主要还是 Nginx 的执行阶段知识了,都是因为 OR 才会那么深刻, 它有些自己的阶段. 主要还是参照 春哥的 Nginx 教程 请多读几遍,如果不清楚nginx的执行阶段就无法充分利用 openresty 提供的强大功能. 罗列 从上到下的顺序执行每个阶段. NGX_HTTP_POST_READ_PHASE: #读取请求内容阶段 NGX_HTTP_SERVER_REWRITE_PHASE: #Server请求地址重写阶段 NGX_HTTP_FIND_CONFIG_PHASE: #配置查找阶段

一.概述 同步更新sau交流学习社区(nodeJSBlog):javascript引擎执行的过程的理解--执行阶段 js引擎执行过程主要分为三个阶段,分别是语法分析,预编译和执行阶段,上篇文章我们介绍了语法分析和预编译阶段,那么我们先做个简单概括,如下: 1.语法分析: 分别对加载完成的代码块进行语法检验,语法正确则进入预编译阶段:不正确则停止该代码块的执行,查找下一个代码块并进行加载,加载完成再次进入该代码块的语法分析阶段. 2.预编译:通过语法分析阶段后,进入预编译阶段,则创建变量对象(创建

Nginx 介绍 Nginx (engine x) 是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,也是一个IMAP/POP3/SMTP服务器. Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器,并在一个BSD-like 协议下发行.其特点是占有内存少,并发能力强 OpenResty介绍 OpenResty 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台,其内部集成了大量精良的 Lua 库.第三方模块以及大多数的依赖项.用于方便地搭建能够处理超

我们先来看一道面试题,大家猜想一下,下面这段代码,打印出来的结果是什么 var name = 'World!'; (function () { if (typeof name === 'undefined') { var name = 'Jack'; console.log('Goodbye ' + name); } else { console.log('Hello ' + name); } })(); 这里打印出来的结果为什么是 Goodbye Jack, 而不是Hello World呢.

阶段顺序 阶段名称 作用 1 NGX_HTTP_POSTREAD_PHASE = 0 接收并读取请求阶段 2 NGX_HTTP_SERVER_REWRITE_PHASE 修改url阶段,通常有重定向和变量设置的操作 3 NGX_HTTP_FIND_CONFIG_PHASE 查找URL对应的配置,如匹配location 4 NGX_HTTP_REWRITE_PHASE 在匹配到对应的location后,再次进入修改URL阶段 5 NGX_HTTP_POST_REWRITE_PHASE 检查URL是

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Spark SQL源码解析(三)Analysis阶段分析 Spark SQL源码解析(四)Optimization和Physical Planning阶段解析 SparkPlan准备阶段介绍 前面经过千辛万苦,终于生成可实际执行的SparkPlan(即PhysicalPlan).但在真正执行前,还需要做一些准备工作,包括在必要的

MapReducer运行过程 以单词统计为案例. 假如现在文件中存在如下内容: aa bb aa cc dd aa 当然,这是小文件,如果文件大小较大时会将文件进行 "切片" ,此处的切片和 HDFS 的 "分块"概念不同. "切片" 是将文件进行逻辑的划分,而 "分块" 是进行物理的划分. 即 "切片" 是将文件按照某一大小进行标记(默认为128m,即与分块大小相同),如文件为300M,那么将会标记为 0

关于javascript中的函数:  1.预解析:把所有的函数定义提前,所有的变量声明提前,变量的赋值不提前  2.执行 :从上到下执行,但有例外(setTimeout,setInterval,ajax中的回调函数,事件中的函数需要触发执行) 函数的参数可以是一个函数,这个函数可以直接调用 函数可以作为返回值  函数的嵌套形成闭包 function有双重身份:  1.对象  2.构造函数 一.定义 预解析:在当前作用域下,js运行之前,会把带有var和function关键字的事先声明,并在内存中

ZKe ----------------- 在MapReduce框架中,Mapper的输出在Shuffle阶段,根据Key值分组之后,还将会根据Key值进行排序,因此Reducer的输出我们看到的结果是按Key有序的. 同样我们可以让它按Value有序.通过job.setSortComparatorClass(IntWritableComparator.class);即可(这里的排序规则和类型通过自己定义) 实体类不仅需要实现Comparable接口,同样还要重写readFiles方法和writ

