注意，读完本篇文章需要很长很长时间在之前的2篇文章：AOP源码分析（一）AOP源码分析（二）中，我们搭建了SpringAOP源码分析的环境，介绍了@EnableAspectJAutoProxy注解和postProcessBeforeInstantiation

基于androidsdk-23的源码分析，文章分成两个部分，实际上我是先写第二部分了再写第一部分的。第一部分看一下view.post的内部。

Hadoop常用端口介绍HDFSNameNode50070dfs.namenode.http-addresshttp服务的端口50470dfs.namenode.https-addresshttps服务的端口

core-site.xmlfs.defaultFShdfs://bigdata/ha.zookeeper.quorum192.168.56.70:2181,192.168.56.71:2181,192.168.56.72

现象：1、大数据Hadoop集群，HDFS扩容后，为了使各节点数据均衡，执行balance操作。2、启动hdfsbalance时，一直出现其他的balance在执行中，其实并没有执行。

配置文件hdfs-site.xml生产环境建议优化：dfs.permissions.enabledtruedfs.namenode.handler.count90dfs.ha.automatic-failover.enabledtrue

上传jar包到HDFS上hdfsdfs-putxxxx.jar/tmp/hive/创建永久函数：createfunctionmy_funas'com.test.TestUDF'usingjar'hdfs

报错：org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.hdfs.protocol.FSLimitException$MaxDirectoryItemsExceededException

外部表和内部表区别未被external修饰的是内部表（managedtable），被external修饰的为外部表（externaltable）；区别：内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS

目录1.数据结构2.性能特点3.源码分析4.代码演示5.细节和使用场景ArrayList和LinkedList分别代表了两类不同的数据结构：动态数组和链表。

本文将深入探讨AM向RM申请并获得Container资源后，在NM节点上如何启动和清理Container。将详细分析整个过程的源码实现。一、Container生命周期介绍Container的启动由ApplicationMaster通过调用RPC函数ContainerManagementProtocol#startContainers()发起请求，NM中的ContainerManagerImpl组件

Sqoop是apache旗下的一款”Hadoop和关系数据库之间传输数据”的工具导入数据：将MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统导出数据：从Hadoop

1.Sqoop的增量导入实际工作中，数据的导入很多时候只需要导入增量的数据，并不需要将表中的数据每次都全部导入到hive或者hdfs中，因为这样会造成数据重复问题。

1、请讲述HDFS输入文件的具体步骤？

接下来我们来看看Emitter模块，这里初略的看就是gossip的消息发送的模块。下面我们来具体分析下启动时机funcNewGossipService(conf*Config,s*grpc.Server,saapi.SecurityAdvisor,mcsapi.MessageCryptoService,selfIdentityapi.PeerIdentityType,secureDialOptsa

SpringBoot原理剖析和源码分析依赖管理问题一：为什么导入dependency时不需要指定版本？

1.悲观锁与乐观锁cpu是时分复用的，也就是把cpu的时间片，分配给不同的thread/process轮流执行，时间片与时间片之间，需要进行cpu切换，也就是会发生进程的切换。切换涉及到清空寄存器，缓存数据。然后重新加载新的thread所需数据。当一个线程被挂起时，加入到阻塞队列，在一定的时间或条件下，在通过notify()，notifyAll()唤醒回来。在某个资源不可用的时候，就将cpu让出，

一、序列图1.1启动启动序列图.png1.2停止停止序列图.png二、源码分析整个server启动的过程比较复杂，看图难以理解，需要辅以文字说明。

1.Hive在HDFS上的默认存储路径Hive的数据都是存储在HDFS上的，默认有一个根目录，在hive-site.xml中，由参数hive.metastore.warehouse.dir指定。

Vue双向数据绑定的原理：可以将对象的属性绑定到UI，具体的说，我们有一个对象，该对象有一个name属性，当我们给这个对象name属性赋新值的时候，新值在UI上也会得到更新。同样的道理，当我们有一个输入框或者textarea的时候，我们输入一个新值的时候，也会在该对象的name属性得到更新。数据劫持实现双向数据绑定：vue.js则是采用数据劫持结合发布者-订阅者模式，通过Object.define

1、namespaceNamespace在HDFS中是一个非常重要的概念，也是有效管理数据的方法。Namespace有很多优点：可伸缩性。使HDFS集群存储能力可以轻松进行水平拓展；系统性能。

1、简介为实现以上特性，HDFS包含的各个服务模块都是经过精心设计的，HDFS的服务视图如图。HDFS的服务视图包含三大部分：核心服务、公共服务和拓展服务。2、核心服务1)Namenode。

1.1namenode启动流程1.1.1启动流程1、加载fsimage文件FsImage是一种持久化到磁盘上的文件，里面包含了集群大部分的meta数据，持久化的目的主要是为了防止meta数据丢失，也就是在HDFS

Android早期版本实现原理请看Android源码分析-pm命令的实现，列出包名pmlistpackage，列出系统库pmlistlibraries_pmlistpackages-CSDN博客Android12

02Nginx源码分析之总结内存开辟的相关函数(ngx_alloc.c，ngx_palloc.c)前言：写这一篇的目的是为了方便接下来的阅读，否则每次都要对应查找相应的函数，非常麻烦。

1.概述DataX是阿里开源的的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库（MySQL、Oracle等）、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能

datax介绍特征安装前准备工作-系统需求快速开始补充datax介绍DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL、HDFS

