最初，Hadoop主要限于范例MapReduce，其中资源管理由JobTracker和TaskTacker完成。JobTracker将MapReduce任务传播到集群中的特定节点，理想情况下是具有数据的节点，或者至少位于同一机架中。TaskTracker是集群中从JobTracker接受任务（Map，Reduce和Shuffle操作）的节点。由于Hadoop已经超越了MapReudce（例如HBase，Storm等），Hadoop现在在架构上将资源管理功能与MapReduce的编程模型分离，这使Hadoop集群更通用。新的资源管理器称为MapReduce 2.0（MRv2）或YARN。现在MapReduce是在YARN容器中运行的一种应用程序，其他类型的应用程序可以一般地写在YARN上运行。
[续上篇]当基于LTM或者KTM的事务提升到基于DTC的分布式事务后，DTC成为了本机所有事务型资源管理器的管理者；此外，当一个事务型操作超出了本机的范围，出现了跨机器的调用后，本机的DTC需要于被调用者所在机器的DTC进行协助。上级对下级（包括本机DTC对本机所有资源管理器，以及上下级DTC）的管理得前提是下级在上级那里登记，即事务登记（Transaction Enlist）。所有事务参与者，包括所有资源管理器和事务管理器（即DTC）在进行了事务等级完成之后形成了一个树形的层级结构，该结构的形成是后续的事
Heartbeat 是一个基于Linux开源的高可用集群系统。主要包括心跳服务和资源接管两个高可用集群组件。心跳监测服务可以通过网络链路和串口进行，而且支持冗余链路， 它们之间相互发送报文来告诉对方自己当前的状态，如果在指定的时间内未收到对方发送的报文，那么就认为对方失效，这时需启动资源接管模块来接管运行在对方主机上的资源或者服务。本文简要描述了heartbeat v2集群架构组件及其相关概念，供大家参考。 一、高可用集群的特点 高可用服务 通常使用集群方式实现，这也是集群的最大作用和体现。 其终极目
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源调度平台，负责为运算程序如Spark、MapReduce分配资源和调度，不参与用户程序内部工作。同样是Master/Slave架构。
本文介绍了HAWQ在资源管理方面的一些问题以及解决方法。主要包括了以下几方面的问题：1.查询性能问题；2.拒绝查询资源请求；3.VMEM使用超高引起的查询取消；4.segment没在gp_segment_configuration中出现；5.调查标记为Down的segment；6.处理segment资源碎片。针对这些问题，文章提供了相应的解决方法。
=预制件用于存储一些可以复用的场景对象，它可以包含节点、组件以及组件上的数据。由预制件生成的实例既可以继承模板的数据，又可以有自己定制化的数据修改。
DynoYARN 是一种用于按需启动 YARN 集群并运行模拟 YARN 工作负载以进行规模测试的工具。由Linkedin开源。它可以在 100 个节点的 Hadoop 集群上模拟 10,000 个节点的 YARN 集群性能。
事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元； 事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持续性； 原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。 一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。 隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之
使用 Cocos Creator 制作的游戏中可以使用三类字体资源：系统字体，动态字体和位图字体。
在 Cocos Creator 中，游戏场景（Scene）是游戏开发时组织游戏内容的中心，也是呈现给玩家所有游戏内容的载体。而场景文件本身也作为游戏资源存在，并保存了游戏的大部分信息，也是创作的基础。
存放在计算机中的所有程序以及各种类型的数据，都是以文件的形式存储在磁盘上的，因此文件的组织和管理师操作系统要完成的主要功能之一。
我们上篇讲了场景切换并编写了LoadScene场景加组件，这次我们在场景里面创建独立的子界面或子窗口。在Cocos Creator中实现子界面的最好方案就是: 预制件。
Seata 是一种开源的分布式事务解决方案，能够处理跨多个请求的事务，适用于各种容器、语言和数据访问类型。在微服务架构下，依赖多个服务的操作可能导致分布式事务的问题。Seata 提供了完整的解决方案以确保数据的一致性和可靠性。