作业在运行时,数据或者是作业调用的一个运行图. 用户写的代码通过JobClient提交给JobTracker Job对象中封装了JobClient JobConf和我们的Job对象几乎是一回事. 把我们的代码打包成jar包,上传到hdfs中,JobClient就会获得一个jar包在hdfs中的一个路径.它会把我们jar包的一个路径告诉我们的JobTracker,告诉JobTracker之后,就为jar添加一个新的Job对象,job对象就会使用一个类,JobInProgress类进行跟踪,Job对

样例准备 编号 姓名 性别 班级编号 1 name_1 male 1 2 name_2 female 2 3 name_3 male 3 4 name_4 female 4 5 name_5 male 1 6 name_6 female 2 7 name_7 male 3 8 name_8 female 4 9 name_9 male 1 10 name_10 female 2 11 name_11 male 3 12 name_12 female 4 13 name_13 male 1 14

1.客户端程序,设置作业相关的配置和计算输入分片信息,向RM获取一个JOBID,提交作业信息(分片)到以作业ID为目录下,通知APP——MASTER 2.APP——MASTER,读取指定目录下的作业信息,根据分片信息,建立MAP 任务 MAP在输出时,会根据reducer的数量,在内存中分区,并使用多个线程对每个分区内的记录进行排序 当缓冲到达额度时,会写入一个溢出文件.最终每个MAP的溢出文件会合并为一个输出文件(分区并排好序的文件),MAP任务执行完毕,通过HTTP通知 APP_MASTER

目录 MapReduce基础 一.关于MapReduce 二.MapReduce的优缺点 三.MapReduce的执行流程 四.编写MapReduce程序 五.MapReduce的主要执行流程 MapReduce基础 一.关于MapReduce 1.1 为什么要MapReduce 单机资源有限:由于单台计算机的资源有限,计算能力不足以处理海量数据:所以需要多台计算机组成分布式集群来处理海量数据. 分布式计算较复杂:在分布式计算中,计算任务的分发,各个主机之间的协作:程序的启动以及运行过程中的监控

角色描述:JobClient:执行任务的客户端JobTracker:任务调度器TaskTracker:任务跟踪器Task:具体的任务(Map OR Reduce) 从生命周期的角度来看,mapreduce流程大概经历这样几个阶段:初始化.分配.执行.反馈.成功与失败的后续处理 每个阶段所做的事情大致如下 任务初始化 1.JobClient对数据源进行切片切片信息由InputSplit对象封装,接口定义如下: public interface InputSplit extends Writable

MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,运行时不会在一台机器上运行.hadoop是分布式的,它是运行在很多的TaskTracker之上的. 在我们的TaskTracker上面跑的是Map或者是Reduce Task任务. 通常我们在部署hadoop taskTracker 的时候,我们的TaskTracker同时还是我们的Datanode节点.datanode和tasktracker总是部署在一起的. MapReduce执行流程: 为什么要有多个datanode: 因为我

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1453097241308.html 在MapReduce中,一个YARN  应用被称作一个job, MapReduce 框架提供的应用,master的一个实现被称作MRAppMaster MapReduce Job的时间线 MapReduce Job  运行的时间线: Map Phase:若干 Map Tasks 被执行 Reduce Phase: 若干Reduce Tasks 被执行 reduce可能会在map

MapReduce简介 MapReduce是一种分布式计算模型,是Google提出的,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. MR有两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算. MapReduce执行流程  MapReduce原理  MapReduce的执行步骤: 1.Map任务处理 1.1 读取HDFS中的文件.每一行解析成一个<k,v>.每一个键值对调用一次map函数.                <0,hello

接上一篇讲解:http://blog.csdn.net/mrcharles/article/details/50465626 map任务:溢写阶段 正如我们在执行阶段看到的一样,map会使用Mapper.Context.write()将map函数的输出溢写到内存中的环形缓冲区 (MapTask.MapOutputBuffer).缓冲区的大小是固定的,通过mapreduce.task.io.sort.mb (default: 100MB)指定. 任何时候当这个缓冲区将要充满的时候(mapreduc

在Mapreduce中,Shuffle过程是Mapreduce的核心,它分布在Mapreduce的map阶段和reduce阶段,共可分为6个详细的阶段: 1).Collect阶段:将MapTask的结果输出到默认大小为100M的MapOutputBuffer内部环形内存缓冲区,保存的是key/value,Partition分区 2).Spill阶段:当内存中的数据量达到一定的阀值的时候,就会将数据写入本地磁盘,在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作,先是对partition分区号进行排