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MapReduce MapReduce原理非常重要,hive与spark都是基于MR原理 MapReduce采用多进程,方便对每个任务资源控制和调配,但是进程消耗更多的启动时间,因此MR时效性不高.适合批量,高吞吐的数据处理.Spark采用的是多线程模型. MapReduce执行流程 Map过程 map函数开始产生输出时,并不是直接将数据写到磁盘,它利用缓冲的方式写到内存.每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出.在默认情况下,缓冲区大小为100MB.一旦缓冲内容达到阈值(默认80%

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1.一条查询SQL执行流程图 2.查询SQL执行流程之发送SQL请求 (1)客户端按照Mysql通信协议将SQL发送到服务端,SQL到达服务端后,服务端会单起一个线程执行SQL. (2)执行时Mysql首先判断SQL的前6个字符是否为select.并且语句中是否带有SQL_NO_CACHE关键字,如果没有则进入查询缓存. 3.查询SQL执行流程之查询缓存 查询缓存说白了就是一个哈希表,将执行过的语句及其结果以键值对的格式缓存到内存中.其中key是一个哈希值,由查询SQL.当前要查询的数据库.客户

Struts2的执行流程如下: 1.浏览器发送请求,经过一系列的过滤器,到达StrutsPreapareAndExecteFilter 2.StrutsPrepareAndExectueFilter通过ActionManeger来判断当前的请求是否要调用某个Action处理,如果不需要,则按原来的流程走.如果需要九江请求交给ActionProxy来处理 3.ActionProxy通过ConfigurationManger询问配置文件(Struts.xml),找到需要调用的Action类 4.创建

 Struts2是一套很优秀的Web应用框架,实现优雅.功能强大.使用简洁.能够说是Struts2是一款很成熟的MVC架构. 在我们学习Struts2时,最好是先学习它的执行流程.核心概念.从中得到启示.提升自己,而不不过学习怎么怎么使用它. 在网上看到这样一句话: 你千万不要成为一个仅仅会熟练使用框架的程序猿.那样.你会疲于奔命,你或许永远仅仅会使用 Hadoop ,而写不出一个 Hadoop ,你仅仅是一个 Hadoop程序猿,而不是一个分布式project师. 你或许永远仅仅会使用 Str

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mybatis的框架的原理(执行流程).

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