在net4.0以前,当调用ThreadPool.QueueUserWorkItem方法往线程池中插入作业时,会把作业内容(其实就是一个委托)放到线程池中的一个全局队列中,然后线程池中的线程按照先进先出的方式取出作业,并处理. 如下图中的方式,主程序创建了Item到Queue中,然后分配到了各个工作线程中.     但是在.net 4.0以后,线程池做了一些改进,比如增加了TPL(Task Parallel Library),TPL使用到了.net 4.0中新增加的一些特性.这些特性只能通过TPL…

在net4.0以前,当调用ThreadPool.QueueUserWorkItem方法往线程池中插入作业时,会把作业内容(其实就是一个委托)放到线程池中的一个全局队列中,然后线程池中的线程按照先进先出的方式取出作业,并处理. 如下图中的方式,主程序创建了Item到Queue中,然后分配到了各个工作线程中.    但 是在.net 4.0以后,线程池做了一些改进,比如增加了TPL(Task Parallel Library),TPL使用到了.net 4.0中新增加的一些特性.这些特性只能通过TPL…

ASP.NET Core 运行原理剖析2:Startup 和 Middleware(中间件) Startup Class 1.Startup Constructor(构造函数) 2.ConfigureServices 3.Configure方法 Middleware 1.中间件注册 2.常用中间件 在上一节(文章链接)中提到ASP.NET Core WebApp 必须含有Startup类,在本节中将重点讲解Startup类以及Middleware(中间件)在Startup类中的使用. Start…

参考 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4721326.html 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkCon…

ASP.NET Core 是新一代的 ASP.NET,第一次出现时代号为 ASP.NET vNext,后来命名为ASP.NET 5,随着它的完善与成熟,最终命名为 ASP.NET Core,表明它不是 ASP.NET 的升级,而是一个重新设计的Web开发框架.而它一个非常重要的变化就是它不再依赖于IIS,而是一个独立的自寄宿的控制台应用程序,这也是它可以跨平台的基石,而本文就来详细探讨一下 ASP.NET Core 的启动过程. 前言 我们先回顾一下以前的 ASP.NET 是怎么来运行的: AS…

本课主题 CacheManager 运行原理图 CacheManager 源码解析 CacheManager 运行原理图 [下图是CacheManager的运行原理图] 首先 RDD 是通过 iterator 来进行计算: CacheManager 会通过 BlockManager 从 Local 或者 Remote 获取数据直接通过 RDD 的 compute 进行计算,有可能需要考虑 checkpoint; 通过 BlockManager 首先从本地获取数据,如果获得不到数据的话会从远程获取…

在大数据领域,只有深挖数据科学领域,走在学术前沿,才能在底层算法和模型方面走在前面,从而占据领先地位. Spark的这种学术基因,使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势.无论是性能,还是方案的统一性,对比传统的Hadoop,优势都非常明显.Spark提供的基于RDD的一体化解决方案,将MapReduce.Streaming.SQL.Machine Learning.Graph Processing等模型统一到一个平台下,并以一致的API公开,并提供相同的部署方案,使得Spark的工程应用领域…

Spark作业基本运行原理: 我们使用spark-submit提交一个spark作业之后,这个作业就会启动一个对应的Driver进程.根据你使用的部署模式(deploy-mode)不同:1)Driver进程可能在本地启动,也可能在集群中的某个工作节点上启动:2)Driver进程本身会根据我们设置的参数,占有一定数量的内存和CPU core.而Driver进程要做的第一件事情,就是向集群管理器(可以是Spark Standlone集群,也可以是其他的资源管理集群,比如:YARN作为资源管理集群.)…

调优概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作…

Fork/Join 框架:就是在必要的情况下,将一个大任务,进行拆分(fork)成若干个小任务(拆到不可再拆时),再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总. Fork/Join 框架与线程池的区别 采用 “工作窃取”模式(work-stealing):当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行,并将小任务加到线程队列中,然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中. 相对于一般的线程池实现,fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上.在一般的线程池中…