图1给出了一个典型的OushuDB集群的主要组件。计算部分和存储部分完全分离，可以独立扩容。在图中有多个OushuDB Master节点。元数据管理服务和资源管理服务位于OushuDB Master内部。其他节点为Slave节点。每个Slave节点上安装有一个OushuDB Segment。Segment实现OushuDB的计算。OushuDB Segment在执行查询的时候会启动多个QE (Query Executor, 查询执行器)。查询执行器运行在资源容器里面。在这个架构下，节点可以动态的加入集群，并且不需要数据重新分布。当一个节点加入集群时，他会向OushuDB Master节点发送心跳，然后就可以接收未来查询了。
现在OushuDB支持多极资源队列。可以通过DDL方便的定义和修改资源队列。下面是OushuDB资源管理器的主要架构图：
JobManager 是一个 Flink 集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。
数据库事务（简称：事务），是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。
XA是一种基于两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）协议的分布式事务解决方案。XA规范由X/Open公司提出，用于解决分布式事务的一致性问题。XA分布式事务解决方案涉及到多个资源管理器（Resource Manager）和一个事务管理器（Transaction Manager）。
事务是数据库从一个稳定状态变迁到另一个稳定状态的保证，具备 ACID 这 4 个特性：
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
以下是我的安装步骤，如果有什么遗漏或者疑难问题，欢迎大家留言，我们一起想办法解决。
Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量硬件之上，形成集群。
C：一致性被称为原子对象，任何的读写都应该看起来是“原子”，或串行的。写后面的读一定能读到前面写的内容，所有的读写请求都好像被全局排序。 A：对任何非失败节点都应该在有限时间内给出请求的回应。（请求的可终止性） P：允许节点之间丢失任意多的消息，当网络分区发生时，节点之间的消息可能会完全丢失
在上一篇文章“NET简谈事务、分布式事务处理”中我大概总结了关于.NET中的事务处理方式和结合了WCF框架的简单应用。在事务性操作中我们的重点是能将数据进行可逆化，说白了就是能保证数据的ACID（关于事务的整体模型、原理请参见“.NET简谈事务本质论”一文），在.NET事务处理框架中强大的类库帮我们实现了很多事务传递、事务自动提升的技术难点，同时也提供了很多扩展接口，只要我们肯去研究总能有收获。
当需要在两台电脑之间传输文件时，有多种方便的方法可供选择，以下是一些常见的方式及教程：
分布式场景下，多个服务同时对服务一个流程，比如电商下单场景，需要支付服务进行支付、库存服务扣减库存、订单服务进行订单生成、物流服务更新物流信息等。如果某一个服务执行失败，或者网络不通引起的请求丢失，那么整个系统可能出现数据不一致的原因。
针对一些特定的场景、核心的流程 数据的准确性和可靠性尤其的重要如:订单、支付、入账 etc.
它扮演的是集群管理者的角色，负责调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复、收集 Job 的状态信息，并管理 Flink 集群中的从节点 TaskManager。
让运行Hadoop的公司产品都能够确保高优先级任务按时完成。 Apache Hadoop近十年的成长证明，用开源技术处理与访问海量数据并不是什么炒作。然而，Hadoop的一个缺点是不可预测性。Hadoop不能确保企业的关键任务按时完成，也不能完全发挥集群的性能。 YARN（一种新的Hadoop资源管理器）能够实现任务抢占，为队列中的其它任务腾出调度空间。容量调度器与公平调度器可以通过静态配置杀死那些占用集群资源的任务，从而让高优先级任务进行调度。 当队列中堆积了等待资源的任务，这些工具就可以派上用场了。不
随着互联网的发展，用户基数变得越来越大，网站应用的规模也不断扩大， 常规的单体应用和垂直应用架构已无法应对， 分布式服务架构以及流动计算架构正在成为一种趋势。这里借用dubbo官网的一张图来介绍下架构演进之路。
Hadoop三大核心组件：分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce，分布式集群资源调度框架Yarn。Yarn并不是在Hadoop初期就有的，是在Hadoop升级发展才诞生的，典型的Master-Slave架构。
