论文内容: 待整理 参考文献: Spark: Cluster Computing with Working Sets. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica. HotCloud 2010. June 2010. Spark :工作组上的集群计算的框架

在上一篇我们对CoreCLR中的JIT有了一个基础的了解, 这一篇我们将更详细分析JIT的实现. JIT的实现代码主要在https://github.com/dotnet/coreclr/tree/master/src/jit下, 要对一个的函数的JIT过程进行详细分析, 最好的办法是查看JitDump. 查看JitDump需要自己编译一个Debug版本的CoreCLR, windows可以看这里, linux可以看这里, 编译完以后定义环境变量COMPlus_JitDump=Main, Mai

Job->Stage->Task开发完一个应用以后,把这个应用提交到Spark集群,这个应用叫Application.这个应用里面开发了很多代码,这些代码里面凡是遇到一个action操作,就会产生一个job任务. 一个Application有一个或多个job任务.job任务被DAGScheduler划分为不同stage去执行,stage是一组Task任务.Task分别计算每个分区partition上的数据,Task数量=分区partition数量. Spark如何划分Stage:会从执行act

Spark内部有若干术语(Executor.Job.Stage.Task.Driver.DAG等),需要理解并搞清其内部关系,因为这是性能调优的基石.   节点类型有: 1. Master 节点: 常驻master进程,负责管理全部worker节点. 2. Worker 节点: 常驻worker进程,负责管理executor 并与master节点通信. Dirvier:官方解释为: The process running the main() function of the applicatio

一.摄像头工作原理 上一篇我们讲了摄像头模组的组成,工作原理,做为一种了解.下面我们析摄像头从寄存器角度是怎么工作的.如何阅读摄像头规格书(针对驱动调节时用到关键参数,以GT2005为例). 规格书,也就是一个器件所有的说明,精确到器件每一个细节,软件关心的寄存器.硬件关心的电气特性.封装等等.单单驱动方面,我们只看对我们有用的方面就可以了,没必要全部看完.主要这样资料全都是鸟语(En),全部看完一方面时间上会用的比较多,找到关键的地方就行了. 1.camera的总体示意图如下:控制部分为摄像头

关键词:android  camera CMM 模组 camera参数  CAMIF平台信息:内核:linux系统:android 平台:S5PV310(samsung exynos 4210) 作者:xubin341719(欢迎转载,请注明作者) android camera(一):camera模组CMM介绍 android camera(二):摄像头工作原理.s5PV310 摄像头接口(CAMIF) android camera(三):camera V4L2 FIMC android cam

一般开发员只会应用SQL的四条经典语句:select,insert,delete,update.但是我从来没有研究过它们的工作原理,这篇我想说一说select在数据库中的工作原理. B/S架构中最经典的话题无非于三层架构,可以大概分为数据层,业务逻辑层和表示层,而数据层的作用一般都是和数据库交互,例如查询记录.我们经常是写好查询SQL,然后调用程序执行SQL.但是它内部的工作流程是怎样的呢?先做哪一步,然后做哪一步等,我想还有大部分朋友和我一样都不一定清楚. 第一步:应用程序把查询SQL语句发给

此页图解 git 中的最常用命令.如果你稍微理解git的工作原理,这篇文章能够让你理解的更透彻. 基本用法 上面的四条命令在工作目录.暂存目录(也叫做索引)和仓库之间复制文件. git add files把当前文件放入暂存区域. git commit给暂存区域生成快照并提交. git reset - files用来撤销最后一次git add files,你也可以用git reset撤销所有暂存区域文件. git checkout - files把文件从暂存区域复制到工作目录,用来丢弃本地修改.

