Resource Manager

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

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 physical layer rates affecting congestion. Additionally, we optimize channel allocation between EDCA and HCCA for enhanced performance.

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

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、分区的数据集合，可以在集群中的节点间并行操作。 2. 数据存储：Spark支持多种数据源，如HDFS、Cassandra、HBase等。通过SparkContext，我们可以读取和写入这些数据源。 3. 内存计算：Spark的一大优势在于它的内存计算模型，它将数据缓存在内存中，减少磁盘I/O，实现快速迭代计算。 4. 任务调度：Spark的DAG调度器负责将用户作业分解为任务，并在集群中分配执行。Stage是任务划分的基本单元，每个Stage内任务间的依赖关系是并行的。 5. 容错机制：Spark通过检查点和宽依赖关系实现容错，当任务失败时，可以恢复到检查点状态或重新计算丢失的任务。 6. 编程模型：Spark提供了Scala、Java、Python和R四种API，使得开发人员可以根据偏好选择语言进行开发。PySpark是Python API，适合数据科学家进行数据分析。 7. Spark Shell：Spark提供了一个交互式的Shell，方便用户测试和探索数据。 8. Spark SQL：Spark SQL是处理结构化数据的模块，可以与Hive兼容，提供SQL查询能力。 9. Spark Streaming：用于实时流数据处理，将输入数据流划分为小批次处理，保持了Spark的批处理特性。 10. Spark MLlib：机器学习库提供了各种算法，包括分类、回归、聚类、协同过滤等，以及模型选择和评估工具。

问题描述： oracle 占用系统资源过高，导致 sqlplus 无响应。 解决方案： 安装 P4612267 补丁以解决问题。 访问以下链接，按照教程进行补丁安装：P4612267 补丁安装教程 通过安装该补丁，可以显著优化 oracle 的性能，减少系统资源的占用，从而解决 sqlplus 无响应的问题。

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。

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。

使用 Scala 和 Sbt 编译的 Kafka Manager 2.0.0.2。解压缩即可使用。

版本 0.9.3.39，根据官方源码编译，无需安装依赖，解压即可使用。