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5月22日云栖精选夜读:PHP学习路线图

网上有些错误的学习路线图,让学完HTML、CSS后立马去学Javascript和jQuery等,这种课程简直是对牛弹琴。你特么的怎么不去搞个前端工程师培训或者是吹牛逼的全栈工程师培训呀。本人在互联网公司工作十余年,也带了很多PHP入门的新手,将他们的一些问题和学习路线图为大家整理出来,希望很多小白少走弯路。 PHP PHP学习路线图 作者: kaiwenli PHP优化杂烩 作者:薯条汪 PHP 性能分析与实验:性能的宏观分析 作者:寒凝雪 知识整理 Nodejs进阶:Express常用中间件body-parser实现解析 作者:程序猿小卡 PostgreSQL 锁等待监控 珍藏级SQL - 谁堵塞了谁 作者: 德哥 发表在:阿里云数据库ApsaraDB NGINX 简明教程 作者:waylau PgSQL · 应用案例 · "写入、共享、存储、计算" 最佳实践 作者:db匠 发表在:阿里云数据库ApsaraDB java容器类的继承结构 作者:茶花盛开 美文回顾 《Spark_官方文档》Spark_SQL,_DataFrames_以及_Datasets_编程指南 作者:青衫无名 网络...

颠覆大数据分析之Spark VS分布式共享内存系统

Spark可以看作是一个分布式共享集合系统,和Stumm和Zhou (1990)以及Nitzber和Lo (1991)所提到的传统的分布式共享内存(DSM)系统则略有不同。DSM系统允许单独读写内存,而Spark只允许进行粗粒度的RDD转换。尽管这限制了能够使用Spark的应用种类,但它对于实现高效的容错性却很有帮助。DSM系统可能会需要检查点相互协作来完成容错,比如说使用Boukerche等人(2005)所提出的协议。相反的,Spark只需要存储世系图来进行容错。恢复需要在RDD丢失的分区上进行重构操作——但这个可以并行地高效完成。Spark与DSM系统的另一个根本的不同在于,由于RDD的只读特性,Spark中可以使用流浪者缓解策略——这使得备份任务可以并行地完成,这类似于MR中的推测执行(Dinu和Ng 2012)。而在DSM中则很难缓解流浪者或者备份任务,因为这两者都可能会产生内存竞争。Spark的另一个优点是当RDD的大小超出集群的所有内存时可以优雅地进行降级。它的缺点就是RDD的转换本质上是粗粒度的,这限制了能够开发的应用的种类。比如说,需要细粒度共享状态访问的应用,像WEB...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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