核心设计与实现

Apache Hadoop 是一个开源框架，专门用于处理和存储大规模数据集。本技术参考手册深入剖析了 Hadoop 的核心组件，包括 YARN（Yet Another Resource Negotiator）、MapReduce 以及 Hadoop分布式文件系统（HDFS）。在以下内容中，我们将逐步了解这些关键组件的原理、环境搭建以及 Hadoop 3.0 的新特性。 Hadoop简介 Hadoop 是为了解决大数据处理中的问题而设计的，其核心理念是分布式计算。它允许在廉价硬件上构建可扩展系统，能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 的主要特点包括高容错性、可伸缩性和高效的数据处理能力。

作为大数据分析领域备受瞩目的新星，Spark 不仅为分布式数据集的处理提供高效框架，更支持实时、流式和批量处理，以 All-in-One 的统一解决方案引领行业发展。 本书以源码为基础，深入剖析 Spark 内核的设计理念与架构实现，系统讲解核心模块的运作机制，为性能优化、二次开发和系统运维提供理论支持。此外，本书还通过项目实战案例，全面解析生产环境下 Spark 应用的开发、部署和性能调优策略。

《Spark架构设计》是大数据领域的重要参考书，深入解析了Spark的核心架构及设计理念。作为一个高效、通用的分布式数据处理框架，Spark被广泛应用于数据科学和工程。以下从多个方面阐述Spark的关键知识点： 1. Spark概述 Spark由加州大学伯克利分校AMPLab开发，提供比Hadoop MapReduce更快的处理速度。它通过内存计算（In-Memory Computing）提高数据处理效率，支持批处理、交互式查询、流处理和图计算等模式。 2. Spark架构 Spark核心架构包括Driver、Executor和Worker三部分。Driver管理作业生命周期，Executor

Redis 的底层原理，Redis 设计与实现（第二版）.CHM算是比较经典的资源了。作者是黄健宏，讲得挺系统，从数据结构、事件机制、到持久化，每一块都有源码级解析，适合你深入了解 Redis 怎么跑起来的。 跳表、字典、AOF、RDB这些核心点，配合书里的图示和源码解读，看着不枯燥。你如果平时习惯用 Redis 当缓存、消息队列、排行榜啥的，看完这本书会对它背后的实现逻辑有更清晰的理解。 CHM 格式的文档嘛，打开方便，查找也挺快的，不像 PDF 那么重。你要是用 Windows，直接点开就能看，像看文档一样。没 Windows？装个 CHM 阅读器也能搞定。 还有个细节是，这书第二版比第一

我读过一本关于 Redis 设计与实现的书，印象深刻。书上有我的阅读笔记，不过抱歉，我总喜欢在读书时做些标记。

想深入了解 Apache Spark 的设计与实现？这篇文章蛮适合的！它重点了 Spark 的设计思想、运行原理、实现架构和性能调优，甚至和 Hadoop MapReduce 做了比较，给你一个清晰的对比视角。作者不拘泥于源码，而是从系统的设计和实现原理的角度，结合具体的 Spark 作业例子，循序渐进地了整个过程。通过问题驱动的方式，让你能更好地理解从作业生成到执行的每个细节。如果你对分布式计算和大数据技术有兴趣，这篇文章绝对值得一读。

基本概念及原理 安装配置与应用管理 分布式协调与锁服务 集群状态管理与变更通知 实践场景与案例分析

用户登录 用户通过用户名和密码进行登录，进入系统后可访问以下页面：- 管理页面：供系统管理员管理用户、试题等内容。- 教师页面：用于教师的试题库管理和成绩查阅。- 学生管理页面：用于学生查看成绩、参与考试等。 用户信息管理 在本系统中，只有系统管理员拥有管理权限。管理员可以：- 增删用户、分配权限。- 管理试题库，调整试题设置和内容。- 人员信息管理：通过GridView查看、添加和修改用户信息。 在线考试模块 考生登录系统后，可以选择科目，系统随机分配试卷，实现每位考生试卷不同。考生通过单选按钮选择答案，考试结束后自主交卷。系统对考试时间严格控制，超时将自动提交。 成绩管理 考试结束后，系统

本论坛系统基于ASP开发，采用Microsoft SQL Server 2000作为数据库。经需求分析，建立了系统流程图和数据库设计。功能模块细分后，分别实现了各个模块的功能，并提供了代码参考。

BP程序设计，基于MATLAB实现