事务流程的核心思想是将多个需要一起执行的操作视为一个整体，保证其在数据库中的一致性和完整性。如果在事务执行过程中发生了错误，可以通过回滚操作来保证数据的一致性，否则可以通过提交操作来永久保存修改。
导语双主架构在MySQL中使用比较普遍，因为有故障后恢复方便的优点。但双写+双向复制的架构业界极少采用，这种架构下可能有什么问题？如何规避这种架构下的数据风险？本文根据实践经验做出了总结。
Excel已经为我们准备好了编写VBA代码的编辑器，让我们非常方便地编写、运行和调试、保存VBA代码。
有小伙伴告诉我一台设备全触摸失效了，但实际上是资源管理器未响应。通过本文可以了解到调试的思路和用到的工具
重要的组件包括事务管理器、XA资源管理器和事务参与者。事务管理器负责全局事务的管理和协调，XA资源管理器负责本地资源的管理和协调，事务参与者负责具体的事务操作。事务协调器作为桥梁，协调各个组件之间的交互，确保分布式数据一致性。
FTP服务 FTP是文件传输协议（File Transfer Protocol）的简称，该协议属于应用层协议（端口号通常为21），用于Internet上的双向文件传输（即文件的上传和下载）。在网络上有很多服务器提供FTP服务，用来存放大量的文件供他人下载。FTP服务的主要作用是让远程用户可以连接上来，查看服务器上有哪些文件，然后下载，当然用户也可以将本地文件上传到服务器，共享给其他人以便下载。FTP服务提供上传下载服务的同时，管理员也可以设置不同用户对不同文件夹的访问权限（读、写）。 在Wi
FTP服务 FTP是文件传输协议（File Transfer Protocol）的简称，该协议属于应用层协议（端口号通常为21），用于Internet上的双向文件传输（即文件的上传和下载）。在网络上有很多服务器提供FTP服务，用来存放大量的文件供他人下载。FTP服务的主要作用是让远程用户可以连接上来，查看服务器上有哪些文件，然后下载，当然用户也可以将本地文件上传到服务器，共享给其他人以便下载。FTP服务提供上传下载服务的同时，管理员也可以设置不同用户对不同文件夹的访问权限（读、写）。 在Win7的IIS上搭建FTP服务 初学Web开发的人，一般的情况下都认为IIS只能提供Web服务。其实IIS不仅可以提供Web服务，还可以提供其他服务，如网络新闻服务（NNTP）、简单邮件传输服务（SMTP），当然还有文件传输服务（FTP）。只是在IIS上，用得最多的是Web服务。默认安装的情况下，IIS也只会安装Web服务，FTP服务只在特定选择的情况下才会被安装到IIS环境中。下面，我们来看看在Win7的IIS上安装FTP服务的步骤： 1、打开“控制面板”的“程序和功能”，进入到“程序和功能”的界面，选择左侧的“打开或关闭Windows功能”，打开“Windows”功能对话框；
有一个有关微软Office的笑话，说的是它的特性太多： 当你觉得自己发现了一个Office的新特性时，它已经存在很多年了。 本文将介绍一些在Visual Studio（免费下载）中很实用却被忽略的小技
Windows10自动更新太烦人了，尝试了很多中方法也没禁用成功。昨天自动更新以后，今天使用Windows10，发现文件资源管理器打开的时候慢了很多，打开之后里面的文件夹、文件图标要好久才能显示正常(如下面这样不正常显示很长一段时间)。然后想在文件资源管理器里右键某个文件之后，文件资源管理器就卡死了。此时系统其他部分，如网页浏览器，其他功能软件运行正常。这样确定不是系统卡死，而只是文件资源管理器卡死了。
在弄清楚yarn是什么之前，先来看一下MRv1。 它的由编程模型+数据处理引擎（map/reduceTask）+运行时环境组成（JobTracker/TaskTracker）。其中JobTracker存在很多问题，如下： 1、JobTracker本身承担了调度和计算的任务，太累了 2、JobTracker是单点的，不好扩展不能支持其他计算框架，还有单点故障风险 3、资源是以槽位的方式来调度。粗粒度，不合理。比如提交了一个特别占用资源的任务，整个节点就被占用了。还有map阶段往往reduce槽位就是闲置，反之
分布式场景下，多个服务同时对服务一个流程，比如电商下单场景，需要支付服务进行支付、库存服务扣减库存、订单服务进行订单生成、物流服务更新物流信息等。如果某一个服务执行失败，或者网络不通引起的请求丢失，那么整个系统可能出现数据不一致的原因。
在 资源管理器 中点击右键，然后选择 创建 -> 艺术数字配置，或者点击 资源管理器 左上角的加号按钮：
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