目录一.Spark简介：二.ApacheSpark特点： 三.集群架构：3.1术语释义：3.2集群架构执行过程：3.3集群核心组件： 3.3.1Driver：3.3.2Executor：3.3.3Master&Worker：3.3.4ApplicationMaster：四.Spark核心组件：4.1SparkCore4.2SparkSQL4.3SparkStreaming4.4 SparkMLlib4.5SparkGraphX五.核心概念：5.1Executor与Core 5.2并行度：5.3有向无环图（DAG） 5.4提交过程5.5YarnClient模式5.6YarnCluster模式一.

文章目录一、什么是BFF二、典型的进程间微服务架构薄BFF厚BFF微服务模式对比三、BFF的问题四、BFF的治理方向五、总结在现代软件开发中，由于程序、团队、数据规模太大，需要把企业的业务能力进行复用，将领域服务剥离，提供通用能力，避免重复建设和代码；另外服务功能的弹性能力不一样，比如定时任务、数据同步明确的技术诉求，甚至一些“政治”因素，微服务架构成为了势不可挡的趋势席卷而来。随着微服务架构和前后端分离思想的流行，BFF也是微服务架构必须考虑的一个设计组件。本文我们将就为什么需要BFF，典型的微服务进程间架构，BFF常见的问题方案以及治理方向层层展开。一、什么是BFFBFF即Backends

 项目说明随着公司的快速发展，企业人员和经营规模不断壮大，公司对内部招采管理的提升提出了更高的要求。在企业里建立一个公平、公开、公正的采购环境，最大限度控制采购成本至关重要。符合国家电子招投标法律法规及相关规范，以及审计监督要求；通过电子化平台提高招投标工作的公开性和透明性；通过电子化招投标，使得招标采购的质量更高、速度更快。过招投标文件电子化，节约招标成本，提升企业的资金节约率。开发类型电子招标采购软件解决方案招标面向的对象为供应商库中所有符合招标要求的供应商，当库中的供应商有一定积累的时候，会节省大量引入新供应商的时间。系统自动从供应商库中筛选符合招标要求的供应商，改变以往邀标的业务模式。

目录前言第一章安装Vite，本篇基于npm进行（请检测自己的node版本）第二章创建项目第三章项目配置第四章项目目录结构划分第五章CSS样式的重置第六章网络请求封装axios第七章状态管理（vuex/pinia）第八章区分开发环境和生产环境前言“学习能力也好，执行力也罢，核心只有一个：在刚开始的时候，平静地接受自己的笨拙。”本篇文章是Vue项目基于Vite初始化的过程，借此记录一下，巩固基础！第一章安装Vite，本篇基于npm进行（请检测自己的node版本）具体可看：Vite官方中文文档npminstall-gcreate-vite-app全局安装vite，可能会出现：npmWARNdepre

今天谈下业务系统性能问题分析诊断和性能优化方面的内容。这篇文章重点还是谈已经上线的业务系统后续出现性能问题后的问题诊断和优化重点。系统性能问题分析流程我们首先来分析下如果一个业务系统上线前没有性能问题，而在上线后出现了比较严重的性能问题，那么实际上潜在的场景主要来自于以下几个方面。业务出现大并发的访问，导致出现性能瓶颈上线后的系统数据库数据日积月累，数据量增加后出现性能瓶颈其它关键环境改变，比如我们常说的网络带宽影响正是由于这个原因，当我们发现性能问题的时候，首先就需要判断是单用户非并发状态下本身就有性能问题，还是说在并发状态才存在性能问题。对于单用户性能问题往往比较容易测试和验证，对于并发性

我正在为Android应用程序创建一个聊天部分。通过使用谷歌Firebase.以下任务已经完成创建聊天节点2.使用两个用户信息分离特定的聊天线程。3.阅读单个聊天线程的所有消息。现在我的问题在下面。1.如何通过单个聊天线程检索最后一条消息。2.如何创建一个数据库，我可以在其中获取未读消息计数器的计数器。我的聊天数据库附件和下面的目标。当前目标。已经完成。Firebase数据库架构。现在如何更容易地创建数据库来解决这个问题。 最佳答案 Firebase有自己的构建聊天平台的示例项目，Firechat.该项目在其doc中得到了很好的解释

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1996年贝尔实验室的计算机科学家尼克·皮特（Niemer-Phet）在美国IBM的一台计算机上实现了第一台真正意义上的“超级计算机”。这一计算机拥有超过3万个处理器核心，能够执行超过1亿条指令并处理复杂的数据。然而，当时仅靠这一台超级计算机还无法满足对海量数据进行快速分析和处理的需求。这就是所谓的“大规模并行计算”（MassivelyParallelComputing）问题。随着计算机性能的不断提高、存储设备的发展、互联网的普及以及云计算的出现，解决“大规模并行计算”问题变得越来越重要。1998年，AWS和阿里云等公共云平台服务商首先提出了将“计算资源

一、聚合气微服务设计模式最常见、最简单的设计模式，效果如图所示： 聚合器调用多个服务实现应用程序所需的功能 它可以是一个简单的 Web 页面，将检索到的数据进行处理并展示，也可以是一个更高层次的组合微服务，对检索到的数据增加业务逻辑后进一步发布成一个新的微服务，这符合 DRY 原则 另外，每个服务都有自己的缓存和数据库系统 如果聚合器是一个组合服务，那么它也有自己的缓存和数据库 二、代理微服务设计模式这是聚合模式的一个变种，如图所示：在这种情况下，客户端并不聚合数据，但会根据业务需求的差别调用不同的微服务 代理仅仅可以委派请求，也可以进行数据转换工作 每个微服务都有自己独立地缓存和数据库系统，

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍语音识别（VoiceRecognition）是人工智能领域的一个重要研究方向，它通过对人的语音进行捕获、分析和理解，最终将语音转换成文本信息或者指令。而基于语音识别的智能助理产品，能够实现与用户语音互动、实现自然语言交流等功能，提升用户体验，降低用力传统人机交互方式耗费时间和效率。因此，使用语音识别技术开发智能助理产品非常具有市场需求。本文主要介绍基于语音识别的智能助理产品中常用的技术及其应用场景，并结合机器学习及深度学习相关理论知识，详细阐述其原理和应用。2.核心概念与联系2.1.ASR(AutomaticSpeechRecognition)自动语音识

随着云计算和大规模分布式系统的兴起，Java微服务架构和容器化部署成为了现代应用开发中的热门话题。它们可以提供灵活性、可伸缩性和高效性，使得开发人员能够更好地构建和维护复杂的应用程序。下面将深入探讨Java微服务架构和容器化部署的概念、优势以及实践经验。一、Java微服务架构1、概念：Java微服务架构是一种将应用程序拆分成小型、独立部署的服务单元的架构风格。每个服务都具有自己的业务逻辑和数据存储，并通过轻量级的通信机制进行交互。整个应用程序由多个自治的、松耦合的微服务组成。2、优势：1）独立部署和扩展：每个微服务都可以独立部署和扩展，使得应用程序更加灵活和可伸缩。2）技术多样性：不同的微服务