c和cpp 混合的动态库生成: $(LIBSO): $(COBJS) $(CPPOBJS) $(CPP) -shared -o $@ $^ $(LIBS) ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// #for multchannel decoder makefile by pkf BIN = client_system BASE_INSTALL_DIR := /opt/arm-200

继续上一篇的内容.上一篇的内容为: Spark中Master源码分析(一) http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5312965.html 4.receive方法,receive方法中消息类型主要分为以下12种情况: (1)重新选择了新Leader,进行数据的恢复 (2)恢复完毕,重新创建Driver,完成资源的重新分配 (3)触发Leadership的选举 (4)Master注册新的Worker (5)Master注册新的App,然后重新分配资源 (6)Ex

Master源码 package org.apache.spark.deploy.master //伴生类 private[deploy] class Master( override val rpcEnv: RpcEnv, address: RpcAddress, webUiPort: Int, val securityMgr: SecurityManager, val conf: SparkConf) extends ThreadSafeRpcEndpoint with Logging wi

Master作为集群的Manager,对于集群的健壮运行发挥着十分重要的作用.下面,我们一起了解一下Master是听从Client(Leader)的号召,如何管理好Worker的吧. 1.家当(静态属性) 1.设置一个守护单线程的消息发送器, private val forwardMessageThread = ThreadUtils.newDaemonSingleThreadScheduledExecutor("master-forward-message-thread") 2.根据

其实这只是给自己看的一个configure选项笔记,没有太多的东西. 首先: 下载qt5.6的源码: 地址: http://download.qt.io/archive/qt/5.6/ 下载完解压: tar  -xvf   qt-everywhere-opensource-src-5.6.0.tar.gz 解压完进入源代码 : 修改几个东西: 1. 进入qtbase/mkspecs 里面, 复制一份linux-arm-gnueabi-g++    ,名字为linux-arm 在进入 linux-

前言 前情回顾 上一讲我们讲了 client端向server端发送心跳检查,也是默认每30钟发送一次,server端接收后会更新注册表的一个时间戳属性,然后一次心跳(续约)也就完成了. 本讲目录 这一篇有两个知识点及一个疑问,这个疑问是在工作中真真实实遇到过的. 例如我有服务A.服务B,A.B都注册在同一个注册中心,当B下线后,A多久能感知到B已经下线了呢? 不知道大家有没有这个困惑,这篇文章最后会对此问题答疑,如果能够看到文章的结尾,或许你就知道答案了,当然答案也会在结尾揭晓. 目录如下: C

一. 状态改变机制源码分析 在剖析Master核心的资源调度算法之前,让我们先来看看Master的状态改变机制. Driver状态改变  可以看出,一旦Driver状态发生改变,基本没有好事情,后果要么是删除Driver,要么是报异常!   removeDriver方法:   Executor状态改变  可以看出,如果Executor时非正常退出,会尝试重新调度(启动)该Executor,直到该Application达到了最大的重试次数10次.   removeApplication方法 二.

  5. Create an instance of allocator.   代码如下   Mesos源码中默认的Allocator,即HierarchicalDRFAllocator的位置在$MESOS_HOME/src/master/allocator/mesos/hierarchical.hpp,而DRF中对每个Framework排序的Sorter位于$MESOS_HOME/src/master/allocator/sorter/drf/sorter.cpp,可以查看其源码了解它的工作原

https://m.aliyun.com/yunqi/users/1287368569594542/articles https://yq.aliyun.com/articles/59233 MySQL Master High Available 源码篇 1年前887 MasterFailover (Non-GTID) MHA::MasterFailover::main()->do_master_failover Phase 1: Configuration Check Phase init_c

一.主备切换机制原理剖析 1.图解 2.部分源码 ###master.scala中的completeRecovery方法: /* * 完成Master的主备切换 */ def completeRecovery() { // Ensure "only-once" recovery semantics using a short synchronization period. synchronized { if (state != RecoveryState.RECOVERING) { r

Master作为Spark Standalone模式中的核心,如果Master出现异常,则整个集群的运行情况和资源都无法进行管理,整个集群将处于无法工作的状态. Spark在设计的时候考虑到了这种情况,Master可以起一个或者多个Standby Master,当Master出现异常的时候,Standy Master 将根据一定规则确定一个接管Master.在Standalone模式中Spark支持下面集中策略(spark-env.sh配置spark.deploy.recoveryMode):

