SecondaryNameNode是用来合并fsimage和edits文件来更新NameNode和metadata的. 其工作流程为: 1.secondary通知namenode切换edits文件 2.secondary从namenode获得fsimage和edits(通过http) 3.secondary将fsimage载入内存,然后开始合并edits 4.secondary将新的fsimage发回namenode 5.namenode用新的fsimage替换旧的fsimage

目录 什么是 springMvc SpringMVC的底层运作流程 什么是 springMvc springMvc 是spring 框架的一个模块,这也就意味着二者不需要通过整合层(整合包)进行整合 : SpringMVC的底层运作流程 上面的组件中,我们只需要关注 Handler .View ,这两个是需要我们自己开发的. 但是 View 是一个接口,我们开发的它的实现类,比如 JSP .PDF .execl 等

其他单元设备 五大单元中的控制单元.算数逻辑段元都被整合到CPU的封装中, 但其实系统单元中,不止有CPU(控制单元.算数逻辑单元), 计算机单元还有哪些? 系统单元:系统单元包括CPU.主存储器(内存)以及主板相关组件,主板上有很多连接界面与相关的适配卡,如网络卡.磁盘列阵卡.显示适配器等等. 记忆单元:包括主存储器(main memory,RAM)与辅助存储器,辅助存储器即外存,主要设备有硬盘.光盘和磁带等等. 输入.输出单元:键盘.触摸屏.打印机.投影仪.音效喇叭以及显示屏等等. 运作流程

本次要分享的是利用windows+nginx+iis+redis+Task.MainForm组建分布式架构,上一篇分享文章制作是在windows上使用的nginx,一般正式发布的时候是在linux来配置nginx,我这里测试分享内容只是起引导作用:下面将先给出整个架构的核心节点简介,希望各位多多点赞: . 架构设计图展示 . nginx+iis构建服务集群 . redis存储分布式共享的session及共享session运作流程 . redis主从配置及Sentinel管理多个Redis集群 .

本文将以用户使用 github 登录网站留言为例,简述 OAuth 2.0 的运作流程. 假如我有一个网站,你是我网站上的访客,看了文章想留言表示「朕已阅」,留言时发现有这个网站的帐号才能够留言,此时给了你两个选择:一个是在我的网站上注册拥有一个新账户,然后用注册的用户名来留言:一个是使用 github 帐号登录,使用你的 github 用户名来留言.前者你觉得过于繁琐,于是惯性地点击了 github 登录按钮,此时 OAuth 认证流程就开始了. 需要明确的是,即使用户刚登录过 github,

一,运作流程 jQuery validate要想运作,首先要加载相应的js <script type="text/javascript" src="/js/class/jquery-1.3.2.min.js"></script> <!--begin of validate--> <script src="/js/class/jquery.validate.js" type="text/javas

StandardContext代表的是webapps下项目,一个项目就是一个StandardContext,作为Tomcat组件的一部分,就会实现Lifecycle接口,被Tomcat管理着生命周期,本文从StandardContext的启动记录. StandardContext从被创建起,就是直接进入start方法,Tomcat中组件的start会检测是否初始化过,没有初始化不好意思回去初始化再来启动.  StandardContext有着两个监听器,分别是ContextConfig以及Mem

原文地址:http://www.barretlee.com/blog/2016/01/10/oauth2-introduce/ 本文将以用户使用 github 登录网站留言为例,简述 OAuth 2.0 的运作流程. 假如我有一个网站,你是我网站上的访客,看了文章想留言表示「朕已阅」,留言时发现有这个网站的帐号才能够留言,此时给了你两个选择:一个是在我的网站上注册拥有一个新账户,然后用注册的用户名来留言:一个是使用 github 帐号登录,使用你的 github 用户名来留言.前者你觉得过于繁琐

一:Ribbon是什么? Ribbon是Netflix发布的开源项目,主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法,将Netflix的中间层服务连接在一起.Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时,重试等.简单的说,就是在配置文件中列出Load Balancer(简称LB)后面所有的机器,Ribbon会自动的帮助你基于某种规则(如简单轮询,随即连接等)去连接这些机器.我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法. 二:LB方案分类 目前主流的LB方案可分成两类:一种是集中式LB,

rest_framework解析器组件源码流程 解析器顾名思义就是对请求体进行解析.为什么要有解析器?原因很简单,当后台和前端进行交互的时候数据类型不一定都是表单数据或者json,当然也有其他类型的数据格式,比如xml,所以需要解析这类数据格式就需要用到解析器(也可以将请求体拿到,然后利用其他模块进行解析). rest_framework解析器就是对你请求体中的数据进行反序列化.封装 把你的所有的请求数据都封装在request.data中 以后就在request.data中获取数据 源码分析 在

