本文档是学习RDD经典论文<Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing>的学习笔记. date:2016/8/3 author:wangxl 1 引言 一种分布式的内存抽象,称为弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets). 2 弹性分布式数据集(RDD) 2.1 目标 目标:为基于工作集的应用(即多个并行操作…

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…

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场景设计-学习笔记之性能误区 by:授客 QQ:1033553122 场景假设: 每个事务仅包含一次请求,执行10000个并发用户数 性能误区: 每秒并发用户数=每秒向服务器提交请求数 详细解答: 每秒并发用户数,是从客户端的视角定义的,而每秒请求数,是从服务器的视角定义的. 请求,从客户端-->网络-->服务器,中间的数据传递是需要时间的,所以10000个并发用户不一定同时到达服务器端,即每秒并发用户数 != 每秒并发请求数 此外,如果服务端接收到的请求数太多,超过请求队列的长度,服务器忙不…

UI学习笔记(7)--扁平化图标 认识扁平化 Flat Design 抛弃传统的渐变.阴影.高光等拟真视觉效果,打造看上去更平的界面.(颜色.形状) 扁平化图标有什么优缺点 优点: 简约不简单.有新鲜感 降低移动设备的硬件需求.延长待机时间 开发简单 缺点: 需要一定学习成本,缺乏直观 传达的感情不丰富,过于冰冷 扁平化的发展 提出:2008,谷歌提出 实现:微软,win8,彻底的扁平化风格 安卓2011年,Android 4.0实现扁平化 苹果2013年,IOS7开始扁平化 风格分类 纯平面…

http://bbs.ednchina.com/BLOG_ARTICLE_3010439.HTM PCB上元器件的布局对整个PCB板的电磁兼容性影响很大,所以从事硬件电路设计的工程师很有必要学习PCB上对元器件的布局.下面,我将以学生学习的角度出发,学习与分析PCB上元器件布局的电磁兼容性设计. 1.概述 为了在设计初期给予布局人员更多的指导,应尽可能地采用电路框图以提供更为详尽的信息,这些应该注意的点包括: (1)  在物理上对电路板上功能性的子模块进行划分: (2)  敏感元器件和I/O端口…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

本来这篇是准备5.15更的,但是上周一直在忙签证和工作的事,没时间就推迟了,现在终于有时间来写写Learning Spark最后一部分内容了. 第10-11 章主要讲的是Spark Streaming 和MLlib方面的内容.我们知道Spark在离线处理数据上的性能很好,那么它在实时数据上的表现怎么样呢?在实际生产中,我们经常需要即使处理收到的数据,比如实时机器学习模型的应用,自动异常的检测,实时追踪页面访问统计的应用等.Spark Streaming可以很好的解决上述类似的问题. 了解Spar…

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK…