Resource Manager

资源调度逻辑的 Spark 思维导图，整理得还挺清晰的，适合搞分布式计算的同学拿来理思路用。尤其是你对Spark的资源分配机制还一头雾水的时候，看看这个图，能秒懂Executor、Task、Driver这些概念怎么配合起来跑任务的。 调度策略的对比也做得蛮到位，比如 FIFO 和 Fair Scheduler 的差异，图上拉出来就一目了然，不用一行行翻文档了。日常开发调优，尤其是跑大 Job 卡资源那种，用这个图做参考，还挺有的。 如果你之前用过 Hadoop YARN，那对比起来你会发现，Spark 的资源调度更灵活一点。不过底层概念也有重叠，像Container和Slot这些，还是得弄清楚

EC2 上搞动态资源管理，其实不难，关键是流程得顺。像你平时用 AWS Edu 帐号测试应用时，记得先看下凭据.txt，用户名密码都写好了。登录 AWS 后台，找 EC2，点“运行实例”就能启动咱的Manager实例。 密钥文件keypair.pem挺关键的，SSH 登录得靠它。想图形化点，就整 VNC，教程里讲得挺清楚。登录后你会在/home/ubuntu/Desktop看到start.sh，直接运行它，整个 Web 应用就跑起来了。 如果你想测试点压力，那就上gen.py，位置也是在/home/ubuntu/Desktop。这个脚本还挺智能，模拟用户访问、跑负载都能搞。方便你观察资源变化，

Data Model Resource Book 第二卷是Data Model领域的经典之一。

在Spark技术领域，\"resource.zip\"文件看起来是一个与Spark Core相关的练习资料压缩包。这个压缩包可能包含了用于学习和实践Spark Core基础知识的各种文件，比如样例数据、代码示例、练习题或者解决方案。Spark Core是Apache Spark的核心组件，它提供了分布式数据处理的基础框架，包括数据存储、计算以及任务调度等功能。Spark Core的主要知识点包括： 1. Spark架构：Spark采用了弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets, RDDs）的概念，这是Spark的核心数据结构。RDD是不可变的、分区的数据集

We explore efficient resource management strategies for elastic traffic across IEEE 802.11e's EDCA and HCCA mechanisms. Our approach utilizes an economic modeling framework centered on congestion pricing, capturing factors like frame transmission attempts, transmission opportunity (TXOP), and physic

matlab 的流量代码，用在人力资源预测上其实还挺有意思的。项目是基于 Kaggle 上的一个员工数据集，字段挺全的，比如员工满意度、平均每月工时这些，拿来练模型方便。 香草神经网络、支持向量机这些经典模型都试了一遍，还搭了个带反向传播的多层感知器，运行在 Matlab 里，代码不复杂，逻辑也清晰。 数据分成了两块：原始的放在原始 Kaggle 数据集里，好的就在清除的数据文件夹里。清洗过程可以学不少技巧，是怎么缺失值和分类字段。 重点是，嗯……它计划后续用Keras/TensorFlow重构一版——对你要迁移到深度学习框架的项目来说，也是一种思路参考。 如果你最近也在琢磨员工离职预测这种场

管理 SQLite 数据库的工具。

Yahoo开源的Kafka管理工具，地址：https://github.com/yahoo/kafka-manager

Novell Access Manager 是一款功能强大的身份管理解决方案，可简化企业对应用程序和数据的访问。它通过集中身份验证、单点登录和细粒度授权等功能，加强了安全性并提高了用户的便利性。

Redis（远程字典服务）是一款开源的键值数据库，使用 ANSI C 语言编写，支持网络、内存和持久化。它提供多种语言的 API。