UNIX Kernel(UNIX内核):指挥机器的运行,控制计算机的资源 UNIX Shell(UNIX外壳):是UNIX内核和用户的接口,是UNXI的命令解释器.目前常用的Shell有3种 Bourne Shell(B Shell): 命令sh.最老. Korn Shell(K Shell): 命令ksh.是对B Shell的补充,兼容B Shell. C-Shell:命令csh.格式有点像C语言,功能强,命令记忆稍难. echo $SHELL 命令可以查看当前登录的shell环境 要想进入其

原文地址 http://www.cnblogs.com/idior/articles/971252.html 介绍 WCF具有非常易用的编程模型,服务开发者在掌握ABC的概念后可以很容易的使用WCF去实现他们的服务.同时也具有极高的扩展性,比如说,如果你想给你的服务添加一些安全相关的特性,只需要给你的服务或者是操作加上一些相应的attribute即可. 但是,你有没有想过,当你在给一个方法头上加了OperationContract特性,或者你给ServiceContract特性加了一些参数后,W

Fabric从1.X开始,在扩展性及安全性上面有了大大的提升,且新增了诸多的新特性: 多通道:支持多通道,提高隔离安全性. 可拔插的组件:支持共识组件.权限管理组件等可拔插功能. 账本数据可被存储为多种格式. 分化了Peer节点的多种角色,可以根据具体情况实现灵活部署 Hyperledger Fabric超级账本整体逻辑架构如下图所示: Fabric四大核心组件: Membership Services:成员管理保证了Fabric平台访问的安全性.提供了成员的注册.管理及审核功能. Blockc

参考链接:https://blog.csdn.net/dajiangtai007/article/details/88575553 1.Flink 运行时架构 Flink 运行时架构主要包含几个部分:Client.JobManager(master节点)和TaskManager(slave节点). 一. Client:Flink作业在哪台机器上面提交,那么当前机器称之为Client.用户开发的Program 代码,它会构建出 DataFlow graph,然后通过Client提交给JobMana

在SYSTEM V 风格的UNIX系统中,系统被分为不同的运行级别,这和BSD分支的UNIX有所不同,常用的为0~6七个级别:0关机 1单用户 2不带网络的多用户 3带网络的多用户 4保留,用户可以自给定义 5图形界面的多用户 6重起系统 关于运行等级 现在的linux安装完成后,默认就运行在5个系统运行级别.由于现在的Linux系统安装完后就运行在第5个级别,即系统启动后直接进入图形界面,而不用在字符模式下登录后用startx或者xinit 来起动图形界面.gdm start 是启动Gnome

前言 本来是想只做一个Nodejs运行原理-科普篇,但是收到了不少私信,要我多分享一些更进阶,更详细的内容,所以我会在接下来的两个月里继续更新Nodejs运行原理. PS:此系列只做Nodejs的运行原理(架构,libuv,v8 etc),并不介绍Nodejs功能以及使用方法. 本文以两个view来看Nodejs的架构,一个是从模块依赖的角度,另一个是从函数调用的角度. 1.模块依赖

问题 Genymotion是x86的模拟器,在集成一些第三方的SDK时需要添加一些放在armeabi.armeabi-64文件夹下面的.so文件,这些文件在arm架构下才能运行.这时模拟器就不能用了. 解决方法 ARM Translator可以做到在x86模拟器上运行arm的应用程序. 使用方法 启动模拟器 下载ARM Translator 拖动到手机模拟器界面,安装即可 重启模拟器 下载地址: https://blog.csdn.net/GHY2016/article/details/8342

本文是 VMBC / D# 项目 的 系列文章, 有关 VMBC / D# , 见 <我发起并创立了一个 VMBC 的 子项目 D#>(以下简称 <D#>)  https://www.cnblogs.com/KSongKing/p/10348190.html   . ILBC 运行时       架构图    如下: 为了便于讲解,   图中 一些位置 标注了 红色数字 . ILBC 运行时  包含  3 个 部分:   调度程序 . InnerC(Byte Code to Nat

1.flink运行时的组件 ​ Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件,它们会在运行流处理应用程序时协同工作: 作业管理器(JobManager).资源管理器(ResourceManager).任务管理器(TaskManager), 以及分发器(Dispatcher).因为 Flink 是用 Java 和 Scala 实现的,所以所有组件都会运行在 Java 虚拟机上.每个组件的职责如下: 1.1作业管理器(jobmanager) 控制一个应用程序执行的主进程,也就是说,每个应用程序都会被

AIX全名为(Advanced Interactive Executive),它是IBM公司的UNIX操作系统. 虽然Linux和aix都是Unix兼容的操作系统,但他们在不同的领域存在各自的特点和差异. Unix ┣━━ Linux(systemV架构,X86,可以运行于大多数硬件平台上) ┣━━ AIX(IBM Power构架,必须运行于专有硬件平台上) Unix ┣━━ Linux :免费(=简化版Unix)systemV架构 ┣━━ AIX   :付费(=商业版Unix)除Unix基础指