一、dataX概览1.1DataXDataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase

系列文章目录一、DataX详解和架构介绍二、DataX源码分析JobContainer三、DataX源码分析TaskGroupContainer四、DataX源码分析TaskExecutor五、DataX

并发工具类的应用场景详解上一章我们讲解了ReentrantLock、Semaphore、CountDownLatch、CyclicBarrier等同步工具类的应用场景及实现，本章我们重点讲解ReentrantLock源码分析

传送门：深入理解AQS独占锁之ReentrantLock源码分析目录读写锁介绍ReentrantReadWriteLock介绍ReentrantReadWriteLock的使用应用场景锁降级读写锁设计思路

一、模板编译模板编译介绍：模板编译的主要目的是将模板（template）转换为渲染函数（render）titlesomecontent渲染函数render(h){returnh('div',[h('h1',{on:{click:this.handler}},'title'),h('p','somecontent')])}模板编译的作用Vue2.x使用VNode描述视图以及各种交互，用自己编写的VN

下面我们来说说eureka的过期机制。其实这篇文章主要介绍的是AbstractInstanceRegistry的内部类EvictionTask。我们知道AbstractInstanceRegistry是包括了所有注册到EurekaServer上的实例。而EvictionTask就是清理过期租约的定时任务。在Eureka-Server启动时，初始化EvictionTask定时执行。protected

任务控制块taskControlBLock结构体，以下为部分typedefstructtskTaskControlBlock{volatileStackType_t*pxTopOfStack;//栈顶指针ListItem_txStateListItem;//任务状态表项ListItem_txEventListItem;//事件表项UBaseType_tuxPriority;//优先级StackTy

任务创建xTaskCreate为TCB和TCB栈分配空间，初始化，加入就绪任务链表#if(configSUPPORT_DYNAMIC_ALLOCATION==1)BaseType_txTaskCreate(TaskFunction_tpxTaskCode,constchar*constpcName,constconfigSTACK_DEPTH_TYPEusStackDepth,void*const

目录Hadoop分布式计算实验踩坑实录及小结踩坑实录Hadoop学习Hadoop简介HDFSSomeconceptsMapReduce主要配置文件集群搭建来源与引用Hadoop分布式计算实验踩坑实录及小结踩坑实录单机

一、简介ConcurrentLinkedHashMap是google开源的线程安全的方便并发的Map,Map利用LRU缓存机制对Map中存储对象进行换入换出管理。采用两套资源控制机制，一套同步机制，使用ConcurrentMap对对象数据进行KV存储，保证多线程并发安全地调用Map资源，而对于存储对象的换入换出管理则采用异步机制，使用Queuebuffer存储每次的因对象读写而产生的对象换入换出任

比如linux，kafka命令就比较多，hdfs操作也多。但是对于HBase.....这类框架命令比较少，就不再本篇展示。望周知。其中内容包含以下，具体命令会一一介绍。

Flink主要组件作业管理器（JobManager）(1)控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的Jobmanager所控制执行(2)Jobmanager会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括：作业图（JobGraph）、逻辑数据流图（ogicaldataflowgraph）和打包了所有的类、库和其它资源的JAR包。(3)Jobmanager会把Jobgraph

二、是怎么解决的三、反思总结源码分析：DefaultSingletonBeanRegistry类getSingleton方法三级缓存的作用反思总结面试点：1、三级缓存原理：如上2、二级缓存就可以解决了为什么还要有三级缓存为什么需要早期引用

目录6.源码分析6.1解析指令分析6.2待检查的服务器的添加和状态查询6.3本模块的进程初始化函数6.4准备执行健康检测任务6.5执行健康检测任务本篇对ngx_http_upstream_check_module

目录7.实现一个UDP健康检测功能7.1功能定义7.2定义一个新的健康检测类型7.3增加udp特定的健康检测需要的配置指令7.3.1ngx_http_upstream_check_srv_conf_s结构体的扩展7.3.2check_udp_send的实现7.3.3check_udp_expect的实现7.3.416进制解码代码的实现7.4ngx_http_upstream_check函数的修改7

DataX实现了包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres

DataXDataX是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。

文章目录实验内容一、实验环境：二、实验内容与步骤（过程及数据记录）：5.分布式文件系统HDFS上的操作5.1利用Shell命令与HDFS进行交互5.2利用Web界面管理HDFS6.分布式文件系统HDFS

日志数据在应用程序中一直很常见，Hadoop能够处理生产系统生成的大量日志数据，比如网络设备、操作系统、Web服务器和应用程序的日志数据。这些日志文件提供了对系统和应用程序运行以及使用的见解，统一日志文件的原因是它们往往采用文本形式和面向行的方式，因此易于处理。在《Hadoop从入门到精通》大型专题的上一章节中，我们介绍了可用于将数据复制到Hadoop的低级方法。本节不使用这些方法构建数据移动工具

Golang：context基于go1.21版本Context是什么Context的功能应用场景源码分析1.10Context核心结构1.1Err错误2.1emptyCtx3.1Background()

消息发送的主要步骤为：验证消息，查找路由，消息发送（包含异常机制处理）我们以DefaultMQProducer#send为切入口：以下代码为验证消息publicSendResultsend(Messagemsg)throwsMQClientException,RemotingException,MQBrokerException,InterruptedException{//校验消息（主要是长度是

先序这一节我们将继续完善TcpServer和TCPConnection类，并且解决上一节思考的问题【一定要理清思路】；TcpServer源码分析重要的变量ConnectionCallbackconnectionCallback

其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce