Spark安装教程
该教程详细介绍了在Linux环境下安装Spark 3.1.2的步骤。首先，检查JDK版本需为1.8。接着，下载Spark资源并设置环境变量`SPARK_HOME`。配置`spark-env.sh`和`yarn-site.xml`文件，禁用内存检查。然后，重启Hadoop集群，启动Spark集群，并通过`jps -ml`检查Spark Master和Worker。可以通过Web UI访问Spark状态，并使用`spark-shell`测试Scala交互环境及Spark on Yarn。最后，学习如何关闭Spark集群。
ZooKeeper详解
ZooKeeper是大数据组件中的协调器，确保高可用性和一致性。它用于监控主备节点切换（如Hadoop YARN的ResourceManager，HBase的RegionServer，Spark的Master）并实现数据同步。设计基于文件系统和通知机制，通过Znodes的状态变化（创建、删除、更新、子节点变化）进行协调。ZooKeeper使用观察者模式，当Znode变化时，通知客户端。其数据结构为树形，提供CLI工具如`zkCli.sh`进行交互。ZooKeeper有三个默认端口：2181（客户端连接），2888（服务器间同步），3888（选举）。选举采用半数机制，确保集群稳定性。
Yarn的安装和使用
【5月更文挑战第5天】**Yarn**是Facebook于2016年推出的快速、可靠的JavaScript包管理器，旨在解决npm的安装速度慢和依赖一致性问题。它通过确定性安装、并行下载和本地缓存提升开发体验。本文介绍了Yarn的基本概念、核心特性、安装步骤、常见问题及其解决方案，并提供了代码示例。Yarn支持工作空间管理、选择性版本安装、自动化脚本等进阶功能，与VSCode、Git和CI工具集成良好，且持续创新，如Yarn 2的PnP模式。掌握Yarn能有效提升前端开发效率和项目安全性。
利用机器学习优化数据中心的能效
【4月更文挑战第30天】
在本文中，我们将探讨如何运用机器学习技术来提高数据中心的能源效率。通过分析历史能耗数据和服务器负载信息，构建预测模型，并基于这些模型实施智能调度策略，以减少不必要的电力消耗。本研究的创新点在于开发了一种新的算法框架，该框架能够实时调整资源分配，确保在满足性能要求的前提下最小化能耗。