原文:Android零基础入门第2节:Android 系统架构和应用组件那些事 继上一期浅谈了Android的前世今生,这一期一起来大致回顾一下Android 系统架构和应用组件. 一.Android 系统架构 Android系统的底层建立在Linux系统之上,该平台由操作系统.中间件.用户界面和应用软件4层组成,它采用一种被称为软件叠层(Software Stack)的方式进行构建.这种软件叠层结构使得层与层之间相互分离,明确各层的分工.这种分工保证了层与层之间的低耦合,当下层的层内或层下发生

一.Xenopsd概述 Xenopsd是XenServer的虚拟机管理器. Xenopsd负责:启动,停止,暂停,恢复,迁移虚拟机:热插拔虚拟磁盘(VBD):热插拔虚拟网卡(VIF):热插拔虚拟PCI设备:设置VM控制台:运行的引导程序:设置QoS参数:配置SMBIOS表:处理事故等. 以下列出了完整的功能列表: 通用功能 可插拔的后端包括: XC:通过libxc和libxenguest驱动的Xen xenlight:通过libxenlight和libxc驱动的Xen libvirt的:通过li

一:什么是微服务(Microservice) 微服务英文名称Microservice,Microservice架构模式就是将整个Web应用组织为一系列小的Web服务.这些小的Web服务可以独立地编译及部署,并通过各自暴露的API接口相互通讯.它们彼此相互协作,作为一个整体为用户提供功能,却可以独立地进行扩. 微服务架构需要的功能或使用场景 1:我们把整个系统根据业务拆分成几个子系统. 2:每个子系统可以部署多个应用,多个应用之间使用负载均衡. 3:需要一个服务注册中心,所有的服务都在注册中心注册

前言: 从个人经历来说的话,从事APP开发这么多年来,所接触的APP的体积变得越来越大,业务的也变得越来越复杂,总来来说只有一句话:这是一个APP臃肿的时代!所以为了告别APP臃肿的时代,让我们进入一个U盘时代,每个业务模块都是一个具备独立运行的盘,插在哪里都可以完美运行,这就是推进业务组件的初衷也是一个美好的愿景. 需求背景: 随着公司的快速发展,版本不断的迭代,业务变得也越来越复杂,业务模块的数量有可能还会继续增加,而且每个模块的代码也会越来越多,这样下去势必影响开发效率,增加项目的维护成本

spark的主要组件和进程       driver (进程):     我们编写的spark程序就在driver上,由driver进程执行       master(进程):     主要负责资源的调度和分配,还有集群的监控       worker(进程):     主要负责     1.用自己的内存 存储RDD的某个或某些partition:     2.启动其它进程和线程,对RDD上的partition进行版型的处理和计算       executor(进程):     负责对RDD的p

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

容器启动过程如下: Docker 客户端执行 docker run 命令. Docker daemon 发现本地没有 httpd 镜像. daemon 从 Docker Hub 下载镜像. 下载完成,镜像 httpd 被保存到本地. Docker daemon 启动容器. docker images 可以查看到 httpd 已经下载到本地. docker ps 或者 docker container ls 显示容器正在运行. 小结 Docker 借鉴了集装箱的概念.标准集装箱将货物运往世界各地,

  1 映射器 1.1作用:Handlermapping根据url查找Handler   2 适配器 2.1作用:HandlerAdapter执行Handler   3 解析器 3.1作用:View Resolver负责解析view   4 前端控制器 4.1作用 负责:request和response  

https://github.com/fouber/blog http://teropa.info/blog/2015/09/10/full-stack-redux-tutorial.html http://www.infoq.com/cn/news/2014/04/front-end-modular/ http://origami.ft.com/ http://registry.origami.ft.com/components http://www.360doc.com/content/12

client: 发起读写请求 维护cache,加快读取速度 zookeeper: HMaster选举,存储meta-region的路由信息,监控集群从节点HRegionSever上信息 HMaster: 分配region,RegionServer管理,RegionServer的注册,负载均衡,故障切换. HRegionServer: 管理region,负责region的IO读写 HLog预写日志 Region: Store: MemStore: 缓存数据落盘 1.刷盘周期:默认1小时. 2.单个

1.hive简介 logo 是一个身体像蜜蜂,头是大象的家伙,相当可爱. Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据.它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便.并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 术语“大数据”是大型数据集,其中包括体积庞大,高速,以及各种由与日俱增的数据的集合.使用传统的数据管理系统,它是难以加工大型数据.因此,Apache软件基金会推出了一款名为Hadoop的解决大数据管理和处理难题的框

目录 一:Kafka 简介 二:Kafka 基本架构 三:Kafka 基本原理 四:Zookeeper 在 kafka 的作用 五:Kafka 的特性 六:Kafka 的应用场景 一:Kafka 简介 Apache Kafka 是分布式发布 - 订阅消息系统,在 kafka 官网上对 kafka 的定义:一个分布式发布 - 订阅消息传递系统. Kafka 最初由 LinkedIn 公司开发,Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目. Kafka 的主要应

简介 Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Kafka架构 它的架构包括以下组件: 话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名. 生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象. 服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被

一.Hive:一个牛逼的数据仓库 1.1 神马是Hive? Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL  查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL  的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper  和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reduce

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Hive介绍 1.1 Hive介绍 月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为超大数据集设计的计

1.Hive介绍 1.1 Hive介绍 Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为

本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博主为石山园,博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan  .该系列课程是应邀实验楼整理编写的,这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式,可以边看博客边上机实验,课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237 [注]该系列所使用到安装包.测试数据和代码均可在百度网盘下载,具体地址为 http://pan.baidu.c

我最近研究了hive的相关技术,有点心得,这里和大家分享下. 首先我们要知道hive到底是做什么的.下面这几段文字很好的描述了hive的特性: 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 2.Hive是建立在 Hadoop

2.1 面向对象的基础架构(对象模型) 2.1.1 创建类 >.定义一个类: Ext.define('demo.Demo',{ name:'Lingo', hello:function () { return 'Hello'+this.name; } }); //第一个参数是字符串类型的类名; //第二个参数是object类型,其中可以填写这个类型的字段和函数; >.创建一个对象: var demo = new demo.Demo(); 2.1.2 对象继承(extend) Ext.defin