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Flink原理(三)——Task(任务)、Operator Chain(算子链)和Slot(资源)
本文是参考官方文档结合自己的理解写的,所引用文献均已指明来源,若侵权请留言告知,我会立马删除.此外,若是表达欠妥的地方,欢迎大伙留言指出. 前言 在上一篇博客Flink原理(二) ——资源一文中已简要说了在Flink集群中资源的分配情况,这篇博客尝试从定义算子之后,任务是如何分配的,以及任务是如何使用资源的. 一.Task和Operator Chains Flink会在生成JobGraph阶段,将代码中可以优化的算子优化成一个算子链(Operator Chains)以放到一个task(一个线程)…
[原] KVM 虚拟化原理探究(4)— 内存虚拟化
KVM 虚拟化原理探究(4)- 内存虚拟化 标签(空格分隔): KVM 内存虚拟化简介 前一章介绍了CPU虚拟化的内容,这一章介绍一下KVM的内存虚拟化原理.可以说内存是除了CPU外最重要的组件,Guest最终使用的还是宿主机的内存,所以内存虚拟化其实就是关于如何做Guest到宿主机物理内存之间的各种地址转换,如何转换会让转换效率更高呢,KVM经历了三代的内存虚拟化技术,大大加快了内存的访问速率. 传统的地址转换 在保护模式下,普通的应用进程使用的都是自己的虚拟地址空间,一个64位的机器上的每一…
[原] KVM 虚拟化原理探究(2)— QEMU启动过程
KVM 虚拟化原理探究- QEMU启动过程 标签(空格分隔): KVM [TOC] 虚拟机启动过程 第一步,获取到kvm句柄 kvmfd = open("/dev/kvm", O_RDWR); 第二步,创建虚拟机,获取到虚拟机句柄. vmfd = ioctl(kvmfd, KVM_CREATE_VM, 0); 第三步,为虚拟机映射内存,还有其他的PCI,信号处理的初始化. ioctl(kvmfd, KVM_SET_USER_MEMORY_REGION, &mem); 第四步,将…
分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践
分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性?其实现原理是怎样的? 关键特性以及其实现原理 一.顺序消息 消息有序指的是一类消息消费时,能按照发送的顺序来消费.例如:一个订单产生了 3 条消息,分别是订单创建.订单付款.订单完成.消费时,要按照这个顺序…
Redis Cluster 分区实现原理
Redis Cluster本身提供了自动将数据分散到Redis Cluster不同节点的能力,分区实现的关键点问题包括:如何将数据自动地打散到不同的节点,使得不同节点的存储数据相对均匀:如何保证客户端能够访问到正确的节点和数据:如何保证重新分片的过程中不影响正常服务.这篇文章通过了解这些问题来认识Redis Cluster分区实现原理. 认识Redis Cluster Redis Cluster是由多个同时服务于一个数据集合的Redis实例组成的整体,对于用户来说,用户只关注这个数据集合,而整个…
03 Yarn 原理介绍
Yarn 原理介绍 大纲: Hadoop 架构介绍 YARN 产生的背景 YARN 基础架构及原理 Hadoop的1.X架构的介绍 在1.x中的NameNodes只可能有一个,虽然可以通过SecondaryNameNode与NameNode进行数据同步备份,但是总会存在一定的时延,如果NameNode挂掉,但是如果有部份数据还没有同步到SecondaryNameNode上,还是可能会存在着数据丢失的问题. 包含两层: Namespace l 包含目录.文件以及块的信息 l 支持对Na…
分布式缓存技术redis学习系列(四)——redis高级应用(集群搭建、集群分区原理、集群操作)
本文是redis学习系列的第四篇,前面我们学习了redis的数据结构和一些高级特性,点击下面链接可回看 <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> 本文我们继续学习redis的高级特性——集群.本文主要内容包括集群搭建.集群分区原理和集群操作的学习. Redis集群简介 Redis 集群是3.0之后才引入的,在3.0之前,使用哨兵(sentinel)机制(本文将不做介绍,大家可另行查阅)来监控各个节点之间的状态.Redi…
hadoop运行原理之Job运行(五) 任务调度
接着上篇来说.hadoop首先调度辅助型task(job-cleanup task.task-cleanup task和job-setup task),这是由JobTracker来完成的:但对于计算型task,则是由作业调度器TaskScheduler来分配的,其默认实现为JobQueueTaskScheduler.具体过程在assignTasks()方法中完成,下面来一段一段的分析该方法. public synchronized List<Task> assignTasks(TaskTrac…
hadoop运行原理之Job运行(四) JobTracker端心跳机制分析
接着上篇来说,TaskTracker端的transmitHeartBeat()方法通过RPC调用JobTracker端的heartbeat()方法来接收心跳并返回心跳应答.还是先看看这张图,对它的大概流程有个了解. 下面来一段一段的分析该方法. public synchronized HeartbeatResponse heartbeat(TaskTrackerStatus status, boolean restarted, boolean initialContact, boolean ac…
深入理解Memcache原理 [转]
1.为什么要使用memcache 由于网站的高并发读写需求,传统的关系型数据库开始出现瓶颈,例如: 1)对数据库的高并发读写: 关系型数据库本身就是个庞然大物,处理过程非常耗时(如解析SQL语句,事务处理等).如果对关系型数据库进行高并发读写(每秒上万次的访问),那么它是无法承受的. 2)对海量数据的处理: 对于大型的SNS网站,每天有上千万次的数据产生(如twitter, 新浪微博).对于关系型数据库,如果在一个有上亿条数据的数据表种查找某条记录,效率将非常低. 使用memcache能很好的解…