Elasticsearch源码分析之一——使用Guice进行依赖注入与模块化系统

Elasticsearch源码分析之一——使用Guice进行依赖注入与模块化系统
Elasticsearch源码分析之一——使用Guice进行依赖注入与模块化系统

1.public class BillingModule extends AbstractModule {

2.@Override

3.protected void configure() {

4.bind(TransactionLog.class).to(DatabaseTransactionLog.class);

5.bind(CreditCardProcessor.class).to(PaypalCreditCardProcessor.class);

6.bind(BillingService.class).to(RealBillingService.class);

7.}

8.}

上面定义了一个订单模块,扩展AbstractModule这个抽象类。这个模块里面有三个实例:交易日志、支付过程和账单服务。通过bind("interface").to("implement")来使接口和实现绑定。

[java]view plaincopyprint?

1.public class RealBillingService implements BillingService {

2.private final CreditCardProcessor processor;

3.private final TransactionLog transactionLog;

4.

5.@Inject

6.public RealBillingService(CreditCardProcessor processor,

7.TransactionLog transactionLog) {

8.this.processor = processor;

9.this.transactionLog = transactionLog;

10.}

11.

12.public Receipt chargeOrder(PizzaOrder order, CreditCard creditCard) {

13.try {

14.ChargeResult result = processor.charge(creditCard, order.getAmount());

15.transactionLog.logChargeResult(result);

16.

17.return result.wasSuccessful()

18.? Receipt.forSuccessfulCharge(order.getAmount())

19.: Receipt.forDeclinedCharge(result.getDeclineMessage());

20.} catch (UnreachableException e) {

21.transactionLog.logConnectException(e);

22.return Receipt.forSystemFailure(e.getMessage());

23.}

24.}

25.}

上面类是BillService接口的实现类。其中要注意的就是@Inject这个注释。Guice的Injector类会扫描@Inject这类注释,找到方法中传入参数的实例进行注入。如上面的CreditCardLog和TransactionLog。

[java]view plaincopyprint?

1.public static void main(String[] args) {

2.Injector injector = Guice.createInjector(new BillingModule());

3.BillingService billingService = injector.getInstance(BillingService.class);

4....

5.}

最后,在main方法中使用Injector进行注入与获取实例。这就是使用Guice进行依赖注入的一个简单例子。elasticsearch里面的组件基本都是用上面的方式进行模块化管理,elasticsearch对guice进行了简单的封装,通过ModulesBuilder类构建es的模块,一个es节点包括下面模块:

PluginsModule:插件模块

SettingsModule:设置参数模块

NodeModule:节点模块

NetworkModule:网络模块

NodeCacheModule:缓存模块

ScriptModule:脚本模块

JmxModule:jmx模块

EnvironmentModule:环境模块

NodeEnvironmentModule:节点环境模块

ClusterNameModule:集群名模块

ThreadPoolModule:线程池模块

DiscoveryModule:自动发现模块

ClusterModule:集群模块

RestModule:rest模块

TransportModule:tcp模块

HttpServerModule:http模块

RiversModule:river模块

IndicesModule:索引模块

SearchModule:搜索模块

ActionModule:行为模块

MonitorModule:监控模块

GatewayModule:持久化模块

NodeClientModule:客户端模块

接下来的文章会分析其中一些重要的模块。

hadoop学习课程介绍

云凡教育Hadoop网络培训第二期 开课时间:2014年1月20日 授课方式:YY在线教育+课程视频+资料、笔记+辅导+推荐就业 YY教育平台:20483828 课程咨询:1441562932 大胃 云凡教育Hadoop交流群:306770165 费用: 第二期优惠特价:999元; 授课对象: 对大数据领域有求知欲,想成为其中一员的人员 想深入学习hadoop,而不只是只闻其名的人员 基础技能要求: 具有linux操作一般知识(因为hadoop在linux下跑) 有Java基础(因为hadoop是java写的并且编程也要用java语言) 课程特色 1,以企业实际应用为向导,进行知识点的深入浅出讲解; 2,从零起步,循序渐进,剖析每一个知识; 3,萃取出实际开发中最常用、最实用的内容并以深入浅出的方式把难点化于无形之中 学习安排: Hadoop的起源与生态系统介绍(了解什么是大数据;Google的三篇论文;围绕Hadoop形成的一系列的生态系统;各个子项目简要介绍)

