PowerJob（原OhMyScheduler）是全新一代分布式任务调度与计算框架，其主要功能特性如下：
曾经被问过好多次怎样实现秒杀系统的问题。昨天又在CSDN架构师微信群被问到了。因此这里把我设想的实现秒杀系统的价格设计分享出来。供大家参考。
注：这是一份学习笔记，记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容，英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。 可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分： 概述 Spark分布式处理 线性回归(linear Regression) 梯度下降(Gradient Descent) 分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction) 神经
11月17日消息，昨日高通公司在 2022骁龙峰会上发布了面向智能手机的新一代的骁龙8 Gen 2旗舰5G平台之后，今天高通推出了面向新一代功能强大的轻薄AR智能眼镜的骁龙AR2 Gen 1平台，这也是高通公司扩展现实（XR）产品的一部分。
计算机网络是指利用通信线路和通信设备，将分布在不同地理位置、具有独立功能的多台计算机系统、终端及其附属设备互相连接的计算机系统集合。它包括具有独立功能的计算机系统、通信线路和设备、以及网络操作系统和通信协议等组成部分。计算机网络的发展受益于互联网技术的飞速发展，已成为信息时代的核心技术之一。
在机器学习的领域中，张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之，张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法，张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性：数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后，它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一（根据它的 GitHub 项目数量来判断）。 TensorFlow 的起源
HiL（Hardware-in-the-Loop）硬件在环仿真测试系统是以实时处理器运行仿真模型来模拟受控对象的运行状态，通过I/O接口与被测的ECU连接，对被测ECU进行全方面的、系统的测试。HiL系统主要由三部分组成：硬件平台、实验管理软件和实时软件模型。从安全性、可行性和合理的成本上考虑，HiL硬件在环仿真测试已经成为ECU开发流程中非常重要的一环，减少了实车路试的次数，缩短开发时间和降低成本的同时提高ECU的软件质量，降低汽车厂的风险。
1、处理器：CISC（复杂指令集）、RISC（精简指令集） 2、存储器：按照与处理器的物理距离：片上缓存、片外缓存、主存、外存 3、总线：按照总线在计算机中的位置划分：内总线、系统总线、外部总线，也有并行总线、串行总线 4、接口：指同一计算机不同功能层之间的通信规则 5、外部设备：也称为外围设备，常见的包括：所有的输入输出设备、部分存储设备
并行包括指令级并行,数据级并行,线程级并行。指令级并行主要是在一个CPU内利用流水线，乱序执行，指令多发射等技术实现。线程级并行主要利用多核cpu。指令级并行对程序员是透明的，完全靠硬件实现。
计算机系统包括硬件子系统及软件子系统。 各种程序和数据组成了计算机的软件系统。 操作系统：在计算机系统中，集中了资源管理功能和控制程序执行功能的一种软件。
MQX简介 MQX实时操作系统是飞思卡尔为购买飞思卡尔控制器的用户免费提供的一款可定制的配置，只需占用较小的存储器空间，即可提供实时性能。这款实时操作系统使您能够根据性能需求，权衡并配置代码大小。该实时操作系统提供易于使用的API和开箱即用体验，确保首次使用的用户可以在软件安装后立即开始应用开发。 MQX分为linux版本和windows版本，windows 版本安装完安装包后，即可按照文档说明学习开发基于MQX的嵌入式程序，Linux版本可以安装在乌班图桌面系统中，运用linux指令操作。我们主要来讲
本文介绍了分布式的基本概念、分布式处理、分布式系统、分布式文件系统和分布式数据库系统。分布式系统是由多个计算机组成的系统，可以用于提高系统的可靠性、可扩展性和并行处理能力。分布式文件系统是一种特殊的网络文件系统，其将数据存储在多个计算机上，使得数据冗余和易于备份。分布式数据库系统将数据存储在多个计算机中，以提高数据的安全性和性能。
链接：互联网技术脑图(Java) 说明：最新互联网技术脑图，用心制作，查缺补漏必备，持续维护中！欢迎提意见和补充~
街灯几乎城区最密集的电力基础设施，随着智能城市的兴起，智能街灯开始逐步被采用，如果把若干街灯变成一个多功能的计算基础设施——平台，那将是一种怎样的创新服务呢？
