓库中。

(3)数据交换

·用户接口:包括客户端、Web界面和数据库接口

·元数据存储:通常是存储在关系数据库中的,如Mysql,Derby等

·Hadoop:用HDFS进行存储,利用MapReduce进行计算。

关键点:Hive将元数据存储在数据库中,如Mysql、Derby中。Hive中的元数据包括表的名字、表的列和分区及其属性、表的属性(是否为外部表)、表数据所在的目录等。

Hive的数据存储在HDFS中,大部分的查询由MapReduce完成。

总结:

通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍。基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。从体系架构到数据定义到数据存储再到数据处理,从宏观到微观的系统介绍,为Hadoop平台上大规模的数据存储和任务处理打下基础

本文来自中国统计网,转载请标明出处。

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[aPhoto] 图签v1.1.9发布

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aPhoto Release Note
version: 1.1.9
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  aPhoto is a full-featured and easy-to-use software that allows you to add text and image watermarks to your photos. Protect your copyrights with a copyright notice or your logo. Or just add text comments to your photos.

[Bug Fixed]
1. aPhoto may throw "IllegalArgumentException: the value should be from 0 to 100" exception when progress displaying. 
2. Remove incorrect watermarks when multiple watermarks selected in watermark table. 
3. Watermark setting panel is still enabled when all watermarks were removed.

[Update] 
1. Make the first row is selelected by default in watermark list.
2. Add shortcut "Delete" for wathermark delete action in watermark table.
3. Add Italian language supported.

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More details please visit:
Home:	  http://www.acein.cn/p/aphoto
Fourm:	  https://groups.google.com/forum/#!forum/acein-aphoto
Facebook: http://www.facebook.com/aceinphoto

If you have any questions, comments or suggestions please contact us at this email:
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[aPhoto] 图签v1.1.8发布

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图签(aPhoto)发布文档
版本: 1.1.8
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【功能】 添加命令行支持。

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更多详细内容请访问:
http://www.acein.cn/p/aphoto
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【aPhoto】 1.1.7 发布

aPhoto icon aPhoto is an easy-to-use watermark sign tool.

 

Introduction:

aPhoto is a full-featured and easy-to-use software that allows you to add text and image watermarks to your photos. Protect your copyrights with a copyright notice or your logo. Or just add text comments to your photos.

Screenshots:

Features:

  • 1. Cross-platform: aPhoto is available for OS X, Windows and Linux.
        
  • 2. Green and Safe: No need to install, just run it after extracted.
    aPhoto has been collected by Softpedia, and get its Labs software safety certification .
  • 3. Batch processing: Batch sign photos with watermarks.
  • 4. Watermark Style: Text and image watermarks supported.
  • 5. Taken date: You can fetch the taken date of your photos if they have the taken date.
  • 6. Resize: Scale photos before or after watermark signing.
  • 7. Transparency: You can set transparency of watermarks.
  • 8. Position: You can set watermark position by 3 3 grids way, and offset can be set for adjustment.
  • 9. Rotate: You can rotate text/image watermarks freely.

 

Requirements:

 

How to install:

  • 1. Download.
    You can download aPhoto at this page and you can also download aPhoto from Softpedia .
  • 2. Install.
    No need to install, just decompress your downloaded zip package.
    If what you used is Ubuntu and its version is Saucy (13.10), Raring (13.04), Quantal (12.10) or Precise (12.04),
    You can search and install aPhoto in USC(Ubuntu Software Center).
    Or you can install it at command line:

    sudo apt-get update
    sudo apt-get install aphoto

 

How to run:

  • Double click “aphoto.jar”.
  • Right click on “aphoto.jar” and select “Open with Java runtime”.
  • OS X: run “java -jar aphoto.jar”
    Linux: Click aphoto.sh
    Windows: Click aphoto.VBS
  • Please refer to manual for details.

