地址:https://github.com/lindelof/power-mode-input
虚拟 DOM （Virtual DOM ）这个概念相信大家都不陌生，从 React 到 Vue ，虚拟 DOM 为这两个框架都带来了跨平台的能力（React-Native 和 Weex）。因为很多人是在学习 React 的过程中接触到的虚拟 DOM ，所以为先入为主，认为虚拟 DOM 和 JSX 密不可分。其实不然，虚拟 DOM 和 JSX 固然契合，但 JSX 只是虚拟 DOM 的充分不必要条件，Vue 即使使用模版，也能把虚拟 DOM 玩得风生水起，同时也有很多人通过 babel 在 Vue 中使用 JSX。
零零总总花了半天的时间，希望对自己后面涉及H5游戏有所帮助，也希望大家通过这篇文章有所收获。
图片来源：pexels 背景 Firestorm Shuffle是分布式计算框架用来衔接上下游任务的数据重分布过程，在分布式计算中所有涉及到数据上下游衔接的过程都可以理解为shuffle。针对不同的分布式框架，shuffle有几种实现形态： 基于文件的pull based shuffle，如MapReduce、Spark。这种shuffle方式多用于类MR的框架，比如MapReduce、Spark，它的特点是具有较高的容错性，适合较大规模的批处理作业。由于实现的是基于文件的shuffle方案，因此失败
嗨, 大家好, 我是每年都会开源一些自研且有价值的开源项目的 徐小夕, 之所以开源是为了检验自己的设计是否能满足更多的市场需求, 同时也能弥补自己代码设计能力的空缺, 当然更多的是为了能帮助大家成长(事实确实如此 .^_^.).
01 背景 Firestorm自2021年11月上线开源 0.1.0 版本后，该项目受到了业界的广泛关注。 Firestorm是为了加速分布式计算引擎能上云的重要组件，同时也能解决在大Shuffle场景下，计算任务由于Shuffle过程异常而导致的任务失败。（更详细的背景可以参考此文[Firestorm - 腾讯自研Remote Shuffle Service在Spark云原生场景的实践]） 目前Firestorm迎来了0.2.0 版本的正式发布，而Firestorm也成为了第一个支持混合存储的开源Re
11月4日，在2021腾讯数字生态大会上，腾讯宣布开源自主研发的分布式远程Shuffle服务Firestorm。该服务的开源不但可以助推分布式计算的云原生部署，还能解决大数据分布式计算过程中的痛点，提升计算资源的利用率。 图片来源：pixabay 在分布式计算领域，Shuffle过程由于存在着磁盘IO随机读写问题，一直是分布式计算任务的性能瓶颈，除了降低计算任务的运行效率，还降低硬件资源的利用率。同时，由于Shuffle过程对于本地磁盘有容量需求(如Spark计算引擎)，对于计算引擎的云原生化也制造了
11月4日，在2021腾讯数字生态大会上，腾讯宣布开源自主研发的分布式远程Shuffle服务Firestorm。该服务的开源不但可以助推分布式计算的云原生部署，还能解决大数据分布式计算过程中的痛点，提升计算资源的利用率。 图片来源：pixabay 在分布式计算领域，Shuffle过程由于存在着磁盘IO随机读写问题，一直是分布式计算任务的性能瓶颈，除了降低计算任务的运行效率，还降低硬件资源的利用率。同时，由于Shuffle过程对于本地磁盘有容量需求(如Spark计算引擎)，对于计算引擎的云原生化也制
Flink Remote Shuffle 的提出与实现，源自我们观察到的用户对流批一体与云原生日益增加的需求。
在过去数年中，网易在大数据云原生领域进行了长足的探索。本文围绕如何基于 Apache Kyuubi & Celeborn 等开源技术，构建企业级 Spark on Kubernetes 云原生离线计算平台展开，包含技术选型、架构设计、经验教训、缺陷改进、降本增效等内容，深入剖析网易在该领域的探索成果。
