首页 > TAG信息列表 > Worker
Lab 1: MapReduce
有关Id 以下说明各种Id存在的必要性以及设计方法 MapTaskId：MapTask随着程序的运行，其状态也会相应变化（未分配、已分配、已完成），MapTaskId可以标识MapTask，同时，还可以为临时文件、中间文件、输出文件的命名提供方便。由于实验内容比较特殊（每个单独的文件作为一个task），可以将输入文件名【SQLServer】max worker threads参数配置
查看和设置max worker threads USE master; //选中你想设置max worker threads的数据库。master表示在实例级别进行设置 GO EXEC sp_configure 'show advanced option'//显示当前的高级选项设置 GO EXEC sp_configure 'show advanced option', '1'; //开启高级选项 GO RECONFIGURspark源码（二）Master recive方法
Master recive全部方法 override def receive: PartialFunction[Any, Unit] = { case ElectedLeader => ...... case CompleteRecovery => ...... case RevokedLeadership => ...... case【SQLServer】max worker threads参数说明
本文介绍如何使用SQL Server Management Studio或Transact-SQL在SQL Server中配置最大工作线程服务器配置选项。 max worker threads选项配置SQL Server可用于处理查询请求、登录、注销和类似应用程序请求的工作线程数。 SQL Server使用操作系统的本地线程服务来确保以下条件：·一Apache httpd + tomcat 简单集群负载均衡配置
目录环境步骤1. 使用集群，确保web.xml中一定要有<distributable/>2. 对Tomcat的server.xml文件进行配置3. 配置Apache httpd1. 解压httpd-2.4.25-win64-VC14.zip2. 修改配置文件Apache24/conf/httpd.conf3. 安装Apache httpd服务4. 负载均衡配置mod_jk配置分别启动Tomcat，然后启动ht04-Nginx进程模型解析
Nginx进程模型解析 master进程: 主进程 worker进程: 工作进程 默认是一个主进程, 一个工作进程, Nginx的工作进程是可以通过配置文件进行修改的 # 工作进程数量 worker_processes 1; 修改nginx.conf配置, 修改为2 记得每次修改完成配置文件都进行检查一下, 避免发生错误channel补充
1. channel 1.1 channel的使用 例子：主go程发数据，子go程收数据。 package main import ( "fmt" "time" ) //主go程发数据，子go程收数据 func chanDemo() { c := make(chan int) go func() { for { fmt.Println(<-c)//不断的向信道获取数据，主go程如何将docker swarm的manager节点降级为worker节点？
将manager降级为worker 这个问题，说来挺有意思的，我在集群里面创建了2个manager，然后，模拟将第2个manager节点，从集群中移出去，结果发现报错了： [root@nccztsjb-node-07 ~]# docker node rm cw5bome4a9g1rzelivxejd31c Error response from daemon: rpc error: code = FailedPrnginx 配置说明
Nginx配置文件的整体结构 全局块 该部分配置主要影响Nginx全局，通常包括下面几个部分： 配置运行Nginx服务器用户（组） worker process数 Nginx进程PID存放路径 错误日志的存放路径 配置文件的引入 events块 该部分配置主要影响Nginx服务器与用户的网络连接，主要包括： 设置网络连接的pytest系列——pytest-xdist插件之多进程运行测试用例|| pytest-parallel插件之多线程运行测试用例
pytest之多进程运行测试用例(pytest-xdist) 前言 平常我们功能测试用例非常多时，比如有1千条用例，假设每个用例执行需要1分钟，如果单个测试人员执行需要1000分钟才能跑完 当项目非常紧急时，会需要协调多个测试资源来把任务分成两部分，于是执行时间缩短一半，如果有10个小伙伴，那么执行时tidb 调整索引创建速度
调整索引创建的速度 #生成测试数据sysbench --config-file=./config_new ./oltp_common.lua --table-size=200000 prepare set global tidb_ddl_reorg_worker_cnt=2;set global tidb_ddl_reorg_batch_size=2;create index idx_1 on sbtest1(c);需要100sset global tidb_ddl_reorg_浏览器数据库IndexedDB和前端多线程webWorker在3D场景中的实战应用
背景 1.IndexedDB 就是浏览器提供的本地数据库，它可以被网页脚本创建和操作。 2.在3D场景中模型数据很大，有可能存在数十万级的数据存储，大量数据存储在内存中会很容易导致内存溢出，因此采用indexedDB存储大量数据，减少占用浏览器内存引发的页面卡顿或者页面崩溃等性能问题 3.现有的浏nginx原理
