修改一行数据的锁生命周期

向Oracle 数据库发出请求,修改一行数据,在内存中主要有以下变化: 1. 服务器进程将包含该行数据的块读取到内存中 2. 写redo日志.将内存中该数据块指向undo表空间中数据块的变量向量记录到redo日志中. 3. 将内存中的该数据块复制到undo段中. 4. 写redo日志.将修改的具体操作的变更向量记录到redo日志. 5. 修改该数据块. redo日志记录数据库的一切变化.每次改动至少记录两次redo日志,一次用于指向原来的镜像块,一次用于记录具体的修改内容.

本节的主要内容: 一.数据接受架构和设计模式 二.接受数据的源码解读 Spark Streaming不断持续的接收数据,具有Receiver的Spark 应用程序的考虑. Receiver和Driver在不同进程,Receiver接收数据后要不断给Deriver汇报. 因为Driver负责调度,Receiver接收的数据如果不汇报给Deriver,Deriver调度时不会把接收的数据计算入调度系统中(如:数据ID,Block分片). 思考Spark Streaming接收数据: 不断有循环器接收

原文:SQL Server 2012:SQL Server体系结构--一个查询的生命周期(第3部分)(完结) 一个简单的更新查询 现在应该知道只读取数据的查询生命周期,下一步来认定当你需要更新数据时会发生什么.这个部分通过看一个简单的UPDATE查询,修改刚才例子里读取的数据,来回答. 庆幸的是,直到存取方法(Access Methods)前,更新操作和刚才SELECT语句流程是一模一样的. 这次存取方法(Access Methods)需要修改数据,因此在I/O请求传递前,修改的细节要存放于硬盘

在一台电脑上的内存存储区域分为6种: 1.寄存器: 寄存器是运行最快的,寄存器在系统中早就已经存在了,寄存器的数量是有限的,被严格要求            Java程序员不能显示的调用寄存器 2.栈:   栈中存储着基本数据类型的变量以及引用变量 栈中元素在超出其生命周期后会自动销毁             栈中元素一经创建,系统会为其分配内存空间,在其内存空间里存取的值是真值(真实存放的值)            栈中元素互不影响 每个在栈中的变量都有其自己对应的内存空间 里面存取着值  

React的生命周期: constuctor: 1.组件的初始化,用来定义当前组件所需要的一些状态,状态定义在this.state中. 2.当前生命周期中必须书写super,否则this的指向会发生错误以及报错 3.在当前生命周期中默认是访问不到props属性的,如果想要进行访问必须在super以及constructor中添加参数props componentWillMount: 挂载前: 1.可以进行前后端数据的请求(在服务端渲染的时候) 2.可以在数据第一次被渲染的时候做数据的更改 3.在当

一:Receiver启动的方式设想 1. Spark Streaming通过Receiver持续不断的从外部数据源接收数据,并把数据汇报给Driver端,由此每个Batch Durations就可以根据汇报的数据生成不同的Job. 2. Receiver属于Spark Streaming应用程序启动阶段,那么我们找Receiver在哪里启动就应该去找Spark Streaming的启动. 3. Receivers和InputDStreams是一一对应的,默认情况下一般只有一个Receiver.

本期内容: 1.Receiver启动方式的设想 2.Receiver启动源码彻底分析 一:Receiver启动方式的设想 1. Spark Streaming通过Receiver持续不断的从外部数据源接收数据,并把数据汇报给Driver端,由此每个Batch Durations就可以根据汇报的数据生成不同的Job. 2. Receiver是在Spark Streaming应用程序启动时启动的,那么我们找Receiver在哪里启动就应该去找Spark Streaming的启动. 3. Receiv

本讲内容: a. Receiver启动的方式设想 b. Receiver启动源码彻底分析 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾 上一讲中,我们给大家具体分析了RDD的物理生成和逻辑生成过程,彻底明白DStream和RDD之间的关系,及其内部其他有关类的具体依赖等信息: a. DStream是RDD的模板,其内部generatedRDDs 保存了每个BatchDuration时间生成的RDD对象实例.DStream的依赖构成了RDD

一:Receiver启动的方式设想 1. Spark Streaming通过Receiver持续不断的从外部数据源接收数据,并把数据汇报给Driver端,由此每个Batch Durations就可以根据汇报的数据生成不同的Job. 2. Receiver属于Spark Streaming应用程序启动阶段,那么我们找Receiver在哪里启动就应该去找Spark Streaming的启动. 3. Receivers和InputDStreams是一一对应的,默认情况下一般只有一个Receiver.