服务实例

介绍了基于PDA的手机网络定位或GPS定位、周边信息查询、数据统计分析等移动应用服务。其实现方法为通过移动终端PDA发送信息服务请求，利用移动通信网（如GSM、GPRS、CDMA）将请求发送到后台应用服务器，经过后台应用服务器的计算处理后，将客户感兴趣的信息服务返回给移动终端。

Spark是Apache Hadoop生态系统中的一款快速、通用且可扩展的大数据处理引擎，专为处理大规模数据集而设计。其核心特性包括分布式计算、内存计算、容错性以及易用的编程模型。Spark Stream作为Spark的一个模块，专门用于实时数据流处理，支持连续处理无限数据流和微批处理模式，在实时分析和快速响应方面表现突出。实现Spark Stream的任务主要基于DStream（离散流）的概念，开发者可以利用其进行转换和输出操作，例如map、filter、reduceByKey等，最终将处理结果持久化到外部存储系统，如MySQL数据库。

阿里云分布式数据库服务实践——2014年中华架构师大会上，阿里沈询的分享PPT。

SQL Server 2005 Analysis Services 挺好用的一本指南，适合那些想深入了解数据的朋友。它通过一步步的，帮你掌握多维数据集的创建、数据挖掘的技巧，还有性能优化的方法。书中有多实际的案例，能让你快速上手。如果你想做数据，尤其是涉及到复杂的查询和建模，这本书就是一个不错的选择。 书里讲了多维数据集的设计，如何优化查询，甚至还了怎么利用 SQL Server 做数据挖掘。你可以通过步骤，逐步建立属于自己的商业智能方案，增强业务决策的准确性。尤其是对于新手，手把手教你如何部署数据模型，实用性高。 如果你还不太了解多维数据集、数据挖掘这些概念，书中的基础部分会让你有好的入门。

6.2 多服务台混合制模型 (KsMM)顾客到达间隔服从参数为 λ 的负指数分布，服务台数量为 s，每个服务台服务时间相互独立且服从参数为 μ 的负指数分布，系统空间为 K。

分布式系统里的事务真不好搞，是跨库的场景，坑还挺多的。这个资料把**Oracle 控制的分布式事务**和**基于 XA 协议的事务**讲得挺细，还结合了实际架构设计、超时控制、锁机制、重做日志等问题，基本上你能遇到的坑它都给你提前踩了一遍。 Oracle 自带的分布式事务用的是SCN 机制，一致性强但有丢数据。适合那种对一致性要求死死的场景，比如金融清算一类的业务。 基于XA 协议的分布式事务通用性更强一点，像JTA和JTS就用得比较多，是在 Java 后端开发里，用中间件（比如 WebLogic）配合数据库可以比较优雅地搞定事务分布。 文章还顺带聊了中间件集成 XA、Oracle RAC 环

在Oracle数据库中，实例名和服务名是两个重要且不同的概念。实例名指的是数据库进程和内存的集合，而服务名是客户端用来识别和连接到数据库实例的名称。实例名通常与主机名和数据库名相关联，而服务名则用于网络连接，可以允许不同的客户端连接到同一个数据库实例。了解这些概念有助于管理员正确配置数据库连接和优化性能。

排队论的公式看着有点头大？这个ANSYS Workbench工程实例还挺有意思，专门讲了每位顾客平均等待服务时间的完整推导过程。讲的是一个修理店的服务模型，像店里平均有多少顾客、等待时间怎么算这些问题都一步步拆开解释了，还顺带贴了LINGO的求解代码，思路清晰，推导也比较严谨，挺适合你用来理解M/M/1模型的实际应用。

SQL Server 服务控制器的界面挺直观的，按钮操作，启动、停止、暂停都能一键搞定，不用再翻系统服务管理器。对 DBA 来说，省事不少。尤其你要是经常维护多个实例，那这个工具就更香了，能同时管，效率直接拉满。 多实例管理是它的一大亮点。比如你一台服务器上跑了 3 个 SQL Server 实例，平时得一个个找服务名，这工具直接列出来，一眼全掌握，点哪个启动哪个，干脆利落。 服务状态查看也实用。像MSSQLSERVER或SQLServerAgent，状态一清二楚：运行、停止、暂停……不会盲目操作，出错几率低多。响应也快，界面刷新不卡。 嗯，有时候你不想完全关掉服务，比如在部署新代码、测试连通

本研究探讨印度尼西亚中小型企业在电子商务领域的具体实施情况。印度尼西亚目前共有4.89亿家中小企业，然而并无统一的电子商务实施数据库。研究通过向受访者发送电子问卷，并将信息自动链接至数据库，分析了227个SME网站的数据。使用SPSS 20版本对数据进行了描述性统计分析。研究结果显示，雅加达的中小企业中，约53.1%已实施电子商务，西爪哇达到94%，中爪哇和日惹地区为12.5%，巴厘岛同样为12.5%，其他城市的情况不一。这表明尽管受限于昂贵和不稳定的网络环境，印度尼西亚仍在积极推动电子商务的实施。