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思维体系---技术思维、业务数据思维、产品思维、复合思维

工作已有四年有余,从最初的亚信 到现在的 阿里。。总结了下思维模式,以个人的视角,供各位干代码的小伙伴们参考,能够深入无论 技术还是业务还是产品的本质。发现其中的规律,更好地把握自己的方向及未来。那么总的来说,我分为四种思维模式: 一、技术思维 卧槽!干代码!出bug了!没错,这就是你进步的源头。技术思维中,会对技术异常的热爱,同时会从开发工作中,发现更多的技术,甚至认为,技术是最牛逼的!从技术之中找到无上的成就感。没错,解决一个复杂问题的激动,系统上线后看着流量的注入,那份成就感,以及对于出现error时的那个份紧张,想想都感觉到激动哈哈~那么本文的主题,便是分析纯技术思维的一些优势和弊端,以及如何规避纯技术思维所造成的一些问题。 在日常系统开发中,一般我们会是一个协作的团体,每个人都会有明确的模块,由架构师去设计、拆解,最终使项目成功上线。等时间长了,很多开发的小伙伴会觉得,就那么回事,会觉得无聊,会觉得迷茫我的职业发展,因为总觉得自己做的只是一些业务逻辑 或是 担心某项技术会不会过时,从而盲目的学习各种新技术。 那么这里我说下个人的看法,随着时代的发展,技术一定是日新月异的,拿...

大数据学习~Hadoop初识三Yarn模式

我们都知道在如今的Hadoop中主要有三个重要的执行管理器。一个HDFS,一个MapReduce,还有就是我们今天要看的 YARN。 2.0以前的Hadoop 在2.0以前的hadoop中是没有Yarn这个模式管理的。大部分都是独自作战。Hbase做自己的,Spark也是做自己的,等等。这样的话就会造成资源的浪费,不能充分的把资源给利用上。特别是在1.x的版本上容易出现单点故障,不容易扩展的情况。 在这里Client的请求都会通过1个JobTracker来分发任务,如果我们的这个JobTracker出现异常。整个集群就没法参与正常工作。 在JobTracker 过多的TaskScheduler 集中过来,容易造成内存,cpu不够用的情况。增加了任务执行失败的风险。 因为这些情况,随着发展,Hadoop需要更新的一代管理引擎来帮助我们管理集群-YARN引擎 在2.0的YARN 在新的业务驱动下,发展起来的YARN替代原先的模式。将原先浪费的资源进行合并,共同管理建立在一个模式管理下 新的YARN模式如下 从图中我们可以看到 原先的JobTracker 被拆分成 资源管理和任务调度监控。 ...

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