stage

源码中对节点的如下称呼应该是等价的: end point , node , machine , datacenter , host。 cassandra节点的启动main()在类org.apache.cassandra.service.CassandraDaemon中，细节在 setup()中。过程中会start一个CassandraServer的实例peerStorageServer。 peerStorageServer在建立的时候，内部会实例化一个 StorageService实例，在该StorageService实例初始化的过程中，该节点的所有功能服务会被配置激活，这些操作是在 StorageService的默认构造器中完成的。 StorageService的构造器中大致做了如下几件事情： 1)生成一个storageLoadBalancer_s实例负责负载均衡，现在还没有明白原理。 2)生成一个endPointSnitch_实例，这个提供了对两个end_point进行比较的一个途径，基本上是判断两个end_point是不是同一个ip等 3)启动了MessagingService，并且注册了一些handler实例。MessagingService是负责该end_point与其他end_point进行通信的。两个节点间通信的内容被封装在一个Message的实例里面。 比如

由于这个架构没怎么学习，只是简单做一下记录，据说 Cassandra就是用架构实现的 一、传统并发模型的缺点 基于线程的并发 特点： 每任务一线程 直线式的编程 使用资源昂高， context切换代价高，竞争锁昂贵 太多线程可能导致吞吐量下降，响应时间暴涨。 基于事件的并发模型 特点： 单线程处理事件 每个并发流实现为一个有限状态机 应用直接控制并发 负载增加的时候，吞吐量饱和 响应时间线性增长 二、SEDA架构 特点： (1)服务通过queue分解成stage: 每个stage代表FSM的一个状态集合 Queue引入了控制边界 (2)使用线程池驱动stage的运行: 将事件处理同线程的创建和调度分离 Stage可以顺序或者并行执行 Stage可能在内部阻塞，给阻塞的stage分配较少的线程 1、Stage-可靠构建的基础 (1)应用逻辑封装到Event Handler 接收到许多事件，处理这些事件，然后派发事件加入其他Stage的queue 对queue和threads没有直接控制 Event queue吸纳过量的负载，有限的线程池维持并发 (2)Stage控制器 负责资源的分配和调度 控制派发给Event Handler的事件的数量和顺序 Event Handler可能在内部丢弃、过滤、重排序事件。 2、应用=Stage网络 (1)有限队列 入队可能失败，如果队列拒绝新项的话

概括 我们公司使用spark已经有段时间了，现在我对我之前的学习知识进行整理，以便记录和大家共同学习，有一部分是网上摘抄，感谢网络共享大神。本文只是针对spark2，spark基本概念，简而言之就是：spark专门为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，是apache的一个开源项目。是一种跟Hadoop相似的通用分布式并行计算框架，但是spark是基于内存计算的分布式执行框架，在执行速度上优于hadoop，并且提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质的数据集和数据源的大数据处理需求。 SPARK架构和生态 spark主要包括Spark Core和在Spark Core基础上建立的应用框架：数据分析引擎SparkSQL、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib、流计算引擎Spark Streaming。Core库主要包括上下文（Spark Context）、数据抽象集（RDD、DataFrame和DataSet）、调度器（Scheduler）、洗牌（shuffle）和序列化器（Serializer）等。 在Core库之上就根据业务需求分为用于交互式查询的SQL、实时流处理Streaming、机器学习Mllib和图计算GraphX四大框架，除此外还有一些其他实验性项目如Tachyon、BlinkDB和Tungsten等。Hdfs是Spark主要应用的持久化存储系统

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I have a Main class starting my application which has its MainController class specified in fxml. When clicking on Connect button another windows with different scene and controller is opened. Based on action I would like to change Label text value through my MainController , but it does not work as expected. See details below. Basically I would like to update text on connectedLabel in MainController class from ConnectController class and it does not work. Main.java : public class Main extends Application { private static final Logger logger

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I have a JavaFX 2.0 application with FXML. I want the components (TextFields, ComboBoxes, layouts, and so on) to be resized when a window with an application is resized. So... As it is written on Oracle documentation for JavaFX , to make something like this with shapes, there are a few special properties to shapes: When building GUI applications with JavaFX, you will notice that certain classes in the API already implement properties. For example, the javafx.scene.shape.Rectangle class contains properties for arcHeight , arcWidth , height ,

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: We are getting this error: MongoError: Unrecognized pipeline stage name: '$changeStream' at queryCallback (/Users/alexamil/WebstormProjects/nabisco/cdt-now/node_modules/mongodb/node_modules/mongodb-core/lib/cursor.js:244:25) at /Users/alexamil/WebstormProjects/nabisco/cdt-now/node_modules/mongodb/node_modules/mongodb-core/lib/connection/pool.js:544:18 at _combinedTickCallback (internal/process/next_tick.js:131:7) at process._tickDomainCallback (internal/process/next_tick.js:218:9) We have this file, which will update some caches on our

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I'm trying to run a simple python application on a 2-node-cluster I set up in standalone mode. A master and a worker, whereas the master also takes on the role of a worker. In the following code I'm trying to count the number of cakes occurring in a 500MB text file and it fails with a ExecutorLostFailure. Interestingly the application runs through if I take a 100MB input file. I used the package version of CDH5.4.4 with YARN and I'm running Spark 1.3.0. Each node has 8GB of memory and these are some of my configurations: executor memory: 4g