 

Tutorial

 

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Version Publish Date Download Change Log
1.1.7 2013.11.09 aphoto_1.1.7.zip changelog.txt
1.1.6 2013.10.07 aphoto_1.1.6.zip changelog.txt
1.1.5 2013.09.07 aphoto_1.1.5.zip changelog.txt
1.1.4 2013.08.25 aphoto_1.1.4.zip changelog.txt
1.1.3 2013.08.12 aphoto_1.1.3.zip changelog.txt
1.1.2 2013.07.13 aphoto_1.1.2.zip changelog.txt
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【aPhoto】 1.1.6 发布

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【aPhoto】 1.1.5 发布

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Tom Stoddart:苦难见证者

斯托达特(Tom Stoddart)英国摄影师,出生于1953年。主要作品包括南斯拉夫战争、非洲艾滋病流行地区、南亚海啸、911事件等,他曾于1992年萨拉热窝拍摄期间严重受伤。

 

 

人类创造了文明也创造战争;战争是世界上最可怕也是最可恨的发明,尤其是现在当我们越来越满足现况,也就越来越不满足,人类的欲望不断攀升,地球也就越是危险。就如同爱因斯坦曾经说过:“我不知道第三次世界大战将会是如何,但第四次世界大战时,人们会以石头互相抗争。”

 

来自英国的摄影师斯托达特(Tom Stoddart)生于1953年,1978年移居伦敦后,开始为《时代》周刊拍摄新闻图片,摄影生涯当中纪实过非洲爱滋病、911事件、中国儿童体操员的严格训练、南斯拉夫内战甚至曾被困在巴勒斯坦难民营当中。不仅如此,新闻摄影师往往是冒着生命危险去拍摄“现场”的实况,也因此1991年7月深入萨拉热窝拍摄南斯拉夫内战时受过严重的伤害。

 

“我对战争大片式的作品完全没有兴趣,我在意的是记录人们在战争阴影下的生活。街上每天回响着狙击子弹划破空气的声音,亡魂不计其数。生活在战火下的人们谁敢说自己不害怕,不是在撒谎就是有点傻。你必须寻找到对抗恐惧的方法,你必须表现得非常镇定。你去那儿既不是为了度假也不是为了找刺激,你去那儿是因为感觉到自己的照片也许能让事情出现转机。萨拉热窝是我多年工作经历中最危险的地方。也许我能够离开,但居住在萨拉热窝的人们不能。

 

“在萨拉热窝工作最不可思议之处在于它离伦敦很近很近,近到只需要一两个小时你就能站在希斯罗机场的大厅。那里来来往往的人有的打算去滑雪,有的打算去加勒比度假,而你只想仰天长啸,为什么你们不懂?你不过是一个不速之客。”

 

时至今日斯托达特已是世界上令人尊敬的摄影师之一,2012年英国伦敦的奥运与残奥会期间,他在伦敦南岸举办了个人摄影回顾特展,将他所目击见证的苦难瞬间,与世人分享。

 

From slide@sina.

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十大抹杀生活乐趣的高科技产品 你中枪了吗?

这个世界奇妙的地方就在于,它可以是天堂,也可以是地狱,完全取决于你怎样去看待你的生活,所以我们都应该让自己的生活中多一些乐趣。对于某些人来说,乐趣就是请病假躲在家里玩最新的《使命召唤》游戏,或是去游乐园体验刺激的过山车,或许是欣赏一场精彩的百老汇歌舞剧。但不幸的是,很多前沿的高科技技术并非总能给我们带来欢乐,或许一开始很新鲜,但逐渐会让你感觉响应摆脱它们但又无从下手。一起来看看以下十大抹杀生活乐趣的高科技产物,哪一个是让你最感同身受的。

 

1. 黑莓手机

十大抹杀生活乐趣的高科技产品 你中枪了吗?

很久以前,你的工作只是你在公司办公室时需要考虑的事情,它们不会跟着你回家,在你吃完晚餐时开始提醒你汇报最新的销售数字;也没有在你度假时,不停地闪烁LED等让你查看新邮件,你可以与孩子们享受一个难忘的假期。

但是,感谢黑莓,上述的种种都不存在了。这款为商务而生的手机,会将工作带到任何地方,哪怕是你在卫生间里。

2. 浏览器检测功能

十大抹杀生活乐趣的高科技产品 你中枪了吗?

