<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[i_deAc的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/i_deAc</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; i_deAc]]></copyright><item><title><![CDATA[2020 阿里巴巴面试题 01 附带答案！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i_deAc/article/details/109036626</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i_deAc/article/details/109036626</guid><author>i_deAc</author><pubDate>Mon, 12 Oct 2020 20:52:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[猫场面试题第 1 套
以下为我为大家整理的猫场面试题第一套，均为笔者自己参加面试或者一些读者分享给我的题目，保证真实和准确性。

1 框架部分
1.1 Spark 提交 job 流程
所谓提交流程，其实就是我们开发人员根据需求写的应用程序通过 Spark 客户端提交给 Spark 运行环境执行计算的流程。在不同的部署环境中，这个提交过程基本相同，但又有细微的区别。

在国内的工作环境中，将 Spark 引用部署到 Yarn 环境中会更多一些，Spark 应用程序提交到 Yarn 环境中执行的时候，一般会有两]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Yarn 资源调度，面试必备！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i_deAc/article/details/109004764</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i_deAc/article/details/109004764</guid><author>i_deAc</author><pubDate>Sat, 10 Oct 2020 21:33:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[Yarn
1 Yarn 是什么
Apache YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的集群资源管理系统。Yarn 被引入 Hadoop 2，最初是为了盖申 MapReduce 的实现， 但它具有足够的通用性，同样可以支持其他的分布式计算模式。
Yarn 提供请求和使用集群资源的 API，但这些 API 很少直接用于用户代码。相反，用户代码中用的是分布式计算框架提供的更高层 API，这些 API 建立在 Yarn 之上，且向用户隐藏了资源管理细节。下图对此]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HDFS 你就差这最后一篇！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i_deAc/article/details/108979808</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i_deAc/article/details/108979808</guid><author>i_deAc</author><pubDate>Fri, 09 Oct 2020 15:40:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hadoop
1. Hadoop 介绍
The Apache Hadoop project develops open-source software for reliable, scalable, 
distributed computing.
The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed 
processing of large data sets across clusters of ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分布式事务有这一篇就够了！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/i_deAc/article/details/108956697</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/i_deAc/article/details/108956697</guid><author>i_deAc</author><pubDate>Wed, 07 Oct 2020 22:26:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[分布式事务
文章目录分布式事务1. 基础概念1.1 什么是事务1.2 本地事务1.3 分布式事务1.4 分布式事务产生的情景2. 分布式事务基础理论2.1 CAP理论2.1.1 理解CAPC - ConsistencyA - AvailabilityP - Partition tolerance2.1.2 CAP组合方式CAP的组合方式2.1.3 总结2.2 BASE 理论3. 分布式事务解决方案之 2PC3.1 什么是 2PC3.2 解决方案3.2.1 XA 方案3.2.2 Seata 方案3.3 小结4]]></description><category></category></item></channel></rss>