1_Linux系统环境搭建和基本命令使用 针对很多同学对linux命令不熟悉,在课程的学习中,由于命令不熟悉导致很多错误产生,所以特意增加一节linux基础课程,讲解一些常用的命令,对接下来的学习中做好入门准备; 02_Hadoop本地(单机)模式和伪分布式模式安装 本节是最基本的课程,属于入门级别,主要对Hadoop 介绍,集中安装模式,如何在linux上面单机(本地)和伪分布模式安装Hadoop,对HDFS 和MapReduce进行测试和初步认识。 03_HDFS的体系结构、Shell操作、Java API使用和应用案例 本节是对hadoop核心之一——HDFS的讲解。HDFS是所有hadoop操作的基础,属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中,我们会讲述hdfs的体系结构,以及使用shell、java不同方式对hdfs 的操作。在工作中,这两种方式都非常常用。学会了本节内容,就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中,我们不仅对理论和操作进行讲解,也会讲解hdfs 的源代码,方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。 04_MapReduce入门、框架原理、深入学习和相关MR面试题 本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。mapreduce是hadoop 的核心,是以后各种框架运行的基础,这是必须掌握的。在本次讲解中,掌握mapreduce执行的详细过程,以单词计数为例,讲解mapreduce的详细执行过程。还讲解hadoop的序列化机制和数据类型,并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。最后,还要讲解hadoop的RPC机制,这是hadoop运行的基础,通过该节学习,我们就可以明白hadoop是怎么明白的了,就不必糊涂了,本节内容特别重要。 05_Hadoop集群安装管理、NameNode安全模式和Hadoop 1.x串讲复习 hadoop就业主要是两个方向:hadoop工程师和hadoop集群管理员。我们课程主要培养工程师。本节内容是面向集群管理员的,主要讲述集群管理的知

ElasticSearch面试题

1:es介绍 Elasticsearch是一个基于Lucene的实时的分布式搜索和分析引擎。设计用于云计算中, 能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。基于RESTful接口。 普通请求是...get?a=1 rest请求....get/a/1 2:全文搜索的工具有哪些 Lucene Solr Elasticsearch 3:es的bulk的引用场景 1.bulk API可以帮助我们同时执行多个请求 2.create 和index的区别 如果数据存在,使用create操作失败,会提示文档已经存在,使用index则可以成功执行。 3.可以使用文件操作 使用文件的方式 vi requests curl -XPOST/PUT localhost:9200/_bulk --data-binary @request; bulk请求可以在URL中声明/_index 或者/_index/_type 4.bulk一次最大处理多少数据量 bulk会把将要处理的数据载入内存中,所以数据量是有限制的 最佳的数据量不是一个确定的数值,它取决于你的硬件,你的文档大小以及复杂性,你的索引以及搜索的负载 一般建议是1000-5000个文档,如果你的文档很大,可以适当减少队列,大小建议是 5-15MB,默认不能超过100M, 可以在es的配置文件中修改这个值http.max_content_length: 100mb 5.版本控制的一个问题 在读数据与写数据之间如果有其他线程进行写操作,就会出问题,es使用版本控制才避免这种问题。 在修改数据的时候指定版本号,操作一次版本号加1。 6.es的两个web访问工具

Xmodem协议详解以及源代码剖析

研究 Xmodem 协议必看的 11个问题 Xmodem 协议作为串口数据传输主要的方式之一,恐怕只有做过 bootloader 的才有机会接触一下, 网上有关该协议的内容要么是英语要么讲解不详细。笔者以前写 bootloader 时研究过 1k-Xmodem ,参考了不少相关资料。这里和大家交流一下我对 Xmodem 的理解,多多指教! 1. Xmodem 协议是什么? XMODEM协议是一种串口通信中广泛用到的异步文件传输协议。分为标准Xmodem 和 1k-Xmodem 两种,前者以 128字节块的形式传输数据,后者字节块为 1k 即 1024字节,并且每个块都使用一个校验和过程来进行错误检测。在校验过程中如果接收方关于一个块的校验和与它在发送方的校验和相同时,接收方就向发送方发送一个确认字节 (ACK。由于 Xmodem 需要对每个块都进行认可, 这将导致性能有所下降, 特别是延时比较长的场合, 这种协议显得效率更低。 除了 Xmodem ,还有 Ymodem , Zmodem 协议。他们的协议内容和 Xmodem 类似,不同的是 Ymodem 允许批处理文件传输,效率更高; Zmodem 则是改进的了Xmodem ,它只需要对损坏的块进行重发,其它正确的块不需要发送确认字节。减少了通信量。 2. Xmodem 协议相关控制字符 SOH 0x01 STX 0x02 EOT 0x04 ACK 0x06 NAK 0x15

