摘要：
spark启动流程？spark集群的启动流程：（1）、创建Master对象，启动了一条Master进程。然后，执行preStart生命周期方法，开启一个定时器定期检测超时的work... spark启动流程？
spark集群的启动流程：
（1）、创建Master对象，启动了一条Master进程。然后，执行preStart生命周期方法，开启一个定时器定期检测超时的worker节点；如果发现超时的worker节点，则将其移除。
（2）、加载slaves文件，启动worker节点。
（3）、worker节点启动后，开始向master注册。
（4）、master将worker发来的注册信息会在内存和磁盘保存，然后响应一个注册成功的masterUrl
（5）、worker收到masterUrl后，开始与master建立心跳连接；定期向master发送心跳。
gitlab环境要求？
1、环境要求
#CPU
1核心的CPU，基本上可以满足需求，大概支撑100个左右的用户，不过在运行GitLab网站的同时，还需要运行多个worker以及后台job，显得有点捉襟见肘了。
两核心的CPU是推荐的配置，大概能支撑500个用户.
4核心的CPU能支撑 2,000 个用户.
图片来源：网络
8核心的CPU能支撑 5,000 个用户
#memory
你需要至少4GB的可寻址内存（RAM交换）来安装和使用GitLab！操作系统和任何其他正在运行的应用程序也将使用内存，因此请记住，在运行GitLab之前，您至少需要4GB的可用空间。使用更少的内存GitLab将在重新配置运行期间给出奇怪的错误，并在使用过程中发生500个错误.
1GBRAM + 3GB of swap is the absolute minimum but we strongly adviseagainst this amount of memory. See the unicorn worker section belowfor more advice.
2GBRAM + 2GB swap supports up to 100 users but it will be very slow
4GBRAM isthe recommended memory size for all installations and supportsup to 100 users
#Database
PostgreSQL ，MySQL/MariaDB
强烈推荐使用PostgreSQL而不是MySQL/ MariaDB，因为GitLab的所有功能都不能与MySQL/ MariaDB一起使用。例如，MySQL没有正确的功能来以有效的方式支持嵌套组.
运行数据库的服务器应至少有5-10 GB的可用存储空间，尽管具体要求取决于GitLab安装的大小
#Node exporter
节点导出器允许您测量各种机器资源，如内存，磁盘和CPU利用率。默认端口9100
怎样学习Java？
1. 先学习Java语言基础。包括数据类型、运算符、流程控制、数组、字符串等。这些知识构成了Java语言的基石。
2. 学习面向对象编程思想。理解类、对象、继承、多态等概念。掌握封装、继承、多态的具体实现方法。这是Java语言的核心。
3. 学习常用的Java API库。像String、List、Map等,这些API可以大大提高编程效率。
4. 学习Java异常处理。异常处理是Java语言的一大特色,它可以使程序在运行时优雅地处理错误。
5. 学习内置数据结构。ArrayList、HashMap、HashSet、LinkedList等,这些是最常用的数据结构。
6. 学习设计模式。设计模式是软件设计中最佳实践的总结,可以帮助构建健壮灵活的程序。
7. 进行项目实战。通过一些小项目实战来巩固所学知识,并学会分析和解决实际问题。
8. 学习新特性。Java语言一直在演化,要跟上最新发布的Java SE版本,学习新添加的语言特性和API。
9. 进阶学习。可以学习Java EE、Spring、SpringBoot等企业级开发框架。也可以学习Android、大数据等热门技术。
总之,学习Java是一个长期的过程,需要持续学习和实践。建议从基础知识开始学起,然后逐渐向高级、新颖的内容发展。同时也需要不断通过项目实战来巩固所学知识,最终达到熟练运用的程度。如果遇到学习瓶颈,也不要气馁。可以通过查阅书籍、视频、网络等各种渠道获得答案。只要持之以恒,定会学会掌握Java这个强大的编程语言。