如果合理的使用,浏览器检测实际上是一个很贴心的功能,它能够自动检测你所使用的设备,然后选择最合适的版本,让你在小屏幕的智能手机上也可以方便地浏览网页内容。但不幸的是,现在这个功能似乎论文软件厂商推广App应用的工具,不管你是否愿意,只要是你使用移动智能设备登录网站,都会弹出“下载我们的App!购买App!”等恼人的提示,你很难直接浏览到你想要看的内容。

3. 网上购票

十大抹杀生活乐趣的高科技产品 你中枪了吗?

早在以前,享受娱乐生活是一件很简单的事,你只需要打一个订票电话,基本上就可以买到你想要看的演出票,即使是一些比较紧俏的演出,可能也不会花费你太多的金钱。但是现在,得益于发达的互联网,在线购票的形式也更加多样,很多时候你无法在官网买到票,而是不得不去二手票网站花高价竞拍,因为很多票贩子永远是先人一步的。

认为我们太夸张了?不妨看看二手票务网站ViaGogo出售的滚石乐队/邦乔维的演出票,6张售价总价高达42489英镑(约合人民币402062元),其中光手续费就高达5400英镑。

4. 社交媒体

十大抹杀生活乐趣的高科技产品 你中枪了吗?

社交媒体抹杀生活乐趣的部分在于陌生人不断上传的婴儿照片、产品广告或是植入,以及那些无聊的小游戏。但最令人讨厌的部分是当你养成了Po照片的习惯后,如果你撒谎请病假出去玩时,你需要忍住,否则你的同事上司就能通过社交媒体了解到你真正在干什么,套用一句美剧里的台词“Privacy is Dead”(隐私已死)。

5. 行车记录仪

十大抹杀生活乐趣的高科技产品 你中枪了吗?

行车记录仪的确能够帮助用户解决行车纠纷,或是帮助父母能够更加了解孩子的行车状况,从安全角度来看是很值得称赞的。但是,一些公司的系统往往也会成为保险公司拒绝支付保费的借口。比如Ingenie公司的产品,甚至会干预用户转弯、加速和速度,并通过这些数据进行分析,来判断并调整他们的保费,过多的干预让你没有了驾驶的乐趣。

6. 数字压缩音乐

十大抹杀生活乐趣的高科技产品 你中枪了吗?

数字技术是伟大的,但有时候也是低质量的,比如音乐。有了MP3和AAC格式,你的确可以在一个iPod上存储上万首歌曲,但是不管你换上多么昂贵的耳机,音源压缩带来的音质损失都是不可避免的。当然,高节奏的生活需要快餐文化,这些存在都是合理的;但是,当你聆听MP3音乐时获得的感动,可能永远没有麻烦的黑胶唱片那么让人难忘。

7. 谷歌(搜索引擎)

十大抹杀生活乐趣的高科技产品 你中枪了吗?

A:“给你出道智力测验题?”B:“没问题,说慢点,我Google一下……”。是的,搜索引擎的出现不仅是乐趣杀手,也让人们变得懒于思考,而是过多地借助工具。

8. Twitter(微博)

十大抹杀生活乐趣的高科技产品 你中枪了吗?

“晚安,我要睡了”。大家都知道这是个谎言,因为基本上你还需要看微博至少半个小时。几乎每一个拥有微博的人,都有意无意地要摆弄下手机,刷新一下内容,其实你还可有很多其他有趣的事情可以做。

9. GPS

十大抹杀生活乐趣的高科技产品 你中枪了吗?

GPS其实是一个很有用的现代发明,能够帮助你导航,尽情游览任何你从没去过的城市。但是另一方面,它也触犯了用户的隐私,比如“查找我的手机”功能,如果你知道对方的账户和密码,就能够实时监控对方的位置,我相信很多已婚男士都会感同身受。

10. 其他人的拍照手机

十大抹杀生活乐趣的高科技产品 你中枪了吗?

你可能很享受拍照手机带来的方便,除非是你在一场期待已久的演出中,你发现自己什么都看不到,因为所有人都在举着手机摄像,眼前只是一块块明亮的小屏幕。更夸张的是,现在一些特立独行的人,甚至开始举着iPad在演唱会中摄像,是的,iPad!

来源:techradar

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