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Java 分布式事务规范 JTA 从入门到精通(上)
前言 最近回顾 Spring 事务相关的设计与实现,发现 Spring 事务设计的最初目的是为了统一 Java 中 JDBC、JTA 与 JPA 事务的使用方式,并且其实现参考了 JTA 规范。大多数人对 JDBC 都比较熟悉,而 JTA 和 JPA 由于使用较少,很多人对其比较陌生,尤其是 JTA。
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12月前
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CocosCreator3.8研究笔记(十一)CocosCreator Prefab(预制件)理解
CocosCreator3.8研究笔记(十一)CocosCreator Prefab(预制件)理解
【Hadoop Yarn】YARN 基础架构分析
【4月更文挑战第7天】【Hadoop Yarn】YARN 基础架构分析
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2月前
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【决战大数据之巅】:Spark Standalone VS YARN —— 揭秘两大部署模式的恩怨情仇与终极对决!
【8月更文挑战第7天】随着大数据需求的增长,Apache Spark 成为关键框架。本文对比了常见的 Spark Standalone 与 YARN 部署模式。Standalone 作为自带的轻量级集群管理服务,易于设置,适用于小规模或独立部署;而 YARN 作为 Hadoop 的资源管理系统,支持资源的统一管理和调度,更适合大规模生产环境及多框架集成。我们将通过示例代码展示如何在这两种模式下运行 Spark 应用程序。
干货:调度算法的价值与阿里的应用实践
资源管理系统作为将数据中心资源向上抽象的关键一层,需要全面的能力。从保障应用的稳定性、性能(保证SLA,Service Level Agreement)到全面提高数据中心运行的效率,节约能源等等,今天这篇文章,我们重点讲一讲调度算法在资源管理中的作用。
Terraform 一分钟部署阿里云ECS集群(含视频)
“企业上云”是当下大势所趋,“提效、降成本” 是企业上云、迁云和管理云必须关注的问题。今天将从一个集群部署的场景出发,介绍阿里云如何借助生态工具Terraform持续降低企业上云、迁云和管理云的成本。
Spark Operator浅析
Spark Operator浅析 本文介绍Spark Operator的设计和实现相关的内容. Spark运行时架构 经过近几年的高速发展,分布式计算框架的架构逐渐趋同. 资源管理模块作为其中最通用的模块逐渐与框架解耦,独立成通用的组件.
大数据常用技术栈
提起大数据,不得不提由IBM提出的关于大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性),而对于大数据领域的从业人员的日常工作也与这5V密切相关。大数据技术在过去的几十年中取得非常迅速的发展,尤以Hadoop和Spark最为突出,已构建起庞大的技术生态体系圈
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