作者:jiankunking 出处:http://blog.csdn.net/jiankunking 本文主要是以activiti-study中的xiaomage.xml流程图为例进行跟踪分析 详细的流程图例如以下: 流程图相应的XML文件例如以下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <definitions xmlns="http://www.omg.org/spec/BPMN/2010052

1.android:allowTaskReparenting android:allowTaskReparenting是一个任务调整属性,它表明当这个任务又一次被送到前台时,该应用程序所定义的Activity能否够从被启动的任务中转移到有同样亲和力的任务中. 看过前面博文都知道,解说过这个属性,为什么在这里还要在提一次呢?由于它与<application>的android:allowTaskReparenting属性重叠,因此当为正在配置的Activity提供该属性的时候,它的默认值首先来自&

Docker最核心的特性之一,就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中.这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤.作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后,开发了接近最小化的Hadoop镜像,并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群. 一. 项目简介 GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程,尤其对初学者来说.他们还没开

什么是任务栈(Task) 官方文档是这么解释的 任务是指在执行特定作业时与用户交互的一系列 Activity. 这些 Activity 按照各自的打开顺序排列在堆栈(即“返回栈”)中. 其实就是以栈的结构(先进后出)将依次打开的activity记录. 为什么要用任务栈 为了记录用户开启了那些activity,记录这些activity开启的先后顺序,google引入任务栈(task stack)概念,帮助维护好的用户体验. 如何查看当前系统的任务栈 手机中 --> 长按home或者多任务键会进到 

通过Intent跳转Activity   一.通过意图开启Activity的方式:   隐式意图:通过指定一组数据或者动作实现 Intent intent=new Intent(); intent.setAction(""); intent.addCatogary(""); intent.setDataAndType("",""); //或者intent.setData,具体根据清单文件配置 startActivity(int

Ansible配置: ansible有两个核心配置文件: ansible.cfg 配置文件和Inventory配置文件 Ansible.cfg配置文件 Inventory机器列表配置 这里介绍Inventory配置文件. Inventory file: Inventory file 机器清单,ansible用于管理机器节点的配置文件,类似系统的/etc/hosts文件. 默认的配置文件为:/etc/ansible/hosts (新版本默认的Inventory文件好像是 /home/ansible

目录(?)[-] XmlDocumentSelectSingleNode方法的使用 XmlDocumentSelectNodes方法的使用 通过节点属性查找指定节点   参考:Select XML Nodes by Name 假设xml文件内容是 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <Workflow> <Activity> <ActivityId>1</Activity

3. Activity的任务栈Task以及启动模式与Intent的Flag详解? 2,Activity次级页面和主页间来回跳转,防止重复创建Activity实例 1, activity的启动模式: //==================== 3. Activity的任务栈Task以及启动模式与Intent的Flag详解?--转载自(https://www.jianshu.com/p/c1386015856a) 引用 meizixiongActivity的四种启动模式android 任务栈及启动

这两天接到任务说是要进行测试缩减机器给集群带来的负面效果有哪些. 然后我就按照官方的教程将机器进行了缩减,主要是缩减tikv节点 我们先来看看官方的文章是怎么写的: 步骤都没有什么问题,就是进行到第二步的时候,一定要等到节点的状态变成“Tombstone”才可以正常下线.但在刚开始的时候,他的状态一直是“offline”,此时的状态说明节点正在迁移leader节点和数据,官方说是等待几分钟就可以了,而我在进行缩减三个节点中,有一个节点等了两天还是“offline”的状态,我觉得这肯定是有问题的,

总结/朱季谦 在搭建Redis5.x版本的集群环境曾出现各节点无法互相发现与Hash槽分配异常 CLUSTERDOWN Hash slot not served的情况,故而把解决方式记录下来. 在以下三台虚拟机机器=搭建Redis集群-- 192.168.200.160 192.168.200.161 192.168.200.162 启动三台Redis集群,然后连接其中一台客户端,随便set一个指令,测试集群是否可行,结果报出异常(error) CLUSTERDOWN Hash slot not

摘自: http://blog.csdn.net/fatherican/article/details/44966891 UML图中类之间的关系:依赖,泛化,关联,聚合,组合,实现 类与类图 1) 类(Class)封装了数据和行为,是面向对象的重要组成部分,它是具有相同属性.操作.关系的对象集合的总称. 2) 在系统中,每个类具有一定的职责,职责指的是类所担任的任务,即类要完成什么样的功能,要承担什么样的义务.一个类可以有多种职责,设计得好的类一般只有一种职责,在定义类的时候,将类的职责分解成为

UML图中类之间的关系:依赖,泛化,关联,聚合,组合,实现 类与类图 1) 类(Class)封装了数据和行为,是面向对象的重要组成部分,它是具有相同属性.操作.关系的对象集合的总称. 2) 在系统中,每个类具有一定的职责,职责指的是类所担任的任务,即类要完成什么样的功能,要承担什么样的义务.一个类可以有多种职责,设计得好的类一般只有一种职责,在定义类的时候,将类的职责分解成为类的属性和操作(即方法). 3) 类的属性即类的数据职责,类的操作即类的行为职责 一.依赖关系(Dependence) 依