 关于Linux开源项目基础组件make编译流程 非常多Linux开源项目都会用到编译出可运行文件的make.这个是有一套流程的. 首先,GNU构建系统:https://en.wikipedia.org/wiki/GNU_build_system 使用Autotool来编译和管理整个产品的生产流程. 就是以下这张图: 这里面须要先了解make和makefile make:https://en.wikipedia.org/wiki/Make_(software) makefile:https:

Form组件的验证流程及扩展(钩子) 常用的form class TestForm(Form): t1 = fields.CharField( widget=widgets.Textarea # 输入框 ) t2 = fields.CharField( widget=widgets.CheckboxInput # 单选框 ) t3 = fields.MultipleChoiceField( choices=[(1, '篮球'), (2, '足球')], # 多选框的内容 widget=widge

图片来自官方手册:Switch Fabric:交换机网络,根据网络环境的不同而不同,根据用户自己的情况进行配置,不属于引擎范畴. 运作流程 Client连接Loginapp通过API连接,如下示例: KBEngineApp.getSingleton().login("qwerdf", "yangyang21", System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes("kbengine_unity3d_demo")); :连接Log

本文地址:https://www.cnblogs.com/oberon-zjt0806/p/12215717.html 注意:本篇大量地使用了mermaid绘制图表,加载需要较长的时间,请见谅 [TOC] O 前请提要 在第1期中,我们通过一个简单的过程构建了一个ASP.NET的初始项目,当然,实际上这个项目也是一个.NET Core的项目.因为在第2期中我们提到过,.NET Core的项目本身就基于.NET Framework基础之上扩展的. 构建一个项目的过程如下: 这里有图,请稍等片刻 g

'use strict'; React.createClass({ //1.创建阶段 getDefaultProps:function(){ //在创建类的时候被调用 console.log('getDefaultProps'); return {}; }, //2.实例化阶段 getInitialState:function(){ //获取this.state的默认值 console.log('getInitailState'); return {}; }, componentWillMoun

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EasyRTSPClient 设计过程 概述 EasyRTSPClient 基于live555构建而成. 今天讲讲EasyRTSPClient的设计过程 EasyRTSPClient,主要包括以下部分: 1. 创建live555对象, 连接相机和收流 2. 解析收到的视频分辨率 3. 将SDP.音视频流.分辨率及其它相关信息通过回调函数进行回调 4. 回调连接.断线状态 5. 根据参数执行是否重连 创建live555对象,连接相机和收流 网上很多介绍的都是使用testRTSPClient来做客户

Scrapy 使用了 Twisted 异步非阻塞网络库来处理网络通讯,整体架构大致如下(绿线是数据流向): Scrapy主要包括了以下组件: 引擎(Scrapy)用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心) 调度器(Scheduler)用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址 下载器(Downloader)用于下载网页内容, 并将网页内容

目录 一.运行架构 1.架构 2.组件 二.核心概念 TaskManager . Slots Parallelism(并行度) Task .Subtask Operator Chains(任务链) ExecutionGraph(执行图)任务生成过程 提交流程 一.运行架构 1.架构 基于yarn模式 0) Flink任务提交后,Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置 1) 向Yarn ResourceManager提交任务, 2) ResourceManager分配Containe

一.Flink简介 1.概述 Apache Flink是为分布式.高性能.随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架 对无界和有界数据流进行有状态计算 2.重要特点 (1)事件驱动型:从一个或多个事件流提取数据,并根据到来的事件触发计算.状态更新或其他外部动作(对比SparkStreaming微批次) (2)流处理(无界.实时)与批处理(spark) flink数据流分为无界数据流(按事件发生顺序获取)和有界数据流(对数据排序,也被称为批处理) (3)分层API 有状态流通过过程函数(

http://blog.csdn.net/inelm/article/details/4612987 一.入口点 Python 程序的执行是从 hosting 程序 ipy.exe 开始的,而他的入口点则在控制台这个类中: ;        }    }} 在这里我们看到可以用三种主要的方式来执行 python 代码,分别是: 1. 交互式具体来说就是在命令行状态下,先开启一个控制台,然后在 shell 中输入 python 代码执行.执行情况如下所示: H:/ipy2>ipyIronPytho