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(2)---Master 静态逻辑 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(2)---Master 静态逻辑 1. 总述 2. 接口 2.1 接口规范 2.2 MasterInterface 2.3 调用 3. LocalMaster 3.1 定义 3.2 注册 3.3 查找 3.4 功能 4. GrpcRemoteMaster 4.1 定义 4.2 功能 4.2.1 CreateSession 4.2.2 Master Service

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 1. GrpcSession 1.1 运行 1.2 GrpcRemoteMaster 2. Master 2.1 总体概述 2.2 建立 & 剪枝 2.2.1 建立计算图 2.2.2 剪枝 2.3 切分注册 2.2.1 原理 2.2.2 配置 2.2.3 切分 2.2.3.1 Partition 2.2.3.2 AddD

点击上方蓝字关注 Apache DolphinScheduler Apache DolphinScheduler(incubating),简称"DS", 中文名 "海豚调度"(海豚聪明.人性化,又左右脑可互相换班,终生不用睡觉).DolphinScheduler 正在像它的名字一样,努力成为一个"开箱即用"的灵活易用的大数据任务调度系统. 官网地址:https://dolphinscheduler.apache.org/ 今天给大家带来的分享是

一,记录我目前在win10 X64和VS2017的环境下成功编译Tesseract5.0的方式: 二,记录在VS2017 C++工程中调用Tesseract4.0的方法: 三,记录编译和调用Tesseract4.0过程中踩到的坑和相应的解决方案或看法. 最终结果: 识别为: ================================================================================================================

一切从示例程序开始: 示例程序 Hadoop2.7 提供的示例程序WordCount.java package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.

1.VS Git插件 1.1 环境 VS2015+GitLab 1.2 Git操作过程图解 1.3 常见名词解释 拉取(Pull):将远程版本库合并到本地版本库,相当于(Fetch+Meger) 获取(Fetch):从远程版本库获得最新版本 合并(Meger):将两个版本库进行合并操作 提交(Commit):将所做的更改,存入本地暂存库 推送(Push):将所做的更改,存入远程版本库 同步(Pull+Push):先将远程库拉取,再将本地库推送到远程库,相当于(Pull+Push) 变基到(Swi

PairRDDFunctions类提供了以下两个join接口,只提供一个参数,不指定分区函数时默认使用HashPartitioner;提供numPartitions参数时,其内部的分区函数是HashPartitioner(numPartitions) def join[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, W))] = self.withScope { //这里的defaultPartitioner 就是HashPartitioner,如果指定了HashPart

前言:本文是我学习Spark 源码与内部原理用,同时也希望能给新手一些帮助,入道不深,如有遗漏或错误的,请在原文评论或者发送至我的邮箱 tongzhenguotongzhenguo@gmail.com 摘要: 1.作业调度核心--DAGScheduler 2.DAGScheduler类说明 2.1DAGScheduler 2.2ActiveJob 2.3Stage 2.4Task 3.工作流程 3.1划分Stage 3.2生成Job,提交Stage 3.3任务集的提交 3.4任务作业完成状态的监

nginx实现了自己的hash数据结构,正如数据结构中讲述的那样,nginx用开放链表法解决冲突,不过不同的是一旦一个hash表被初始化后就不会被修改,即插入和删除,只进行查询操作,所以nginx通过计算初始化时key的个数来确定hash表中桶的个数和每个桶的容量,这样能最大限度的利用内存资源.虽然用开放链表法,实际上每个桶都是一块连续的内存空间.nginx实现了两类hash结构,一类是key中包含通配符的ngx_hash_wildcard_t,另一类则是key中不包含通配符的ngx_hash_

jQuery2.x源码解析(构建篇) jQuery2.x源码解析(设计篇) jQuery2.x源码解析(回调篇) jQuery2.x源码解析(缓存篇) 笔者阅读了园友艾伦 Aaron的系列博客<jQuery源码分析系列>,跑艾伦的部分代码后,感觉仍然不够解渴,对jQuery依旧一知半解,产生了很多问题.阅读源码博客已经无法解决这些问题,所以笔者决定亲自查看jQuery源码,解除心中的疑问.阅读的形式属于自问自答,笔者会提出疑问,然后亲自解答(吐槽:感觉有点像一休哥和将军大人>_<)