原帖已经不知道是哪一个,特在此感谢原作者.如有侵权,请私信联系.看到后即可删除. UML图中类之间的关系:依赖,泛化,关联,聚合,组合,实现 类与类图 1) 类(Class)封装了数据和行为,是面向对象的重要组成部分,它是具有相同属性.操作.关系的对象集合的总称. 2) 在系统中,每个类具有一定的职责,职责指的是类所担任的任务,即类要完成什么样的功能,要承担什么样的义务.一个类可以有多种职责,设计得好的类一般只有一种职责,在定义类的时候,将类的职责分解成为类的属性和操作(即方法). 3) 类的属

本文基于Hadoop1.X 概述 分布式文件系统主要用来解决如下几个问题: 读写大文件 加速运算 对于某些体积巨大的文件,比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件,这时需要将文件分割为若干较小的块,然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里. 分布式文件系统的另一个作用是加速运算,在多台计算机上对每个子文件进行计算最后再汇总结果通常比在一台计算机上处理大量文件的运算要块.这种分而治之的思想倡导:与其追求造价昂贵的高性能计算机,

Storm介绍 Storm是由Twitter开源的分布式.高容错的实时处理系统,它的出现令持续不断的流计算变得容易,弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求.Storm常用于在实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式远程调用和ETL等领域. 在Storm的集群里面有两种节点:控制节点(Master Node)和工作节点(Worker Node).控制节点上面运行一个名为Nimbus的进程,它用于资源分配和状态监控:每个工作节点上面运行一个Supervisor的进程,它会监听分配给它所在机器的

一.前言 在学习了Paxos在Chubby中的应用后,接下来学习Paxos在开源软件Zookeeper中的应用. 二.Zookeeper Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,其设计目标是将那些复杂的且容易出错的分布式一致性服务封装起来,构成一个高效可靠的原语集,并以一些列简单的接口提供给用户使用.其是一个典型的分布式数据一致性的解决方案,分布式应用程序可以基于它实现诸如数据发布/发布.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知.集群管理.Master选举.分布式锁和分布式队列等功能.其可以保

ZooKeeper数据模型 ZNode ZNode 分类 Stat Watcher Watcher工作原理 Watcher事件说明 Watcher注册 事件发布 示例 ZooKeeper 数据模型 整个ZooKeeper的数据模型是一棵树,树上的每个节点,称为ZNode.ZNode的节点路径标识方式和Unix文件系统路径非常,都是由一系列的使用/进行分割的路径标识. ZNode 每个ZNode也是有生命周期的,其生命周期长短取决于ZNode的类型. ZNode分类 在谈到分布式的时候,通常说的节

一致性hash算法,参考: http://www.blogjava.net/hello-yun/archive/2012/10/10/389289.html 针对这篇文章,加入了自己的理解,在原有的代码上进行了修改. https://github.com/luoqg/my-code/blob/master/j-algorithm/src/main/java/com/luoq/algorithm/consistencyhash/ConsistencyHash.java /** * 一致性hash

一致性hash和solr千万级数据分布式搜索引擎中的应用 互联网创业中大部分人都是草根创业,这个时候没有强劲的服务器,也没有钱去买很昂贵的海量数据库.在这样严峻的条件下,一批又一批的创业者从创业中获得成功,这个和当前的开源技术.海量数据架构有着必不可分的关系.比如我们使用mysql.nginx等开源软件,通过架构和低成本服务器也可以搭建千万级用户访问量的系统.新浪微博.淘宝网.腾讯等大型互联网公司都使用了很多开源免费系统搭建了他们的平台.所以,用什么没关系,只要能够在合理的情况下采用合理的解决方

郑昀 创建于2015/11/10 最后更新于2015/11/12 关键词:佣金计算.定时任务.数据抽取.数据清洗.数据计算.Java.Redis.MySQL.Zookeeper.azkaban2.oozie.mesos 提纲: 为什么要做“数据”并行计算调度? 他山之玉:azkaban2/oozie/mesos Summoner的特性 Summoner 是国玺部门推出的基于 MySQL+Redis+Zookeeper 的分布式并行计算调度和管理系统,李红红主设.   0x00,为什么要做“数据”

阅读目录: 使用场景 算法原理 虚拟节点 代码示例 使用场景 以Redis为例,当系统需要缓存的内容超过单机内存大小时,例如要缓存100G数据,单机内存仅有16G时.这时候就需要考虑进行缓存数据分片,也即是把100G的数据拆分成多块小于单机内存的数据.例如以10G为单位,拆分10份,存储到多台机器节点上. 但是数据怎么个分法更合理呢? . f(key)%n 这里配置n=10,不同的key根据数值余数映射到对应的机器. 很简单的办法就解决了多台节点key分法的问题.然而数据大小的增长和缩减是很难预