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。从本章开始，就正式进入 PowerJob 框架的技术剖析环节了。作为技术系列文章开篇的第一章，本文会讲述 PowerJob 整体的架构设计，同时介绍相关的技术，以便于后面的讲解。
Hadoop分布式集群环境搭建是每个入门级新手都非常头疼的事情，因为你可能花费了很久的时间在搭建运行环境，最终却不知道什么原因无法创建成功。但对新手来说，运行环境搭建不成功的概率还蛮高的。
近年来，随着云、大数据、AI、区块链等技术的发展，分布式架构在IT市场持续火热，在存储领域，分布式存储蓬勃发展。 其中在AI应用最火热的汽车自动驾驶研发领域，每个车企都需要对数百PB数据进行采集、存储、分析训练、仿真。 根据预测，到2025年全球数据将增长到175ZB，其中非结构化数据占比将超过80%，分布式存储凭借高扩展性和易管理能力，成为承载海量数据的重要选择。同时，在政府、运营商、金融等大规模云化数据中心，各大云厂商、分布式存储厂商都在积极推动分布式存储更广泛地应用，替代部分传统存储阵列。 种种迹象
用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。更好的是，Redis能够满足上述三点。因此，用Redis就能轻松实现秒杀系统。
用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。更好的是，Redis能够满足上述三点。因此，用Redis就能轻松实现秒杀系统。 用我这个方案，无论是电商平台特价秒杀，12306火车票秒杀，都不是事:)
PowerJob**（原OhMyScheduler）**是全新一代分布式任务调度与计算框架，其主要功能特性如下：
软件架构（software architecture）就是软件的基本结构。 合适的架构是软件成功的最重要因素之一。大型软件公司通常有专门的架构师职位（architect），只有资深程序员才可以担任。
本文转载自丨中国计算机学会 2021年12月27日，2021年度 CCF会士评选会在京举行。经函评和CCF会士评选委员会会评，有9位CCF杰出会员当选CCF会士。谨向新当选会士表示祝贺！ CCF从2008年起设立会士制度，旨在表彰在计算机领域取得卓越成就或为CCF做出突出贡献并有连续五年及以上会龄的CCF杰出会员。会士是会员在CCF的最高学术荣誉，目前，CCF会士人数150人，占专业会员人数的0.32%。 2021年度当选的9名会士（按姓氏拼音为序）： 曹建农 教授 香港理工大学 长期致力于分布
处理服务器的作用 很显然，处理服务器就是处理接收到的数据的地方。“处理”是一个抽象的词语，例如保存数据，以及转换数据以使其看上去更易懂，还有从多台传感器的数据中发现新的数据，这些都是处理。使用者的目的不同，处理服务器的内容也各异。不过说到数据的处理方法，它可以归纳成以下 4 种：数据分析、数据加工、数据保存以及向设备发出指令（图 2.20）。
1.软件架构是一个系统的草图。 2.软件架构描述的对象是直接构成系统的抽象组件。 3.各个组件之间的连接则明确和相对细致地描述组件之间的通讯。 4.在实现阶段，这些抽象组件被细化为实际的组件，比如具体某个类或者对象。 5.在面向对象领域中，组件之间的连接通常用接口来实现。
中数据意味着数据体积已经超越单服务器处理的上限，但也无需使用数千台节点组成的集群——通常是TB级，而不是PB级的。这里，我们不妨走进Bloomberg的用例，着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg，我们并不存在大数据挑战。取而代之，系统正在遭遇“中数据（Medium data）”的威胁，而当下许多行业的机构基本上都面临着这种威胁。对Bloomberg来说，在企业级低延时场景下，Hadoop和Spark这样的系统既没有效率，也难以维护。时至今日，高核心数、SSD以及海量内存
PowerJob是新一代分布式任务调度与计算框架，支持CRON、API、固定频率、固定延迟等调度策略，提供工作流来编排任务解决依赖关系，能让您轻松完成作业的调度与繁杂任务的分布式计算。
这几天和朋友聊天时，聊到了他们公司在统一更换分布式调度服务的事情。之前使用的是基于 LTS 魔改的分布式调度系统，但是因为这个开源项目太久没有更新，且现在遇到了一些问题，因此公司在推动替换为 PowerJob。
导读：本文将告诉你Flink是什么，以及为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准。
云计算是现在很火也是很有前景的互联网技术，那么云计算技术与应用是什么？，云计算是基于互联网应用的相关服务，通常是虚拟化的资源，基本都是分布式网络，所以时钟同步和启动NTP服务就显得尤为重要。
排列组合公式是组合数学中的一种计算方法，用于确定给定集合中元素的不同排列和组合的数量。在局域网监控软件中，排列组合公式可以应用于一些特定的场景，如网络中的用户组合、权限管理、资源分配等方面。
计算网络的功能 ：数据通信、资源共享、管理集中化、实现分布式处理、负载均衡 网络性能指标：速率、带宽（频带宽度或传送线路速率）、吞吐量、时延、往返时间、利用率 网络非性能指标：费用、质量、标准化、可靠性、可扩展性、、可升级性、易管理性和可维护性