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

本課主題 Spark Worker 原理 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 Worker 启动 Executor 源码鉴赏 Worker 与 Master 的交互关系 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Spark Worker 原理图 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 因为 Worker 中有消息的循环体,可以用来接收消息,接上一章介绍当 Master 把一个 LaunchDriver 发送到 Worker 的时候,Wo

在大数据的各种框架中,hadoop无疑是大数据的主流,但是随着电商企业的发展,hadoop只适用于一些离线数据的处理,无法应对一些实时数据的处理分析,我们需要一些实时计算框架来分析数据.因此出现了很多流式实时计算框架,比如Storm,Spark Streaming,Samaz等框架,本文主要讲解Spark Streaming的工作原理以及如何使用. 一.流式计算 1.什么是流? Streaming:是一种数据传送技术,它把客户机收到的数据变成一个稳定连续的流,源源不断地送出,使用户听到的声音或看

本课主题 Spark Worker 原理 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 Worker 启动 Executor 源码鉴赏 Worker 与 Master 的交互关系 Spark Worker 原理图 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 因为 Worker 中有消息的循环体,可以用来接收消息,接上一章介绍当 Master 把一个 LaunchDriver 发送到 Worker 的时候,Worker 接收这个 LaunchDriver 然后创建一个新的 DriverRunner

Apache Spark的工作原理 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/Apache-Spark%E7%9A%84%E5%B7%A5%E4%BD

hadoop Spark On Yarn工作原理

一.基本工作原理 1.特点 分布式: 主要是基于内存(少数情况基于磁盘): spark与,MapReduce最大的不同在于迭代式计算: MR分为两个阶段,map和reduce,两个阶段完了我们,job就结束了,所以我们在一个job里能做的处理很有限,只能是在map和reduce里处理: spark计算模型,可以分为n个阶段,因为它是内存迭代式的,我们在处理完一个阶段以后,可以继续往下处理很多个阶段,而不只是两个阶段,所以,spark相较于MR, 计算模型可以提供更强大的功能 二.RDD 1. 1

一.大数据实时计算介绍 1.概述 Spark Streaming,其实就是一种Spark提供的,对于大数据,进行实时计算的一种框架.它的底层,其实,也是基于我们之前讲解的Spark Core的. 基本的计算模型,还是基于内存的大数据实时计算模型.而且,它的底层的组件或者叫做概念,其实还是最核心的RDD. 只不过,针对实时计算的特点,在RDD之上,进行了一层封装,叫做DStream.其实,学过了Spark SQL之后,你理解这种封装就容易了.之前学习Spark SQL是不是也是发现, 它针对数据查

一.工作原理剖析 1.图解 二.性能优化 1.设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf()) 2.在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT.减少数据类型导致的不必要的内存开销. 3.编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select name from students.不要写select *的方式. 4.并行处理查询结果:对于Spark SQL查询的结果

一.简介 1.国际惯例什么是puppet puppet是一种Linux.Unix.windows平台的集中配置管理系统,使用自有的puppet描述语言,可管理配置文件.用户.cron任务.软件包.系统服务等.puppet把这些系统实体称之为资源,puppet的设计目标是简化对这些资源的管理以及妥善处理资源间的依赖关系. puppet采用C/S星状的结构,所有的客户端和一个或几个服务器交互.每个客户端周期的(默认半个小时)向服务器发送请求,获得其最新的配置信息,保证和该配置信息同步.每个puppe

一.基本介绍 是什么? 快速,通用,可扩展的分布式计算引擎. 弹性分布式数据集RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据(逻辑)抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 基本概念 基本流程 二.Hadoop和Spark的区别 S

首先要了解的 >>数据类型 Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型. 基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身:而引用类型的变量保存引用值.“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置.基本类型包括:byte,short,int,long,char,float,double,Boolean,returnAddress引用类型包括:类类型,接口类型和数组. >>堆与栈 栈是运行时的单位,而堆是存储的单位.栈

什么是JSP JSP全名为Java Server Pages,java服务器页面.JSP是一种基于文本的程序,其特点就是HTML和Java代码共同存在! 为什么需要JSP JSP是为了简化Servlet的工作出现的替代品,Servlet输出HTML非常困难,JSP就是替代Servlet输出HTML的. 简单使用一下JSP 在idea下生成一个JSP,我们来看一下JSP长什么样子 <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" lang