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Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且…

什么是自动化 先来说说为什么要自动化.凡是要考虑到自动化时,你所做的工作必然是存在很多重复乏味的劳作,很有必要通过程序来完成这些任务.这样一来就可以解放生产力,将更多的精力和时间投入到更多有意义的事情上.随着前端开发不再是简单的作坊式作业,而成为一个复杂的工程时,还涉及到性能优化一系列工作等等,这时自动化已然是迫切的需求. 早期的网站开发 在还没有前端工程师这种分工如此明确的岗位时,大家所理解的前端工作无非就是制作网页的人,包括html.css.js等.稍微高级点的可能就是php了,可以读写数据…

Struts2使用了WebWork的设计核心(XWork),在内部使用拦截器处理用户请求,从而允许用户业务逻辑控制器和ServletAPI分离.Struts2内部是一个MVC架构,Struts2 的核心控制器是FilterDispatcher,客户端发送请求,而经过核心控制器FilterDispatcher处理,根据页面发送的请求,从而确定请求的是哪个action,而action是MVC中的Model,最后确定返回哪个页面(html或jsp) 具体工作流程: (1)浏览器发送请求: (2)核心拦…

Docker提供一种方法在容器中运行安全隔离的应用程序,应用程序与所有依赖项和库一起打包在容器中.因为你的应用程序总是可以使用它在构建镜像中期望的环境运行,测试和部署比以往任何时候都更简单,因为你的构建将是完全可移植的,并且可以按照设计在任何环境中运行.由于容器是轻量级的,并且没有虚拟机管理程序的额外负载运行,你可以在单个内核上运行依赖于不同库和环境的多个应用程序,每个应用程序不会干扰另一个.这允许你通过将应用程序的"扩展单位"从虚拟机或物理机转移到容器实例,从而获得更多的硬件. Do…

什么是SpringMVC? SpringMVC是Spring家族的一员,Spring是将现在开发中流行的组件进行组合而成的一个框架!它用在基于MVC的表现层开发,类似于struts2框架 为什么要使用SpringMVC? 我们在之前已经学过了Struts2这么一个基于MVC的框架-.那么我们已经学会了Struts2,为啥要要学习SpringMVC呢??? 下面我们来看一下Struts2不足之处: 有漏洞[详细可以去搜索] 运行速度较慢[比SpringMVC要慢] 配置的内容较多[需要使用Stru…

这一节我们来看看拦截器,在讲这个之前我是准备先看struts的声明式异常处理的,但是我发现这个声明式异常处理就是由拦截器实现的,所以就将拦截器的内容放到了前面. 这一节的内容是这样的: 拦截器的介绍 拦截器在struts中的地位 拦截器的作用 拦截器的配置(自定义拦截器) 拦截器实现声明式异常处理 拦截器的介绍: 在看到拦截器的时候我的第一反应就想到了过滤器,在javaweb里面我们可以设置过滤器,request请求想要和服务区建立连接之前都要经过这个过滤器,然后才能访问到服务器. 同样的str…

作者 : 韩曙亮 博客地址 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/42462795 转载请著名出处 相关资源下载 :  -- u-boot 源码 : http://download.csdn.net/detail/han1202012/8342761 -- S3C2440 文档 : http://download.csdn.net/detail/han1202012/8342701 -- S5PV210_iROM_Applicati…

1. C1编译器线程 C1编译器(aka Client Compiler)的代码位于hotspot\share\c1.C1编译线程(C1 CompilerThread)会阻塞在任务队列,当发现队列有编译任务即可CompileTask的时候,线程唤醒然后调用CompilerBroker,CompilerBroker再进一步选择合适编译器,以此进入JIT编译器的世界. CompilerBroker到C1编译器进行JIT编译的调用栈如下: CompileBroker::invoke_compiler_…

1.  概述 数据层:结构化数据+非结构化数据+日志信息(大部分为结构化) 传输层:flume(采集日志--->存储性框架(如HDFS.kafka.Hive.Hbase))+sqoop(关系型数据性数据库里数据--->hadoop)+kafka(将实时日志在线--->sparkstream在数据进行实时处理分析) 存储层:HDFS+Hbase(非关系型数据库)+kafka(节点上默认存储1G数据) 资源调度层:Yarn 计算层:MapReduce+ Hive(计算+存储型框架:sql--…