《调试》专题

授权回调 地址URL [平台方创建应用时提供的订单状态回调地址] 支持格式 JSON HTTP请求方式 POST 访问授权限制 暂无 请求参数 名称 类型 必选 描述 type int yes 回调类型：1授权，0取消授权 company_id string yes 待授权公司在滴滴的id out_company_id string yes 待授权公司在平台的id out_company_name

加价调度远处车辆简介 快车、优享排队场景下，当周边无空闲司机时，允许员工呼叫更远距离的司机； 远途调度费不同城市不同，平均每公里2-3元，最远可调度7公里外司机，是正常播单范围的1.5-2倍； 远距离司机应答后将支付司机一定费用，此费用将全部给司机; 加价调度远处车辆优势 更短的等待时间，远途调度订单平均等待时间是普通排队订单的40%； 更广的播单范围，远途调度的播单距离是一般订单的1.5-2倍；

1. 前言 Markdown 支持对文字作强调处理，其官方定义如下： 强调性质的文字就是要把字、词、句的风格改变，例如斜体、粗体等。Markdown 实现这一样式的方法是将需要强调的内容，用 「星号 *」或者 「下划线 _」 包裹住，一个符号的时候代表斜体，如 *斜体*，两个符号的时候代表粗体，如 **粗体**。 原文出处：daringfireball.net。 强调是将局部的文字作突出显示，用以

什么是调度器？ - 调度器控制着何时启动 subscription 和何时发送通知。它由三部分组成： 调度器是一种数据结构。 它知道如何根据优先级或其他标准来存储任务和将任务进行排序。 调度器是执行上下文。 它表示在何时何地执行任务(举例来说，立即的，或另一种回调函数机制(比如 setTimeout 或 process.nextTick)，或动画帧)。 调度器有一个(虚拟的)时钟。 调度器功能通过

检查返回值 小技巧 总是检查返回值，并给出信息返回值。 对于非管道命令，使用 $? 或直接通过一个 if 语句来检查以保持其简洁。 例如： if ! mv "${file_list}" "${dest_dir}/" ; then echo "Unable to move ${file_list} to ${dest_dir}" >&2 exit "${E_BAD_MOVE}" fi #

将超出色域的颜色转换为可打印的颜色 由于 RGB 和 HSB 颜色模型中的一些颜色（如霓虹色）在 CMYK 模型中没有等同的颜色，因此无法打印这些颜色。如果选择超出色域的颜色，则在 “颜色 ”面板或拾色器中会出现一个警告三角形 。 ❖单击三角形以转换为最接近的 CMYK 对等色（显示在三角形旁边的一个较小的框中）。 另请参阅 第 84 页的 “色彩空间和色域 ” 将颜色转换为 Web 安全颜色 W

1.1 定义 Docker 开发、打包、运行 APP 的平台。 把 APP 和底层设备隔离开来。 1.2 架构 1.2.1 重要概念 1.2.1.1 Image 文件和 meta data 的集合(root filesystem)。 分层，每层可以添加删除修改文件，成为一个新的 image。 不同的 image 可以共享相同的 layer。 image 本身是一个 read-only 的。 1.2

1.1 倒排索引原理 1.2 倒排索引构成 单词词典,记录所有文档的单词,记录单词到倒排列表之间的关联信息。 BTree,倒排索引项（Posting）。 文档 Id,用户获取原始信息 单词频率，记录该单词在该文档中出现的次数，用户后续相关性分析 位置，记录单词在文档中的分词位置，用于做词语检索。 偏移(Offset),记录单词在文档的开始和结束为止，用于高亮显示。 对每个属性建立倒排索引。 分词器

角色 功能 Queue 同一个Queue的生产者和消费者进行通信。

在没有 Yarn 的情况下，集群的资源无法在 MapReduce、Storm、Spark 等计算框架之间协调使用。有 Yarn 之后，集群上所有的资源以 Container 为单位， 交由 Yarn 统一管理。每个计算框架实现 ApplicationMaster 接口,便可向 Yarn 申请资源。 参考资料 Hadoop YARN配置参数剖析(1)—RM与NM相关参数 Hadoop YARN配置参

FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合中小文件（建议范围：4KB < file_size <500MB），对以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等。 2. 架构介绍 FastDFS由跟踪服务器(Tracker Server)、存储服务器(Storage Server)和客户端

1.1 Hadoop简介 2005年，Lucene 的创始人 Doug Cutting 主持开发完成了首款支持海量数据存储计算的分布式开源框架—Hadoop。Hadoop的初始定位是服务于大量的具有廉价硬件设备的服务器，且对存储的数据具有较高的容错性，随着 Hadoop功能的逐步完善，目前 Hadoop已经晋升为 Apache的顶级项目。Hadoop框架主要包括 Hadoop分布式文件系统（HDF

Redis 监控

1.2.2 Hbase 数据存储目录解析 目录 内容 .tmp 对表进行创建或删除操作时，将表放入 tmp 中。 WALs 操作日志。 archive 存储表的归档与快照，Hbase 在分割或合并操作时，将新生成 HFile 写入 archive 中，删除之前的 HFile 。 corrupt 损坏的日志文件。 data 存储系统表数据和用户表数据。 hbase.id 标识 hbase 进程。 h

MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 MongoDB支持各种编程语言,RUBY，PYTHO