一.前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制,所以还是有必要了解一下的. 二.架构图 三.基本概念: 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块,是一个主从架构.管理磁盘小文件的地址. MapOutputTrackerMaster是主对象,存在于Driver中. MapOutputTrackerWorker是从对象,存在于Excutor中. 2) BlockManager BlockManager块管理者,是Sp

题目描述: 编写一个函数实现Linux文件寻址的算法,即读取文件当前位置到物理存储位置的转换函数,需要给出运行的测试数据,可以假设和模拟需要的数据和结构.即编写一个函数unsigned long ltop(unsigned long logblkNum). 计算逻辑块号logblkNum所对应的物理块的块号. #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<time.h> #define index (12) //直接索引块数

来源:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-filesrc/ 原理及普通文件的恢复 要想恢复误删除的文件,必须清楚数据在磁盘上究竟是如何存储的,以及如何定位并恢复数据.本文从数据恢复的角度,着重介绍了 ext2 文件系统中使用的一些基本概念和重要数据结构,并通过几个实例介绍了如何手工恢复已经删除的文件.最后针对 ext2 现有实现存在的大文件无法正常恢复的问题,通过修改内核中的实现,给出了一种解决方案. 内容 对于很多 Linux 的用户

引子 阮一峰一则教程中, 将应用放置在  npm 模块安装目录同等级的目录(https://github.com/ruanyf/webpack-demos)下. 但是应用目录文件中, 引用标准库的使用方法没有变化 https://github.com/ruanyf/webpack-demos/blob/master/demo15/index.js 如下代码 import React from 'react'; import { render } from 'react-dom'; import

原理及普通文件的恢复 要想恢复误删除的文件,必须清楚数据在磁盘上究竟是如何存储的,以及如何定位并恢复数据.本文从数据恢复的角度,着重介绍了 ext2 文件系统中使用的一些基本概念和重要数据结构,并通过几个实例介绍了如何手工恢复已经删除的文件.最后针对 ext2 现有实现存在的大文件无法正常恢复的问题,通过修改内核中的实现,给出了一种解决方案. 内容 对于很多 Linux 的用户来说,可能有一个问题一直都非常头疼:对于那些不小心删除的数据来说,怎样才能恢复出来呢?大家知道,在 Windows 系统

[Spark-core学习之八] SparkShuffle & Spark内存管理环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.SparkShuffle1. SparkShuffle概念reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,v

广播变量和累加器 广播变量 广播变量理解图 广播变量使用 val conf = new SparkConf() conf.setMaster("local").setAppName("brocast") val sc = new SparkContext(conf) val list = List("hello xasxt") val broadCast = sc.broadcast(list) val lineRDD = sc.textFile

Spark相关问题 Spark比MR快的原因? 1) Spark的计算结果可以放入内存,支持基于内存的迭代,MR不支持. 2) Spark有DAG有向无环图,可以实现pipeline的计算模式. 3) 资源调度模式:Spark粗粒度资源调度,MR是细粒度资源调度. 资源复用:Spark中的task可以复用同一批Executor的资源. MR里面每一个map task对应一个jvm,不能复用资源. Spark中主要进程的作用? Driver进程:负责任务的分发和结果的回收. Executor进程:

一.HDFS概述         优点:高容错性.适合批处理.适合大数据处理.流式文件访问:一次写入,多次读取.         缺点:不适合低延迟数据访问.不适合小文件存取(受限于NameNode).不适合并发写入. 二.HDFS基本架构和原理         考虑一个问题:如何实现一个分布式文件系统?         业务场景:目前有几个T级别的大文件,有数个大容量存储主机.         初期思路:将每个文件创建几个副本,通过冗余机制,分别存放到不同的机器上.另外,通过一台专门的主机ma

catalog . 设备驱动程序简介 . I/O体系结构 . 访问设备 . 与文件系统关联 . 字符设备操作 . 块设备操作 . 资源分配 . 总线系统 1. 设备驱动程序简介 设备驱动程序是内核的关键领域,在很多时候,判断一个操作系统的性能时,主要是通过现有驱动程序可用的外设数目和驱动程序对外设的支持程序来判断,例如 . 显卡驱动能够多大程序地发挥显卡硬件本身的性能 . 网卡驱动能否100%挖掘硬件的处理速度 .. 因此,内核源代码的相当大一部分是在致力于设备驱动程序的实现设备驱动程序基于中心

  上一遍博文的重点其实将ext2整体的组织框架,我们知道了ext2文件系统由块组组成,每个块组里面的组织形式.我们甚至直接把超级块和组描述符里面的内容,用十六进制形式展现了出来.这篇博文主要讲述如何mke2fs生成合适需要的ext2 文件系统,基本就是参数选择的问题.        mke2fs 常用的几个参数有:       1)    -b     block-size .       块大小是ext2文件系统比较重要的一个参数,目前只支持1024.2048和4096.上篇博文讲到了其中的