在构建大规模爬虫系统时，我们常常面临一系列挑战。这些挑战包括高效爬取、频率限制、分布式处理、存储和数据管理等方面。为了应对这些挑战，我们需要采取一些解决思路和策略。在本文中，我将与大家分享大规模爬虫系统面临的主要挑战以及解决思路，希望对你构建高效稳定的爬虫系统有所帮助。
并行计算是一种计算方法，旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算性能和效率。与传统的串行计算不同，其中每个任务按顺序执行，并行计算允许多个任务同时执行。这种并行性通常通过将计算任务分解为较小的子任务，然后在多个处理单元上同时执行这些子任务来实现。
最近学习了关于使用MySql数据的实现主动结构的原理，在以前的并发访问低的场景一下，一般一台性能高的服务器作为一个MySql数据，就可以满足业务的增删改查场景，但是随着网络用户的增加
已经出过HDFS和MapReduce系列博客的小菌突发奇想,想拿一篇博客好好介绍一下它们的"老大哥"——Hadoop。为什么这么说,相信看完下面的内容你就知道了!
这是一篇科普性质的文章，希望能过用一个通俗易懂的例子给非计算机专业背景的朋友讲清楚大数据分布式计算技术。大数据技术虽然包含存储、计算和分析等一系列庞杂的技术，但分布式计算一直是其核心，想要了解大数据技术，不妨从MapReduce分布式计算模型开始。该理论模型并不是什么新理念，早在2004年就被Google发布，经过十多年的发展，俨然已经成为了当前大数据生态的基石，可谓大数据技术之道，在于MapReduce。
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。经过几番的努力和沟通，终于邀请到分布式任务调度与计算框架：PowerJob 的作者 Salieri，加入 HG 的开源讲解系列，开启了他的 P
在当前数据量激增的时代，各种业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理，成为当下大多数公司所面临的问题。目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark，基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。随着数据的不断增长，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对传统数据处理模式，流式数据处理有着更高的处理效率和成本控制要求。Apache Spark 不仅支持批数据计算还支持流式数据计算，但是SparkStreaming在底层架构、数据抽象等方面采用了批量计算的概念，其流计算的本质还是批（微批）计算。
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列。讲解 PowerJob 系列即将接近尾声，本系列的干货你还喜欢吗？欢迎留言说下你的感受和后面想看的内容。
ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。在真正使用Oracle数据库之前，我们应该提前了解Oracle数据库特点，便于我们的使用。
大数据（Big Data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
MPP代表"Massively Parallel Processing"，是一种计算机架构，旨在通过分布式处理来实现大规模数据处理和分析。它使用多个处理器或计算节点同时工作，以加快数据处理速度和提高性能。MPP架构通常用于处理海量数据的应用程序，如数据仓库、商业智能和大数据分析。
合适的架构是软件成功的最重要因素之一。大型软件公司通常有专门的架构师职位（architect），只有资深程序员才可以担任。
Paxata是一家应用机器学习技术处理大数据难题的初创公司。公司致力于将数据科学家和业务分析师从数据准备工作中解放出来，使他们能够专注于数据分析工作。 最新发布的Paxata平台将能为后端工具准备更大规模的种类更多的数据。该软件搭配无模型、内存管道处理器和基于Spark的分布式处理引擎HDFS使用。 为了提高数据准备工作的自动化能力，Paxata采用了机器学习和语义检索能力。这能帮助数据科学家和业务分析师处理数据转换等相关工作。 Paxata联合创始人、副总裁Nenshad Bardoliwa
前言 年后是跳槽的高峰期，相信有不少朋友已经跃跃欲试了。想要找到好工作，离不开充分的面试准备。刚好沉思君最近在网上看到一份Java面试知识点，觉得很不错，所以摘录了其中比较典型的面试题并给出我的参考答案，供大家参考，如果有不同意见，可以在下方留言，我看到了会一一回复。废话不多说了，接下来我们就直奔主题。 面试题精选 1.HTTP请求的GET方法与POST方法的区别 根据RFC7231的定义，HTTP请求方法是用来表示客户端发送该请求的目的以及当请求成功时客户端期望从服务器获取的结果。 HTTP请求方法有
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