CAN 0x18 CTRLZ 0x1A 3.标准 Xmodem 协议(每个数据包含有 128字节数据帧格式 _______________________________________________________________ | SOH | 信息包序号 | 信息包序号的补码 | 数据区段 | 校验和 | |_____|____________|___________________|__________|____________| 4. 1k-Xmodem (每个数据包含有 1024字节数据帧格式 _______________________________________________________________ | STX | 信息包序号 | 信息包序号的补码 | 数据区段 | 校验和 | |_____|____________|___________________|__________|____________| 5.数据包说明 对于标准 Xmodem 协议来说,如果传送的文件不是 128的整数倍,那么最后一个数据包的有效内容肯定小于帧长,不足的部分需要用 CTRL- Z(0x1A来填充。这里可能有人会问,如果我传送的是 bootloader 工程生成的 .bin 文件, mcu 收到后遇到0x1A 字符会怎么处理?其实如果传送的是文本文件,那么接收方对于接收的内容是很容易识别的,因为 CTRL-Z 不是前 128个 ascii 码, 不是通用可见字符, 如果是二进制文件, mcu 其实也不会把它当作代码来执行。哪怕是 excel 文件等,由于其内部会有些结构表示各个字段长度等,所以不会读取多余的填充字符。否则 Xmodem太弱了。对于 1k-Xmodem ,同上理。 6.如何启动传输?

java 基础知识之hadoop源码阅读必备(一)

java 程序员你真的懂java吗? 一起来看下hadoop中的如何去使用java的 大数据是目前IT技术中最火热的话题,也是未来的行业方向,越来越多的人参与到大数据的学习行列中。从最基础的伪分布式环境搭建,再到分布式环境搭建,再进入代码的编写工作。这时候码农和大牛的分界点已经出现了,所谓的码农就是你让我做什么我就做什么,我只负责实现,不管原理,也不想知道原理。大牛就开始不听的问自己why?why?why?于是乎,很自然的去看源码了。然而像hadoop这样的源码N多人参与了修改和完善,看起来非常的吃力。然后不管如何大牛就是大牛,再硬的骨头也要啃。目前做大数据的80%都是从WEB开发转变过来的,什么spring mvc框架、SSH框架非常熟悉,其实不管你做了多少年的WEB开发,你很少接触到hadoop中java代码编写的风格,有些人根本就看不懂什么意思。下面我来介绍下hadoop源码怎么看。 hadoop体现的是分布式框架,因此所有的通信都基于RPC来操作,关于RPC的操作后续再介绍。hadoop源码怎么看系列分多个阶段介绍,下面重点介绍下JA V A基础知识。 一、多线程编程 在hadoop源码中,我们能看到大量的类似这样的代码 return executor.submit(new Callable() { @Override public String call() throws Exception { //方法类 } 下面简单介绍下java的多线程编程 启动一个线程可以使用下列几种方式 1、创建一个Runnable,来调度,返回结果为空。 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5); executor.submit(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("runnable1 running."); } }); 这种方式启动一个线程后,在后台运行,不用等到结果,因为也不会返回结果 2、创建一个Callable,来调度,有返回结果 Future future1 = executor.submit(new Callable() { @Override public String call() throws Exception { // TODO Auto-generated method stub //具体执行一些内部操作 return "返回结果了!"; } }); System.out.println("task1: " + future1.get());

elasticsearch学习文档

1.全文搜索引擎elasticsearch 1.1.Elasticsearch简介 Elasticsearch是开源的,分布式的,提供rest接口,支持云端调用的,构建在Apache Lucene之上的搜索引擎。 1.2.优点&缺点 优点:开箱即用,分布式,rest 接口,支持云端调用。 缺点:没有大量商业产品应用。分片的数目不能动态调整,只能在初始化索引的时候指定。 2.E lasticsearch的安装 2.1.运行环境 JDK6以上 2.2.下载Elasticsearch 为了更好的对中文进行分词,减少配置问题,下载集成分词的elasticsearch-rtf(基于elasticsearch 0.90.0,目前elasticsearch更新到0.90.5)版本。Rtf集成了ik、mmseg分词以及searchwrapper、thrift等插件。 什么是ElasticSearch-RTF? RTF是Ready To Fly的缩写,在航模里面,表示无需自己组装零件即可直接上手即飞的航空模型,elasticsearch-RTF是针对中文的一个发行版,即使用最新稳定的elasticsearch版本,并且帮你下载测试好对应的插件,如中文分词插件等,还会帮你做好一些默认的配置,目的是让你可以下载下来就可以直接的使用。下载地址如下:https://https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,/medcl/elasticsearch-rtf

