八:reducetask的数量决定机制

maptask数量决定机制--数据处理任务的分配机制 分配机制定义在FileInputFileFormat类中 分配的宗旨就是将block块数据进行"切分",每一片就交给一个maptask来处理 第一种方式: 指定切片大小形式这种方式如果切片处理的数据正好也在同一台机器上按照切片大小来读取数据的话如果是从0读到100而这台机器的上的block为128M的话,那剩下的28M则会在另一个Map任务上读取而另一台Map任务需要读取第一台Map任务的处理完后剩余的切片(28M)而这28M是要走

Redis AOF持久化机制 1. AOF持久化介绍 Redis中支持RDB和AOF这两种持久化机制,目的都是避免因进程退出,造成的数据丢失问题. RDB持久化:把当前进程数据生成时间点快照(point-in-time snapshot)保存到硬盘的过程,避免数据意外丢失. AOF持久化:以独立日志的方式记录每次写命令,重启时在重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的. Redis RDB持久化机制源码剖析和注释 AOF的使用:在redis.conf配置文件中,将appendonly设置为y

一.为什么要有异常处理机制? java中的异常处理机制简单的讲就是try..catch..finally的使用. 程序难免会出现错误, 如果没有异常处理机制, 那么程序员在编写代码的时候就必须检查特定的结果, 并在程序的很多地方去处理它. 有了异常处理机制后,就不必在每个方法调用处都检查, 只需要用try包裹住可能发生异常的代码段, 这样做的好处是: 1.降低了代码的复杂度,正如上面所说的,不需要每个方法调用处都去检查: 2.将“描述正常情况下应该做什么事情”和“如果出了错怎么办” 的逻辑分开:

请尊重分享成果,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/hejjunlin/article/details/52298780 上篇分析了View的事件分发流程,留了一个问题:如果上面的EventButton继承TextView的话,按下抬起,会有一个现象,我可以告诉大家现象:就是只有dispatchTouchEvent ACTION_DOWN,onTouch ACTION_DOWN,onTouchEvent ACTION_DOWN这三个,你移动,或者抬起,是没有MOVE,或者

一.程序.进程和线程:1.程序是一段静态的代码,它是应用程序执行的蓝本. 2.进程是程序的一次动态执行过程,它对应了从代码加载.执行至执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生.发展至消亡的过程. 3.线程是比进程更小的单位,一个进程执行过程中可以产生多个线程,每个线程有自身的产生.存在和消亡的过程,也是一个动态的概念.每个进程都有一段专用的内存区域,而线程间可以共享相同的内存区域(包括代码和数据),并利用这些共享单元来实现数据交换.实时通信与必要的同步操作.  每个Java程序都有一个

/** * 功能:给定数量不限的硬币,币值为25分,10分,5分,1分,计算n分有几种表示法. */ public static int makeChange(int n){ return makeChange(n,25); } /** * 递归的终止条件:完全简化为1分. * @param n * @param denom * @return */ public static int makeChange(int n,int denom){ int next_denom=0; switch(d

3.系统机制 微软提供了一些基本组件让内核模式的组件使用: 1.陷阱分发,包括终端,延迟的过程调用(DPC),异步过程调用(APC),异常分发以及系统服务分发 2.执行体对象管理器 3.同步,包括自旋锁,内核分发器对象,以及等待是如何实现的. 4.系统辅助线程 5.其他的机制,比如Windows全局标记 6.本地过程调用 7.内核事件跟踪 8.Wow64 3.系统机制... 1 3.1陷阱分发... 3 3.1.1 中断分发... 4 3.1.1.1 硬件中断... 4 3.1.1.2 软中断请

一.引子 本文介绍JavaScript运行机制,这一部分比较抽象,我们先从一道面试题入手: console.log(1); setTimeout(function(){ console.log(3); },0); console.log(2); 请问数字打印顺序是什么? 这一题看似很简单,但如果你不了解JavaScript运行机制,很容易就答错了.题目的答案是依次输出1 2 3,如果你有疑惑,下文有详细解释. 二.理解JS的单线程的概念 JavaScript语言的一大特点就是单线程,也就是说,同

MapReduce框架原理 MapReduce核心思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4)MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段,如果用户的业务逻辑非常复杂,那就只能多个MapReduce程序,串行运行. 1.InputFormat数据输入 一. 默认的File