本文讨论了京东Spark计算引擎研发团队关于自主研发并落地Remote Shuffle Service，助力京东大促场景的探索和实践。近年来，大数据技术在各行业的应用越来越广泛，Spark自UCBerkeley的AMP实验室诞生到如今3.0版本的发布，已有十年之久，俨然已经成为大数据计算领域名副其实的老将。虽然经过不断的迭代和优化，Spark功能日趋成熟与完善，但在性能及稳定性方面，仍然还有很多可以提升的地方。Shuffle过程作为MapReduce编程模型的性能瓶颈，就是其中的重点。我们希望在京东超大规模数据体量及复杂业务场景的背景下，通过自研并落地Remote Shuffle Service服务，解决External Shuffle Service中存在的现有问题，打造稳定高效的JDSpark计算引擎，助力京东大促过程中的一些应用实践，能够给大家提供一些思路和启发，同时也欢迎大家多多交流，给我们提出宝贵建议。
GAN 生成图像奇幻诡谲，对此我们早已不陌生。如果它们还可以卡音效呢？最近，有人就创建了一个实现类似效果的 Python 包——Lucid Sonic Dreams，只用几行代码就可以实现 AI 生成画作与音乐的同步。
之前我开发 Byzer-helm 的项目就觉得，要是 Kubernetes 上也有个类似 CDH 的管理工具就好了， 我可以通过界面的方式安装大数据/AI 类的应用。现在，这个产品有了，就是云原生数据底座玄武里的 Xuanwu Manager 。该工具未来会内置主流的大数据应用，用户也可以根据 Xuanwu Manager 的标准发布自己的应用。这样上面的租户/用户就可以一键启动已经发布的大数据应用了。
8 月 25 日，字节跳动宣布，正式开源 Cloud Shuffle Service。 Cloud Shuffle Service（以下简称 CSS） 是字节自研的通用 Remote Shuffle Service 框架，支持 Spark/FlinkBatch/MapReduce 等计算引擎，提供了相比原生方案稳定性更好、性能更高、更弹性的数据 Shuffle 能力，同时也为存算分离 / 在离线混部等场景提供了 Remote Shuffle 解决方案。 目前，CSS 已在 Github 上开源，欢迎感兴趣的
RDD，全称为Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集），是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。在这些操作中，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了函数式编程模式，很好地契合了Scala的集合操作。除此之外，RDD还提供了诸如join、groupBy、reduceByKey等更为方便的操作（注意，reduceByKey是action，而非transformation），以支持常见的数据运算。
每周资讯 IMWeb前端社区 想要成为一名优秀的前端，需要及时掌握互联网技术的时事热点，这周又有哪些值得关注的最新动态呢，让我来为大家一一揭晓！ 1 网易的狼人杀要来了，但这个市场已经有太多的流量巨头 网易将这款游戏取名为「梦幻狼人杀」，而网易历史上最成功的自研游戏就是梦幻西游系列，在狼人杀市场越来越同质化的今天，梦幻狼人杀可以说自带一定的 IP 效果。 2 12年后，苹果停产iPod Nano和Shuffle，与传统音乐播放器时代告别 最后没能拥抱互联网的iPod，还是停产了。苹果已证实iPod Na
Firestorm介绍 Firestorm是一个通用的分布式shuffle服务，满足大数据框架在云原生、离线混合等场景的需求，同时解决MR style shuffle在大规模场景下遇到的稳定新和性能问题。 项目采用了Coordinator和Shuffle Server结合的多主多从的分布式架构，对于Shuffle数据能预聚合，降低shuffle过程对于磁盘IO的开销，以此提升Shuffle任务的稳定性。目前支持的存储模式有Local，HDFS，Ozone，以及 Local + HDFS/Ozone混
在Spark3.2中引入了领英设计的一种新的shuffle方案，今天我们先来了解下其大致的设计原理，之后会再分析其具体的代码实现。
如果说，最早出现的会“威胁”到原生开发的跨平台方案，还不是Flutter。早在2015年Facebook推出React-Native框架时，就已经出现“react native会取代app原生开发吗”这样的疑问。事实证明，原生开发，不管是Android还是iOS，到目前为止，依然坚挺。
尤雨溪的B站直播介绍到更新相比于vue2有1.3~2倍的性能优势。那么vue3比vue2块在哪里？
在移动应用开发领域，选择一个合适的开发框架是至关重要的。但是对目前来讲，大家都聚焦在 Flutter 和 React Native 两个备受瞩目的跨平台移动框架中进行选择。