注释:分词是用于模糊匹配的时候,是把一段话当成词语还是当成单个字来搜索的规则。 2.3.安装 解压elasticsearch-rtf-mast.zip到你指定的目录下即可。 2.4.运行 2.4.1.启动服务 cd/usr/local/elasticsearch/bin/service ./elasticsearch start 第一次启动服务后,在/usr/local/elasticsearch目录生成data目录和logs目录2.4.2.停止服务 cd/usr/local/elasticsearch/bin/service ./elasticsearch stop 3.e lasticsearch配置文件详解 elasticsearch.yml配置文件内容较多,挑几个可能会用的说一下。 https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,: elasticsearch 配置es的集群名称,默认是elasticsearch,es会自动发现在同一网段下的es,如果在同一网段下有多个集群,就可以用这个属性来区分不同的集群。 https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,: "Franz Kafka" 节点名,默认随机指定一个name列表中名字,该列表在es的jar包中config文件夹里name.txt 文件中,其中有很多作者添加的有趣名字。 node.master: true 指定该节点是否有资格被选举成为node,默认是true,es是默认集群中的第一台机器为master,如果这台机挂了就会重新选举master。 network.bind_host: 192.168.0.1

LWIP协议栈的分析和设计

---《计算机网络与控制》论文 LWIP协议栈的分析

摘要 近些年来,随着互联网和通讯技术的迅猛发展,除了计算机之外,大量的嵌入式设备也需求接入网络。目前,互联网中使用的通讯协议基本是TCP/IP协议族,可运行于不同的网络上,本文研究的就是嵌入式TCP/IP协议栈LWIP。文章首先分析了LWIP的整体结构和协议栈的实现,再介绍协议栈的内存管理,最后讲解协议栈应用程序接口。 关键词: 嵌入式系统;协议;LWIP;以太网 Abstract With the rapid development of internet and communication technology, Not only computers but also embeded equipments are need to connect networks. At present, the basic communication protocol using in internet is TCP/IP, it can run in different network. This paper analyses the Light-Weight TCP/IP. The process model of a protocol implementation and processing of every layer are described first, and then gives the detailed management of Buffer and memory. At last, a reference lwIP API is given. Key words: Embedded System, Protocol, Light weight TCP/IP,Ethernet 引言

ElasticSearch使用手册

ElasticSearch使用手册 一、ElasticSearch简介 1.1.什么是ElasticSearch ElasticSearch(以下均检查ES)是Compass(基于Lucene开源项目)作者Shay Banon在2010年发布的高性能、实时、分布式的开源搜索引擎。后来成立了ElasticSearch公司,负责ES相关产品的开发及商用服务支持,ES依旧采用免费开源模式,但部分插件采用商用授权模式,例如Marvel插件(负责ES的监控管理)、Shield插件(提供ES的授权控制)。 1.2.ElasticSearch的基础概念 ?Collection 在SolrCloud集群中逻辑意义上的完整的索引。它常常被划分为一个或多个Shard,它们使用相同的Config Set。如果Shard数超过一个,它就是分布式索引,SolrCloud让你通过Collection名称引用它,而不需要关心分布式检索时需要使用的和Shard相关参数。 ?Config Set Solr Core提供服务必须的一组配置文件。每个config set有一个名字。最小需要包括solrconfig.xml (SolrConfigXml)和schema.xml (SchemaXml),除此之外,依据这两个文件的配置内容,可能还需要包含其它文件。它存储在Zookeeper中。Config sets可以重新上传或者使用upconfig命令更新,使用Solr的启动参数bootstrap_confdir指

