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一、服务器端线程 1、主线程main，启动其余线程后不参与交互 2、1个Listener线程，监听连接请求，并在有连接的时候唤醒Reader线程 public void run() { while(running){ selector.select(); Iterator＜SelectionKey＞
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posted @ 2014-05-28 08:48
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一、服务器端线程 1、主线程main，启动其余线程后不参与交互 2、1个Listener线程，监听连接请求，并在有连接的时候唤醒Reader线程 public void run() { while(running){ selector.select(); Iterator＜SelectionKey＞
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考虑一个生产者/消费者模型。 商品类Goods： class Goods { private String name; public Goods(String name) { this.name =name; } public String toString() { return "Goods["
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示例代码： public class SyncTest { private List＜String＞ list= new ArrayList＜String＞(); public void syncAddPrint(){ synchronized(list){ for(int i = 0; i ＜ 1
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示例代码： public class SyncTest { private List＜String＞ list= new ArrayList＜String＞(); public void syncAddPrint(){ synchronized(list){ for(int i = 0; i ＜ 1
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分析任务reduce_1 args =[127.0.0.1, 42767, attempt_201405060431_0003_r_000001_0,/opt/hadoop-1.0.0/logs/userlogs/job_201405060431_0003/attempt_201405060431_
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在MapTask 的spill 阶段会使用快速排序org.apache.hadoop.util.QuickSort : 在QuickSort 中有部分代码，当元素个数小于13时候，使用插入排序 (Insert Sort)。 在QuickSort 中，当栈的层数过多时，使用堆排序（org.apache
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List＜Integer＞ list = new ArrayList＜Integer＞(); for (int i = 0; i < 10; i++) { list.add(i); } System.out.println(list); //[0, 1,2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
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提交作业: hadoop jar /opt/hadoop-1.0.0/hadoop-examples-1.0.0.jar wordcount /user/admin/in/yellow2.txt /user/admin/out/128 生成2个Map、2个Reduce任务。 执行Maps[0]: a
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添加调试参数： ＜property＞ ＜name＞mapred.child.java.opts＜/name＞ ＜value＞-Xmx200m-Xdebug-Xrunjdwp:transport=dt_socket,address=9999,server=y,suspend=y＜/value＞ ＜/p
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提交作业: hadoop jar /opt/hadoop-1.0.0/hadoop-examples-1.0.0.jarwordcount /user/admin/in/LICENSE.txt /user/admin/out/26 , 只有一个Map任务 server3-RPC请求：getProto
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1、启动 HttpServer this.server=new HttpServer("task",httpBindAddress, httpPort, httpPort == 0, conf, aclsManager.getAdminsAcl()); server.start(); 2、生成 De
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提交命令行：hadoop jar /opt/hadoop-1.0.0/hadoop-examples-1.0.0.jar wordcount /user/admin/in/yellow.txt /user/admin/out/3 JobTracker已生成JobInProgress(job_2014
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输入文件：hdfs://server1:9000/user/admin/in/yellow.txt 1.splits formatMinSplitSize：1; minSplitSize=conf("mapred.min.split.size")：1; minSize=Math.max(format
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提交命令行：hadoop jar/opt/hadoop-1.0.0/hadoop-examples-1.0.0.jar wordcount/user/admin/in/yellow.txt /user/admin/out/3 RPC请求：getProtocolVersion(org.apache.h
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JobTracker无任务时处理心跳流程 HeartBeat格式：{restarted=true，initialContact=true，acceptNewTasks=true，responseId=-1， status=TaskTrackerStatus {failures=0，trackerNa
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2. JobTracker中的容器 2.1 nodesAtMaxLevel、hostnameToNodeMap //(hostname --＞ Node(NetworkTopology)) Map＜String,Node＞ hostnameToNodeMap = Collections.synchr
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1. JobInProgress中的容器 1.1maps、reduces、cleanup、setup TaskInProgress maps[]= new TaskInProgress[0]; TaskInProgress reduces[]= new TaskInProgress[0]; Task
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1.初始化和启动JobTracker 生成一个JobQueueTaskScheduler taskScheduler=(TaskScheduler)ReflectionUtils.newInstance(schedulerClass,conf); 生成一个实现 InterTrackerProtoco
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1. 配置所有节点的$HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh 文件 exportHADOOP_HOME=/opt/hadoop-1.0.0 exportHADOOP_NAMENODE_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote.port=9191-
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命令为： hadoop_debugjar /opt/hadoop-1.0.0/hadoop-examples-1.0.0.jar wordcount/user/admin/in/yellow.txt /user/admin/out/555 首先调用org.apache.hadoop.util.run
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原文地址：Proactor和Reactor模式作者：qq俊采星驰 Proactor和Reactor都是并发编程中的设计模式。在我看来，他们都是用于派发/分离IO操作事件的。这里所谓的 IO事件也就是诸如read/write的IO操作。"派发/分离"就是将单独的IO事件通知到上层模块。两个模式不同的地
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1、MapReduce 运行流程 (1)、JobClient 调用 submitJob()，提交Job (2)、JobClient 向 JobTracker 请求一个新的JobId（调用 JobTracker.getNewJobId() ） (3)、JobClient检查作业的输出说明，计算作业的输
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1、节点介绍 （1）、NameNode管理文件系统的命名空间，维护文件系统树及整棵树内所有的文件和目录，以两个文件形式永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像文件fsimage 和 编辑日志文件edits。namenode也记录每个文件中各个块所在的数据节点信息。 （2）、DataNode是文件系统的工作
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