作为宇宙第一IDE,怎么可以不支持python开发呢? 1.Visual Studio Installer 扩展Python开发 开始菜单中打开Visual Studio Installer,点修改. 选择python开发,如果没有python开发,就升级Visual Studio Installer: 修改完毕以后,打开新建新项目就能看到python开发相关的. 2.使用Helicon Zoo扩展Microsoft IIS的Web框架 Helicon Zoo是在Microsoft IIS上运行

使用的Linux发行版本为Redhat 1.Linux(RedHat)基础学习-命令行使用入门 2.Linux(RedHat)基础学习-文件寻址与管理 3.Linux(RadHat)基础学习-vim编辑器及文件的输入输出 4.Linux(RadHat)基础学习-用户管理 5.Linux(RadHat)基础学习-文件权限 6.Linux(RadHat)基础学习-进程管理 7.Linux(RadHat)基础学习-系统服务控制及sshd服务 8.Linux(RadHat)基础学习-文件传输 9.Lin

Livepeer Whitepaper 分布式视频流媒体传输协议及经济激励 Doug Petkanics doug@livepeer.org Eric Tang eric@livepeer.org 翻译 Elnino Wang elninowang@qq.com 摘要 Livepeer项目旨在提供一种完全去中心化.高度可扩展.加密Token激励的实时视频流网络协议,并产生一种解决方案,该解决方案可以作为去中心化式开发(Web3)堆栈中的实况媒体层.此外,LIVEPER旨在为任何现有的直播提供一种

其实关于什么用flask搭建一个后台博客啥的跟着官方文档做一遍就行了.感觉啥都有我这里就不赘述了只是记录一个笔记,因为稍微有几个地方有点坑. 目标:做了一个简易页面给电商的同事用来添加商品 首先是安装flask和mako. 这里注意不仅要安装mako还要安装mako针对flask的扩展才能正常使用. Flask==0.10.1 flask-mako==0.3 flask-peewee==0.6.6mako==1.0.3 使用pip install一个一个安装或者使用pip install -r

Hadoop---HDFS HDFS 性能详解 HDFS 天生是为大规模数据存储与计算服务的,而对大规模数据的处理目前还有没比较稳妥的解决方案. HDFS 将将要存储的大文件进行分割,分割到既定的存储块(Block)中进行了存储,并通过本地设定的任务节点进行预处理,从而解决对大文件存储与计算的需求.在实际工作中,除了某些尺寸较大的文件要求进行存储及计算,更多时候是会产生并存储无数的小尺寸文件.而对于小尺寸文件的处理, HDFS 没有要求使用者进行特殊的优化,也就是说可以通过普通的编程与压缩方式进

  上一遍博文的重点其实将ext2整体的组织框架,我们知道了ext2文件系统由块组组成,每个块组里面的组织形式.我们甚至直接把超级块和组描述符里面的内容,用十六进制形式展现了出来.这篇博文主要讲述如何mke2fs生成合适需要的ext2 文件系统,基本就是参数选择的问题.        mke2fs 常用的几个参数有:       1)    -b     block-size .       块大小是ext2文件系统比较重要的一个参数,目前只支持1024.2048和4096.上篇博文讲到了其中的

原文:https://www.jianshu.com/p/74626c2d2916 什么是位图 位图(bitmap)的定义 维基百科中关于位图的介绍: 一种数据结构,代表了有限域中的稠集(dense set),每一个元素至少出现一次,没有其他的数据和元素相关联.在索引.数据压缩等方面有广泛应用. 自己的理解 位图就是按位(bit)来记录.索引某个对象状态的图表(map),即用每一位(bit)来存放每一个对象的某种状态(例如分别用0和1表示的话,可以表示同一对象的两种状态). 这在数据规模大.而数

一.项目架构: 研习了多天flask,今天终于按照标准流程写了一个实验demo,并实现了ORM调用,一起喜欢自己写原生SQL.废话不多说,来看项目文件结构 mysite/ ./config/ default.py#默认上线的配置文件 development.py#开放过程的配置文件 debug.py#调试过程的配置文件 ./instance/ config.py#特殊的复写的配置文件 ./utils/#自定义的lib库 tools1.py tools2.py ./main/#app所在库 __i

基本原理 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop的一个基础的分布式文件系统,这个分布式的概念主要体现在两个地方: 数据分块存储在多台主机 数据块采取冗余存储的方式提高数据的可用性 针对于以上的分布式存储概念,HDFS采用了master/slave的主从结构来构建整个存储系统.之所以可以通过分散的机器组成一个整体式的系统,这其中机器之间的相互通讯必不可少.对于一个程序在不同机器上的通讯,主要是通过远程系统调用RPC(remote procedure