不知道大家都听没听说过这句哈：前端的江湖总是不缺话题，且从没有消停过！！！你要说没听说过，那就对了，这句话是我刚刚说的。但是这句话想必大家都听说过：铁打的后台，流水的前端。 什么意思？就是后台技术几乎
本文是帮助你了解这两个应用程序开发框架区别指南。咱们知道，几年前开发和维护iOS和Android的应用程序曾经是一项艰巨的任务(独立的代码库|独立的开发团队|开发成本也忒高)。
跨平台一直是老生常谈的话题，cordova、ionic、react-native、weex、kotlin-native、flutter等跨平台框架的百花齐放，颇有一股推倒原生开发者的势头。（事实上更多是共存发展）看完本篇，相信你会对于当下跨平台移动开发的现状、实现原理、框架的选择等有更深入的理解。
移动跨平台开发一直是移动开发者和前端开发者追求的的话题，从早期的cordova、ionic，到如今的react native、weex、kotlin native和flutter等，可以说如今的跨平台框架可谓百花齐放，颇有一股推倒原生开发者的势头。
本文主要对WEEX、React Native、Flutter和PWA几大热门跨平台方案进行简单的介绍和对比。内容选自《WEEX跨平台开发实战》 （WEEX项目负责人力荐，从入门到实战，教你玩转移动前端跨平台开发！）
本文整理自 QCon Plus 演讲，Sebastiano Poggi 是 JetBrains 的开发专家，这次演讲他主要讨论了在原生和跨平台移动开发之间进行选择所需的技术知识和工具。
跨平台一直是老生常谈的话题，cordova、ionic、react-native、weex、kotlin-native、flutter等跨平台框架的百花齐放，颇有一股推倒原生开发者的势头。
移动互联网的时代，也是大前端技术紧密整合的时代。而移动系统与终端设备的碎片化，让我们一直头痛在不同平台开发维护同一产品的成本问题：使用原生开发App，不仅要求分别针对iOS/Android平台，使用不同语言实现同样的产品功能，还要对不同终端设备和不同os进行功能适配，并承担相应的测试维护升级工作。
由于混合应用的开发具有灵活性、可移植性和易维护性等优点，Hybrid App（混合应用）的开发变得越来越流行，甚至成为一种烂大街的存在，大到全民超级 App 微信、支付宝，小到随便的一个独立电商 App 都是 Hybrid App 的“忠实粉丝”。
Hybrid App 作为一种既能够在原生应用程序环境中运行，也能够在 Web 浏览器中运行的应用程序。它主要使用 Web 技术进行开发，如 HTML、CSS 和 JavaScript，并使用一个中间层将其封装在原生应用程序中。
这几年在大前端的开发领域，选择跨端方案的公司和部门越来越多，一方面是跨平台的前端框架越来越成熟，另一方面也是因原生开发者正逐年减少。所以，在当下掌握一门跨平台的技术栈还是很有必要的，无论从广度还是从深度都会有所帮助。
跨框架组件（Cross Framework Component (CFC)）是一种支持各种框架的基于单个通用模块有效结构。
Hhybrid App顾名思义就是原生 App 与 Web App 的结合。它的壳是原生 App，但是里面放的是网页。 可以理解成，混合 App 里面隐藏了一个浏览器，用户看到的实际上是这个隐藏浏览器渲染出来的网页。
Flutter和React Native这两个框架都是构建跨平台移动应用程序的优质框架，但有时做出正确的决定取决于业务使用的角度。Flutter与React Native两大框架背后都站着科技巨头，分别是谷歌和Facebook，所以从这个角度来看两者未来会在竞争中变得更加完善。
作为一位开发人员，我想在本文中与大家聊聊跨平台开发领域的两大核心选项——Flutter 与 React Native 框架，并介绍我自己为什么更偏爱 Flutter。
React Native 是一个由 Facebook 于 2015 年 9 月发布的一款开源的 JavaScript 框架，它可以让开发者使用 JavaScript 和 React 来开发跨平台的移动应用。它既保留了 React 的开发效率，又同时拥有 Native 应用的良好体验，加上 Virtual DOM 跨平台的优势，实现了真正意义上的：Learn Once,Write Anywhere.