毕业后一直在学操作系统, 有时候觉得什么都懂了,有时候又觉得好像什么都不懂,但总体来说自认为对操作系统实现机制的了解比周围的人还是要多一些.去年曾花了几个星期的晚上时间断断续续翻译了这篇对Linux和Windows驱动架构进行比较的论文.原文在这里. Linux和Windows设备驱动架构比较 1. 概述 这篇论文中,我们将考查目前最为广泛使用的两种操作系统,即Linux和Windows系统的设备驱动架构.为每种操作系统实现设备驱动所需要的驱动组件将被展示并进行比较,同时也展示每种操作系统中执行

简介 作为一名架构师,我们要专业,要能看懂代码,及时光着臂膀去机房,也能独挡一面!及时同事搞不定问题,或者撂挑子,你也能给老大一个坚定的眼神:不怕,有我在!还能在会议室上滔滔不绝,如若无人,让不懂技术的妹子看你时眼神迷离,就好想落霞与孤鹜齐飞! 分布式架构是一个非常复杂的体系,任何技术都不是孤立的存在,任何技术都无法适应所有场景.作为一名分布式系统架构或者资深研发人员,我们必须尽可能多的学习与之相关的各种知识,掌握各种技术的演进路线,正式从一名码农蜕变成为架构师 什么是分布式? 互联网应用的特点

1LNMP架构概述 1.1.什么是LNMP  LNMP 是一套技术的组合,L = Linux,N = Nginx,M~ = MySQL,P~ = PHP 1.2.LNMP架构是如何工作的 首先Nginx服务是不能处理动态请求,那么当用户发起动态请求时,Nginx又是如何进行处理的. 当用户发起http请求,请求会被Nginx处理,如果是静态资源请求Nginx则直接返回,如果是动态请求的Nginx则通过FastCGI的协议转交给后端的PHP程序处理,具体如下图所示 1.3.Nginx与快速CGI详

前言:本文主要概括了QEMU的代码结构,特别从代码翻译的角度分析了QEMU是如何将客户机代码翻译成TCG代码和主机代码并且最终执行的过程.并且在最后描述了QEMU和KVM之间联系的纽带. 申明:本文前面部分从qemu detailed study第七章翻译而来. 1.代码结构 如我们所知,QEMU是一个模拟器,它能够动态模拟特定架构的CPU指令,如X86,PPC,ARM等等.QEMU模拟的架构叫目标架构,运行 QEMU的系统架构叫主机架构,QEMU中有一个模块叫做微型代码生成器(TCG),它用来

Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势: Spark提供了一个全面.统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据.图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求 官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍

VLC采用多线程并行解码架构,线程之间通过单独的一个线程控制所有线程的状态,解码器采用filter模式.组织方式为模块架构 模块简述:libvlc                  是VLC的核心部分.它是一个提供接口的库,比如给VLC提供功能接口:流的接入,音频视频的输出,插件管理,线程系统. interface           包含与用户交互的按键和设备弹出. Playlist               管理播放列表的交互,如停止,播放,下一个,或者随机播放. Video_output

一.简介 Spark 的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展程序的计算能力.好在编写用于在集群上并行执行的 Spark 应用所使用的 API 跟本地单机模式下的完全一样.也就是说,你可以在小数据集上利用本地模式快速开发并验证你的应用,然后无需修改代码就可以在大规模集群上运行. 首先介绍分布式 Spark 应用的运行环境架构,然后讨论在集群上运行 Spark 应用时的一些配置项.Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Sp

Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展计算能力.Spark可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN , Apache Mesos , 还有Spark自带的独立集群管理器)上运行,所以Spark应用既能够适应专用集群,又能用于共享的云计算环境. Spark运行时架构 Spark在分布式环境中的架构如下图: 在分布式环境下,Spark集群采用的是主/从结构.在Spark集群,驱动器节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.执行器节点是工作节点,作为独立的Ja

转载自: http://blog.csdn.net/swing2008/article/details/60869183 转自:http://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5818374.html Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势: Spark提

总体概览 一个非常高层次的NHibernate架构: 这个图展示了NHibernate使用数据库和配置信息来为应用程序提供持久化服务(和持久化对象). 我们想展示一个更加详细的运行时架构.但是NHibernate 很灵活并且支持多种架构方式.我们将会展示两个极端.对于“轻量级”架构,应用程序管理自身的ADO.NET连接和事务.这个方式仅仅使用了很小的一部分NHibernate API: 对于“重量级”架构,它将应用程序的ADO.NET抽象出来,然后使用NHibernate 管理其中的细节. 以下

Spark运行时架构 在分布式环境下,Spark集群采用的时主/从结构.在一个Spark集群中,有一个节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.这个中央协调节点被称为驱动器(Driver),与之对应的工作节点被称为执行器节点(executor).驱动器节点可以和大量的执行器节点进行通信,它们也都作为独立的Java进程运行.驱动器节点和执行器节点一起被称为一个Spark应用(application)Spark应用通过一个叫做集群管理器(Cluster Manager)的外部服务在集群中的机器上启动