定可以初始化或更新它。 ?Core Core也就是Solr Core,一个Solr中包含一个或者多个Solr Core,每个Solr Core可以独立提供索引和查询功能,每个Solr Core对应一个索引或者Collection的Shard,Solr Core的提出是为了增加管理灵活性和共用资源。在SolrCloud中有个不同点是它使用的配置是在Zookeeper中的,传统的Solr core的配置文件是在磁盘上的配置目录中。 ?Leader 赢得选举的Shard replicas。每个Shard有多个Replicas,这几个Replicas需要选举来确定一个Leader。选举可以发生在任何时间,但是通常他们仅在某个Solr实例发生故障时才会触发。当索引documents时,SolrCloud会传递它们到此Shard对应的leader,leader 再分发它们到全部Shard的replicas。 ?Replica Shard的一个拷贝。每个Replica存在于Solr的一个Core中。一个命名为“test”的collection以numShards=1创建,并且指定replicationFactor设置为2,这会产生2个replicas,也就是对应会有2个Core,每个在不同的机器或者Solr实例。一个会被命名为test_shard1_replica1,另一个命名为test_shard1_replica2。它们中的一个会被选举为Leader。 ?Shard

hadoop入门学习资料大全

Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来,Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有着高容错性(fault-tolerent)的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。 搜索了一些WatchStor存储论坛关于hadoop入门的一些资料分享给大家希望对大家有帮助 jackrabbit封装hadoop的设计与实现 https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,/thread-60444-1-1.html 用Hadoop进行分布式数据处理 https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,/thread-60447-1-1.html

Hadoop源代码eclipse编译教程 https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,/thread-60448-1-2.html Hadoop技术讲解 https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,/thread-60449-1-2.html Hadoop权威指南(原版) https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,/thread-60450-1-2.html Hadoop源代码分析完整版 https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,/thread-60451-1-2.html 基于Hadoop的Map_Reduce框架研究报告 https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,/thread-60452-1-2.html Hadoop任务调度 https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,/thread-60453-1-2.html Hadoop使用常见问题以及解决方法 https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,/thread-60454-1-2.html HBase:权威指南

elasticSearch

ElasticSearch:可扩展的开源弹性搜索解决方案 开源的分布式搜索引擎支持时间时间索引和全文检索。 索引:index 存放数据 类型:type 区分储存的对象 文档:document 储存的主要实体 页面: field 角色关系对照 elasticsearch 跟 MySQL 中定义资料格式的角色关系对照表如下 MySQL elasticsearch database index table type table schema mapping row document field field http://localhost:9200/mishu_index/hunanzhaobiaowang/ _search?q=title:嘉禾县基本烟田土地整理施工 ElasticSearch官网:https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,/ 先上一张elasticsearch的总体框架图:

ElasticSearch是基于Lucene开发的分布式搜索框架,包含如下特性: 分布式索引、搜索 索引自动分片、负载均衡 自动发现机器、组建集群 支持Restful 风格接口 配置简单等。 下图是ElasticSearch的第三方插件管理工具,通过它可以很清晰的看到它索引分布的情况:哪块分布在那里,占用空间多少都可以看到,并且可以管理索引。

当一台机挂了时,整个系统会对挂机里的内容重新分配到其它机器上,当挂掉的机重新加 入集群时,又会重新把索引分配给它。当然,这些规则都是可以根据参数进行设置的,非 常灵活。ElasticSearch是先把索引的内容保存到内存之中,当内存不够时再把索引持久化 到硬盘中,同时它还有一个队列,是在系统空闲时自动把索引写到硬盘中。 的后端存储方式可以有一下四种: 1. 像普通的 Lucene 索引,存储在本地文件系统中; 2. 存储在分布式文件系统中,如 freeds; 3. 存储在 Hadoop 的 hdfs中; 4. 存储在亚马逊的 S3 云平台中。 它支持插件机制,有丰富的插件。比如和 mongoDB、couchDB 同步的river 插件,分词插件,Hadoop 插件,脚本支持插件等。 下面介绍elasticsearch的几个概念: cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产 生的,主从节点是对于集群内部来说的。es 的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无 中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看 es 集群,在逻辑上是个整体,与 任何一个节点的通信和与整个es 集群通信是等价的。在配置文件中可以配置集群的名字,在同一局域网内的机器,配置相同的cluster名字,将会自动组建集群,不需要其它特殊配置。 shards

详解hadoop核心架构

详解Hadoop核心架构 通过阶段性的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。 HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode 和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode 的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了)。NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作。DataNode管理存储的数据。HDFS支持文件形式的数据。 从内部来看,文件被分成若干个数据块,这若干个数据块存放在一组DataNode上。NameNode执行文件系统的命名空间,如打开、关闭、重命名文件或目录等,也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写,并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。NameNode是所有HDFS元数据的管理者,用户数据永远不会经过NameNode。 图中涉及三个角色:NameNode、DataNode、Client。NameNode是管理者,DataNode是文件存储者、Client是需要获取分布式文件系统的应用程序。 文件写入: 1)Client向NameNode发起文件写入的请求。 2)NameNode根据文件大小和文件块配置情况,返回给Client它管理的DataNode的信息。 3)Client将文件划分为多个block,根据DataNode的地址,按顺序将block 写入DataNode块中。 文件读取: 1)Client向NameNode发起读取文件的请求。 2)NameNode返回文件存储的DataNode信息。 3)Client读取文件信息。 HDFS作为分布式文件系统在数据管理方面可借鉴点: 文件块的放置:一个Block会有三份备份,一份在NameNode指定的DateNode 上,一份放在与指定的DataNode不在同一台机器的DataNode上,一根在于指定

Elasticsearch权威指南(中文版)

Elasticsearch 权威指南(中文版) 1、入门 Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度 处理大数据成为可能。 它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用: 维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字,以及输入实时搜索(search-as-you-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。 英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈,以便及时了解公众对新发表的文章的回应。StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询,以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。 Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。 但是Elasticsearch不仅用于大型企业,它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。Elasticsearch可以在你的笔记本上运行,也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的,全文搜索, 分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了。它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的、实时的应用。它对新用户的门槛很低,当然它也会跟上你技能和需求增长的步伐。 如果你打算看这本书,说明你已经有数据了,但光有数据是不够的,除非你能对这些数据做些什么事情。

很不幸,现在大部分数据库在提取可用知识方面显得异常无能。的确,它们能够通过时间戳或者精确匹配做过滤,但是它们能够进行全文搜索,处理同义词和根据相关性给文档打分吗?它们能根据同一份数据生成分析和聚合的结果吗?最重要的是,它们在没有大量工作进程(线程)的情况下能做到对数据的实时处理吗? 这就是Elasticsearch存在的理由:Elasticsearch鼓励你浏览并利用你的数 据,而不是让它烂在数据库里,因为在数据库里实在太难查询了。Elasticsearch是你新认识的最好的朋友。 1.1、是什么 为了搜索,你懂的 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 但是,Lucene只是一个库。想要使用它,你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是,Lucene非常复杂,你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。 Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。 不过,Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索,我们还能这样去描述它: ?分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索 ?分布式的实时分析搜索引擎 ?可以扩展到上百台服务器,处理PB级结构化或非结构化数据

hadoop3.0.0源码编译

1. 2.编译步骤 (1)jdk安装和部署 1.安装jdk cd /home/lly/下载/hadoop/ rpm –ivhjdk-8u101-linux-x64.rpm 2.添加环境变量 $sudo vim /etc/profile 3.加入如下内容 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JER_HOME/lib:$CLASSPATH export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JER_HOME/bin:$PATH 按”esc” :w :q 4.立刻应用改变 $sudo source /etc/profile 5.测试 java –version java version "1.8.0_101" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_101-b13) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.101-b13, mixed mode) (2)maven安装和部署 1.解压 cd /home/lly/下载/hadoop/ tarzxvfapache-maven-3.3.9-bin.tar.gz -C /usr/soft 2.添加环境变量 $sudo vim /etc/profile

3.加入如下内容 export MAVEN_HOME=/usr/soft/apache-maven-3.3.3 export PATH=.:$PATH:$JAVA_HOME/bin:$MAVEN_HOME/bin 按”esc” :w :q 4.立刻应用改变 $sudo source /etc/profile 5.测试 mvn -version Apache Maven 3.3.9 (bb52d8502b132ec0a5a3f4c09453c07478323dc5; 2015-11-11T00:41:47+08:00) Maven home: /usr/soft/apache-maven-3.3.9 Java version: 1.8.0_101, vendor: Oracle Corporation Java home: /usr/java/jdk1.8.0_101/jre (3)依赖安装 1.输入命令 $sudoyum install g++ autoconfautomakelibtoolcmakezlib1g-dev pkg-configlibssl-de (4)安装cmake 1.解压 cd /home/lly/下载/hadoop/ tarzxvfcmake-3.6.2.tar.gz -C /usr/soft 2.安装 cd/usr/soft/cmake-3.6.2 ./bootstrap make make install 3.测试 cmake–version (5)安装protobuf 1.解压 cd /home/lly/下载/hadoop/ tarzxvfprotobuf-2.5.0.tar.gz -C /usr/soft 2.安装 cd/usr/soft/protobuf-2.5.0 ./configure --prefix=/usr/soft/protobuf-2.5.0 make

lwip各层协议栈详解

竭诚为您提供优质文档/双击可除lwip各层协议栈详解 篇一:lwip协议栈源码分析 lwip源码分析 -----caoxw 1lwip的结构 lwip(lightweightinternetprotocol)的主要模块包括:配置模块、初始化模块、netif模块、mem(memp)模块、netarp模块、ip模块、udp模块、icmp模块、igmp模块、dhcp模块、tcp模块、snmp模块等。下面主要对我们需要关心的协议处理进行说明和梳理。配置模块: 配置模块通过各种宏定义的方式对系统、子模块进行了配置。比如,通过宏,配置了mem管理模块的参数。该配置模块还通过宏,配置了协议栈所支持的协议簇,通过宏定制的方式,决定了支持那些协议。主要的文件是opt.h。 初始化模块: 初始化模块入口的文件为tcpip.c,其初始化入口函数为: voidtcpip_init(void(*initfunc)(void*),void*arg)

该入口通过调用lwip_init()函数,初始化了所有的子模块,并启动了协议栈管理进程。同时,该函数还带有回调钩子及其参数。可以在需要的地方进行调用。 协议栈数据分发管理进程负责了输入报文的处理、超时处理、api函数以及回调的处理,原型如下: staticvoidtcpip_thread(void*arg) netif模块: netif模块为协议栈与底层驱动的接口模块,其将底层的一个网口设备描述成协议栈的一个接口设备(netinterface)。该模块的主要文件为netif.c。其通过链表的方式描述了系统中的所有网口设备。 netif的数据结构描述了网口的参数,包括ip地址、mac 地址、link状态、网口号、收发函数等等参数。一个网口设备的数据收发主要通过该结构进行。 mem(memp)模块: mem模块同一管理了协议栈使用的内容缓冲区,并管理pbuf结构以及报文的字段处理。主要的文件包括mem.c、memp.c、pbuf.c。 netarp模块: netarp模块是处理arp协议的模块,主要源文件为etharp.c。其主要入口函数为: err_tethernet_input(structpbuf*p,structnetif*netif)

深度探索Hadoop HDFS数据访问流程

深度探索Hadoop分布式文件系统(HDFS)数据读取流程1.开篇 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop大数据生态最底层的数据存储设施。因其具备了海量数据分布式存储能力,针对不同批处理业务的大吞吐数据计算承载力,使其综合复杂度要远远高于其他数据存储系统。 因此对Hadoop分布式文件系统(HDFS)的深入研究,了解其架构特征、读写流程、分区模式、高可用思想、数据存储规划等知识,对学习大数据技术大有裨益,尤其是面临开发生产环境时,能做到胸中有数。 本文重点从客户端读取HDFS数据的角度切入,通过Hadoop源代码跟踪手段,层层拨开,渐渐深入Hadoop机制内部,使其读取流程逐渐明朗化。 2.HDFS数据读取整体架构流程 如上图所示:描绘了客户端访问HDFS数据的简化后整体架构流程。(1)客户端向hdfs namenode节点发送Path文件路径的数据访问的请求(2)Namenode会根据文件路径收集所有数据块(block)的位置信息,并根

据数据块在文件中的先后顺序,按次序组成数据块定位集合(located blocks),回应给客户端 (3)客户端拿到数据块定位集合后,创建HDFS输入流,定位第一个数据块所在的位置,并读取datanode的数据流。之后根据读取偏移量定位下一个 datanode并创建新的数据块读取数据流,以此类推,完成对HDFS文件 的整个读取。 3.Hadoop源代码分析 经过上述简单描述,我们对客户端读取HDFS文件数据有了一个整体上概念,那么这一节,我们开始从源代码跟踪的方向,深度去分析一下HDFS的数据访问内部机制。 (一)namenode代理类生成的源代码探索 为什么我们要先从namenode代理生成说起呢?原因就是先了解清楚客户端与namenode之间的来龙去脉,再看之后的数据获取过程就有头绪了。 (1)首先我们先从一个hdfs-site.xml配置看起 dfs.client.failover.proxy.provider.fszx https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,node.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider 配置中定义了namenode代理的提供者为ConfiguredFailoverProxyProvider。什么叫namenode代理?其实本质上就是连接namenode服务的客户端网络通讯对象,用于客户端和namenode服务端的交流。 (2)接着我们看看ConfiguredFailoverProxyProvider的源代码继承关系结构:

LwIP协议栈源码详解

LwIP协议栈源码详解 ——TCP/IP协议的实现 Created by.. 老衲五木 at.. UESTC Contact me.. for_rest@https://www.360docs.net/doc/c53154077.html, 540535649@https://www.360docs.net/doc/c53154077.html,

前言 最近一个项目用到LwIP,恰好看到网上讨论的人比较多,所以有了写这篇学习笔记的冲动,一是为了打发点发呆的时间,二是为了吹过的那些NB。往往决定做一件事是简单的,而坚持做完这件事却是漫长曲折的,但终究还是写完了,时间开销大概为四个月,内存开销无法估计。。 这篇文章覆盖了LwIP协议大部分的内容,但是并不全面。它主要讲解了LwIP协议最重要也是最常被用到的部分,包括内存管理,底层网络接口管理,ARP层,IP层,TCP层,API 层等,这些部分是LwIP的典型应用中经常涉及到的。而LwIP协议的其他部分,包括UDP,DHCP,DNS,IGMP,SNMP,PPP等不具有使用共性的部分,这篇文档暂时未涉及。 原来文章是发在空间中的,每节每节依次更新,后来又改发为博客,再后来就干脆懒得发了。现在终于搞定,于是将所有文章汇总。绞尽脑汁的想写一段空前绝后,人见人爱的序言,但越写越觉得像是猫儿抓的一样。就这样,PS:由于本人文笔有限,情商又低,下里巴人一枚,所以文中的很多语句可能让您很纠结,您可以通过邮箱与我联系。共同探讨才是进步的关键。 最后,欢迎读者以任何方式使用与转载,但请保留作者相关信息,酱紫!码字。。。世界上最痛苦的事情莫过于此。。。 ——老衲五木

目录 1 移植综述------------------------------------------------------------------------------------------------------4 2 动态内存管理------------------------------------------------------------------------------------------------6 3 数据包pbuf--------------------------------------------------------------------------------------------------9 4 pbuf释放---------------------------------------------------------------------------------------------------13 5 网络接口结构-----------------------------------------------------------------------------------------------16 6 以太网数据接收--------------------------------------------------------------------------------------------20 7 ARP表-----------------------------------------------------------------------------------------------------23 8 ARP表查询-----------------------------------------------------------------------------------------------26 9 ARP层流程-----------------------------------------------------------------------------------------------28 10 IP层输入-------------------------------------------------------------------------------------------------31 11 IP分片重装1--------------------------------------------------------------------------------------------34 12 IP分片重装2--------------------------------------------------------------------------------------------37 13 ICMP处理-----------------------------------------------------------------------------------------------40 14 TCP建立与断开----------------------------------------------------------------------------------------43 15 TCP状态转换-------------------------------------------------------------------------------------------46 16 TCP控制块----------------------------------------------------------------------------------------------49 17 TCP建立流程-------------------------------------------------------------------------------------------53 18 TCP状态机----------------------------------------------------------------------------------------------56 19 TCP输入输出函数1-----------------------------------------------------------------------------------60 20 TCP输入输出函数2-----------------------------------------------------------------------------------63 21 TCP滑动窗口-------------------------------------------------------------------------------------------66 22 TCP超时与重传----------------------------------------------------------------------------------------69 23 TCP慢启动与拥塞避免-------------------------------------------------------------------------------73 24 TCP快速恢复重传和Nagle算法-------------------------------------------------------------------76 25 TCP坚持与保活定时器-------------------------------------------------------------------------------80 26 TCP定时器----------------------------------------------------------------------------------------------84 27 TCP终结与小结----------------------------------------------------------------------------------------88 28 API实现及相关数据结构-----------------------------------------------------------------------------91 29 API消息机制--------------------------------------------------------------------------------------------94 30 API函数及编程实例-----------------------------------------------------------------------------------97

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