一、master和worker [root@localhost sbin]# ps aux|grep nginxroot 1355 0.0 0.0 20572 652 ? Ss 12:22 0:00 nginx: master process ./nginxnobody 1356 0.0 0.0 20952 1352 ? S 12:22ForkJoinPool源码分析之一(外部提交及worker执行过程)
在前文中介绍了如何使用ForkJoinPool和ForkJoin的一些基本原理。现在继续来分析ForkJoin，原本计划从源码开始分析。但是ForkJoinPool的源码太过复杂。后续得分好几部分来讲解。今天先做一个总体的介绍。 一、ForkJoinPool总体介绍 在java中运行ForkJoinPool，经过对源码的分析，实际上，【MySQL】多表查询：自连接VS非自连接
区别：多表查询时是否和自身连接（自恋） 1. 自连接 查询员工 last_name 和他的领导名称 SELECT CONCAT(worker.last_name,'的领导是',manager.last_name) FROM employees worker,employees manager WHERE worker.manager_id=manager.employee_id; 练习：查询出 last_name 为 'Chen' 的JS学习-Web Workers API接口
Web Workers API接口 通过使用Web Workers，Web应用程序可以在独立于主线程的后台线程中，运行一个脚本操作。这样做的好处是可以在独立线程中执行费时的处理任务，从而允许主线程（通常是UI线程）不会因此被阻塞/放慢。 主线程和 worker 线程相互之间使用 postMessage() 方法来发送信息,ForkJoinPool的使用及基本原理
一、简介 ForkJoinPool是自Java7开始，提供的一个用于并行执行的任务框架。其主旨是将大任务分成若干小任务，之后再并行对这些小任务进行计算，最终汇总这些任务的结果，得到最终的结果。 其广泛用在java8的parallelStream和CompletableFuture中。 这个描述实际上比较接近于单机版的map-rNginx基础·
Nginx基础知识 简介 Nginx 的是一种轻量级高性能的 HTTP 和反向代理服务器，因为它的稳定性，丰富的模块 库，灵活的配置和低系统资源的消耗而闻名。 （1）作为服务器 相比的 Apache，Nginx 的使用更少的资源，支持更多的并发链接，能够支持高达 500,00 个 并发链接数的响应。 （2）作为负载均Angular 里的 Service Worker
从 5.0.0 版本开始，Angular 附带了一个 Service Worker 实现。 Angular 开发人员可以利用这个 service worker 并从其提供的更高的可靠性和性能中受益，而无需针对低级 API 编写代码。 这个实现就是 SAP 电商云 Spartacus UI package.json 中提到的依赖 @angular/pwa： Angular 的 Ser在 Chrome 开发者工具里通过 network 选项模拟网站的离线访问模式
Service Worker 缓存 API 的一个主要优点是它为您提供了比内置浏览器缓存更详细的控制。 例如，Service Worker 可以在用户首次运行您的 Web 应用程序时缓存多个请求，包括他们尚未访问的资产。 这将加快后续请求。 还可以实现自己的缓存控制逻辑，确保被认为重要的资产保留在缓存中，同时Service Worker Cache 和 HTTP Cache 联合使用的场景讨论
本文基于下列的表格进行讨论。 场景1：Long-term caching (Cache, falling back to network) 当缓存资源有效时（<= 30 天）：Service Worker 立即返回缓存的资源，无需访问网络。 当缓存资源过期（> 30 天）时：Service Worker 去网络获取资源。 浏览器在其 HTTP 缓存中没有资源的副本，因此它Service Worker cache 相比 HTTP cache 的一些优点
除了对缓存逻辑能提供更细粒度的控制之外，Service Worker 缓存还提供： 为您的源提供更多内存和存储空间：浏览器按源分配 HTTP 缓存资源。 换句话说，如果您有多个子域，它们都共享相同的 HTTP 缓存。 无法保证您的源/域的内容会长时间保留在 HTTP 缓存中。 例如，用户可以通过从浏览器的SpringBoot定时任务 - 经典定时任务设计：时间轮(Timing Wheel)案例和原理
Timer和ScheduledExecutorService是JDK内置的定时任务方案，而业内还有一个经典的定时任务的设计叫时间轮(Timing Wheel), Netty内部基于时间轮实现了一个HashedWheelTimer来优化百万量级I/O超时的检测，它是一个高性能，低消耗的数据结构，它适合用非准实时，延迟的短平快任务，例如心跳检测Apache DolphinScheduler新一代分布式工作流任务调度平台实战-中
@目录架构设计总体架构启动流程图架构设计思想简述负载均衡缓存实战使用参数参数优先级内置参数基础内置参数衍生内置参数本地参数和全局参数工作流传参数据源管理支持数据源创建MySQL数据源创建ClickHouse数据源工作流实践SQL工作流工作流定时告警告警模块支持场景邮件告警示例Apache DolphinScheduler新一代分布式工作流任务调度平台实战-上
概述 定义 dolphinscheduler 官网地址 https://dolphinscheduler.apache.org/ dolphinscheduler GitHub地址 https://github.com/apache/dolphinscheduler Apache DolphinScheduler是一个分布式去中心化，易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。致力于解决数据处理流程中错综复杂的