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使用C语言中的宏来定位出错信息

编写一个软件时,软件的健壮性时特别值得考虑的问题。使用C++时可以使用异常捕获机制,在设计完软件的模块架构的时候然后再设计异常捕获架构,一般来说需要设计一个异常捕获网来捕获程序中可能的异常。 对于异常的处理,有些情况下没有办法实现程序的自恢复,这时候只能无奈的输出程序的出错的一些信息。在我看来,这些信息具体又分为静态信息和动态信息。静态信息是编译器期间确定的一些属性,动态期间是在运行时期间才能确定的属性。 例如,程序模块a中的函数f的第l行出现错误,在输出错误的时候我们要能够输出这些定位错误的信息。利用C语言提供的内置宏可以得到这些信息,常用的内置宏为:__FILE__,__LINE__,__FUNCTION__,__TIME__,分别为文件名,行号,函数名,以及该模块对应得源文件被预处理器处理的时间。这些信息都是编译期间确定的,也就是我所说的静态错误信息。 下面是一个例子: 这个是头文件:tmp_header.h /* *Author:ChaosLee *Date:2012-02-2616:52 */ #ifndefTMP_HEADER_H #defineTMP_HE...

Spark SQL概念学习系列之Spark SQL 架构分析(四)

 Spark SQL 与传统 DBMS 的查询优化器 + 执行器的架构较为类似,只不过其执行器是在分布式环境中实现,并采用的 Spark 作为执行引擎。 Spark SQL 的查询优化是Catalyst,其基于 Scala 语言开发,可以灵活利用 Scala 原生的语言特性很方便进行功能扩展,奠定了 Spark SQL 的发展空间。 Catalyst 将 SQL 语言翻译成最终的执行计划,并在这个过程中进行查询优化。这里和传统不太一样的地方就在于, SQL 经过查询优化器最终转换为可执行的查询计划是一个查询树,传统 DB 就可以执行这个查询计划了。而 Spark SQL 最后执行还是会在 Spark 内将这棵执行计划树转换为 Spark 的有向无环图DAG 再执行。 1.Catalyst 架构及执行流程分析 下图1所示是Catalyst 的整体架构。 图 1 Spark SQL 查询引擎 Catalyst 的架构 从图1 中可以看到整个 Catalyst 是 Spark SQL 的调度核心,遵循传统数据库的查询解析步骤,对 SQL 进行解析,转换为逻辑查询计划、 物理查询计划,最终转换...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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