作为 GSY 开源系列的作者，在去年也整理过 《移动端跨平台开发的深度解析》 的对比文章，时隔一年之后，本篇将重新由 环境搭建、实现原理、编程开发、插件开发、编译运行、性能稳定、发展未来 等七个方面，对当前的 React Native 和 Flutter 进行全面的分析对比，希望能给你更有价值的参考。
随着移动应用的需求越来越大，许多企业开始将焦点转移到移动应用的开发上。通过引入新技术、新平台和新框架，移动应用开发者能够创建划时代的移动应用。
RN中文网关于原生模块（Android）的介绍可以看到，RN前端与原生模块之 间通信，主要有三种方法： 1）使用回调函数Callback，它提供了一个函数来把返回值传回给JavaScript。 2）使用Promise来实现。 3）原生模块向JavaScript发送事件。 关于使用回调，这是最简单的一种通信，这里可以看看官网的实现，今天要讲的是滴三种由原生模块向JavaScript发送事件。 （1）首先，你需要定义一个发送事件的方法。如下所示： /*原生模块可以在没有被调用的情况下往JavaScript发送事
老孟导读：大家好，这是【Flutter实战】系列文章的第一篇，这并不是一篇Flutter技术文章，而是介绍智能手机操作系统、跨平台技术的演进以及我对各种跨平台技术看法的文章。
在2014年11月5日举行的Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中，Databricks 用构建于206个运算节点之上的spark运算框架在23分钟内完成100TB数据的排序，一举击败了该赛事2013年的冠军—Yahoo团队建立在2100个运算节点之上的Hadoop MapReduce集群，该集群耗时72分钟排序了102.5TB的数据。换句话说，Spark用了十分之一的资源在三分之一的时间里完成了Hadoop做的事情。 HadoopSpark被排序数据大小102.5 TB
Hello 大家好，我是《Flutter 开发实战详解》的作者，Github GSY 系列开源项目的负责人郭树煜，比如 gsy_github_app_flutter 、GSYVideoPlayer 等的项目 。
传统的 Hadoop 生态体系中，数据存储角色与计算角色通常会部署在相同的机器上，一个占据硬盘提供存储，一个利用 CPU 和内存做计算。为此，MapReduce 和 Spark 也适应性的设计了多层级的数据本地化策略，即任务尽可能被分配到存储所需数据的对应节点上做计算，以减少中间数据交互产生的网络开销和额外的存储压力，提升整体的大数据应用效率。
据Sort Benchmark最新消息，Databricks的Spark与加州大学圣地亚哥分校的TritonSort两个系统在2014 Daytona GraySort排序比赛上并列第一。其中，Tri
Flutter 是当下移动端领域非常热门的跨端框架，各个大厂都在积极探索这项技术，并在主营业务上实现落地。
简单明了的说，Flutter 分为三大部分：由 Dart 语言负责的 Framework 层；Dart 语法执行器；Skia 图像处理引擎。
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