【赵渝强老师】部署Hadoop的本地模式
本文介绍了Hadoop的目录结构及本地模式部署方法，包括解压安装、设置环境变量、配置Hadoop参数等步骤，并通过一个简单的WordCount程序示例，演示了如何在本地模式下运行MapReduce任务。
【赵渝强老师】Yarn的资源调度策略
Yarn作为资源和任务调度平台，支持多个应用程序同时运行，如MapReduce、Spark和Flink等。Yarn的资源调度方式主要包括FIFO Scheduler（先来先服务）、Capacity Scheduler（容量调度）和Fair Scheduler（公平调度）。FIFO Scheduler按任务提交顺序调度；Capacity Scheduler通过队列管理资源，支持多租户共享；Fair Scheduler则根据任务权重动态分配资源，确保公平性。
提升运维效率的关键技术与实践
在当今快速发展的信息技术时代，运维工作面临着前所未有的挑战和机遇。本文旨在探讨如何通过采用先进的技术和实施最佳实践来提高IT运维的效率和效果。我们将深入分析自动化工具、监控策略、灾难恢复计划以及持续集成/持续部署（CI/CD）等关键领域，展示它们如何协同工作以优化运维流程。此外，文章还将提供一些实际案例研究，帮助读者更好地理解这些概念的应用。无论是对于初创公司还是大型企业，掌握这些技术都将是提升竞争力的关键。
Spark Standalone与YARN的区别？
本文详细解析了 Apache Spark 的两种常见部署模式：Standalone 和 YARN。Standalone 模式自带轻量级集群管理服务，适合小规模集群；YARN 模式与 Hadoop 生态系统集成，适合大规模生产环境。文章通过示例代码展示了如何在两种模式下运行 Spark 应用程序，并总结了两者的优缺点，帮助读者根据需求选择合适的部署模式。
鸿蒙Taro实战：01-搭建开发环境
本文介绍了如何使用 Taro 4.x 框架搭建鸿蒙应用开发环境。主要内容包括：下载并配置 DevEco IDE，创建鸿蒙项目，安装 Taro 4.x，初始化 Taro 项目，配置鸿蒙插件和编译配置，修改 `package.json`，运行 Taro 和鸿蒙项目。通过本文，读者可以快速上手鸿蒙应用开发。
云原生架构下的性能优化实践与策略####
【10月更文挑战第26天】
本文深入探讨了云原生环境下性能优化的核心原则与实战技巧，旨在为开发者和企业提供一套系统性的方法，以应对日益复杂的微服务架构挑战。通过剖析真实案例，揭示在动态扩展、资源管理、以及服务间通信等方面的常见瓶颈，并提出针对性的优化策略，助力企业在云端环境中实现更高效、更稳定的应用部署。
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