形象点比喻，SPark就好比商城的直梯，Storm就好比商场的扶梯

Spark体系中的 Spark Streaming严格意义上属于批处理计算框架，准实时，基于内存的计算框架，性能可以达到秒级，大数据除了实时计算之外，还包括了离线批处理、交互式查询等业务功能，而且实时计算中，可能还会牵扯到高延迟批处理、交互式查询等功能，就应该首选Spark生态，用Spark Core开发离线批处理，用Spark SQL开发交互式查询，用Spark Streaming开发实时计算，三者可以无缝整合，给系统提供非常高的可扩展性

问题引入

使用storm可以方便的构建一种集群式的数据框架，并通过定义topo来实现业务逻辑。

但使用topo存在一个缺点， topo的处理能力来自于其启动时设置的worker数目，在很多情况下，我们需要能够根据业务压力来调整集群的处理能力，这时候单一的topo就无法解决这个问题了。

为了能够更加灵活的定义处理能力，可以考虑将原有的topo根据业务域进行拆分，做到互不干扰，灵活控制，而且为了能够更加经济的利用处理资源，可以考虑引入worker资源池的概念，达到对资源的充分利用。

机器之心报道

作者：杜伟

在移动端自动化测试领域，Appium一直是最热门的开源工具之一。

在面试APP自动化时，有的面试官可能会问Appium的运行原理，以下介绍Appium运行原理。

Appium介绍

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本文章出自【码同学软件测试】

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移动端电子产品盛行，操作简单，方便，地铁，路上，餐厅...各种公众场合，放眼望去，大家都几乎一个姿势，手里拿着手机，这样我们的各种各样的手机app也就都应运而生，那么作为测试的我们，当然我们也需要紧跟时代的潮流，

目录

• 1.什么是Appium
• 2.启动一个app自动化程序的步骤
• 3.appium服务介绍
• 4. appium客户端使用
• 5.adb的使用

Appium介绍

Appium 是一个开源工具，用于自动化ios手机、android 手机和windows桌面平台上的原生、移动web和混合应用

原生应用：指那些用ios、android、或者windows sdk编写的应用。如：安卓自带的计算器等；

近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。

如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题。