spark wordcount中一共经历多少个RDD?以及RDD提供的toDebugString    在控制台输入spark-shell   系统会默认创建一个SparkContext   sc https://blog.csdn.net/zhongqi2513/article/details/81513587 spark程序集群提交, spark-submit的学习 https://vimsky.com/article/3491.html…

本文基于Windows平台Eclipse,以使用MapReduce编程模型统计文本文件中相同单词的个数来详述了整个编程流程及需要注意的地方.不当之处还请留言指出. 前期准备 hadoop集群的搭建 编程环境搭建 1.将官网下载的hadoop安装包解压,并记住下图所示的目录 2.创建java project,右键工程--->build path--->Configure build path 3.进行如下图操作 4.新建MapReduce编程要使用的环境包,如下图操作 5.将下图所示的commo…

一.简介 二.IComponent接口 三.Spout     3.1 ISpout接口     3.2 BaseRichSpout抽象类 四.Bolt     4.1 IBolt 接口     4.2 BaseRichBolt抽象类 五.词频统计案例 六.提交到服务器集群运行 七.关于项目打包的扩展说明 一.简介 下图为Strom的运行流程图,在开发Storm流处理程序时,我们需要采用内置或自定义实现spout(数据源)和bolt(处理单元),并通过TopologyBuilder将它们之间进行…

一.简介 下图为Strom的运行流程图,在开发Storm流处理程序时,我们需要采用内置或自定义实现spout(数据源)和bolt(处理单元),并通过TopologyBuilder将它们之间进行关联,形成Topology. 二.IComponent接口 IComponent接口定义了Topology中所有组件(spout/bolt)的公共方法,自定义的spout或bolt必须直接或间接实现这个接口. public interface IComponent extends Serializable…

一.简介 下图为 Strom 的运行流程图,在开发 Storm 流处理程序时,我们需要采用内置或自定义实现 spout(数据源) 和 bolt(处理单元),并通过 TopologyBuilder 将它们之间进行关联,形成 Topology. 二.IComponent接口 IComponent 接口定义了 Topology 中所有组件 (spout/bolt) 的公共方法,自定义的 spout 或 bolt 必须直接或间接实现这个接口. public interface IComponent ex…

本課主題 通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况 TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系 FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密 Task 数据本地性资源分配源码实现 引言 TaskScheduler 是 Spark 整个调度的底层调度器,底层调度器是负责具体 Task 本身的运行的,所以豪无疑问的是一个至关重要的内容.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 程序运行时具体创建的实例对象 了解 TaskScheduler 与 Sched…

在上片文章已经讲过了TCP协议的基本结构和构成并举例,也粗略的讲过了SOCKET,但是讲解的并不完善,这里详细讲解下关于SOCKET的编程的I/O复用函数. 1.I/O复用:selec函数 在介绍socket编程之前,首先要熟悉下I/O多路转接技术,尽管SOCKET通信编程有很多模型,但是,在UNIX环境下,使用I/O多路转接模型无疑是一种更好的选择,UNIX下有5种I/0模型,分别是阻塞式I/O.非阻塞式I/O.I/O复用(select和poll).信号驱动式I/O,异步I/O.这5种方式都可…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/195 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 引言 之前ShowMeAI对强大的boosting模型工具XGBoost做了介绍(详见ShowMeAI文章图解机器学习 | XGBoost模型详解).本篇我们来学习一下GBDT模型(详见ShowMeAI文章 图解机器学习 | GBDT模…

在上面一章我们以实例演示的方式介绍了几种读取配置的几种方式,其中涉及到三个重要的对象,它们分别是承载结构化配置信息的Configuration,提供原始配置源数据的ConfigurationProvider,以及作为"中间人"的ConfigurationBuilder.接下来我们将会对由这三个核心对象组成的配置模型进行详细介绍,不过在此之前我们有必要来认识配置信息在不同载体中所体现出来的三种结构. 目录一.配置的三种结构逻辑结构原始结构物理结构结构转换二.Configuration三.…

原文:java并发编程 | 锁详解:AQS,Lock,ReentrantLock,ReentrantReadWriteLock 锁 锁是用来控制多个线程访问共享资源的方式,java中可以使用synchronized和Lock实现锁的功能 synchronized是java中的关键字,隐藏获取和释放锁的过程,Lock是java中的接口,需要主动的获取锁和释放锁,synchronized是排他锁,而Lock支持可中断获取锁,超时获取锁 Lock提供的接口 public interface Lock…

ISO七层模型详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在我刚刚接触运维这个行业的时候,去面试时总是会做一些面试题,笔试题就是看一个运维工程师的专业技能的掌握情况,这个很正常,给以一定的时间,你能回答出出题人满意的答案,就会给你进行加分,在做面试的时候我曾遇到过问FTP属于ISO的哪一层?其实这个是最简单的,这种面试题看到问题就应该随口说出答案的,如果你不能说出答案的话那么久跟着我以前来了解一下ISO七层模型的知识点吧. 由于最近刚刚工作需要,不得不捡起一些网络的知…

一.spark job日志介绍    spark中提供了log4j的方式记录日志.可以在$SPARK_HOME/conf/下,将 log4j.properties.template 文件copy为 log4j.properties 来启用log4j配置.但这个配置为全局配置,不能单独配置某个job的运行日志.    在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.properties,原来的内容如下:(log4j的用法和配置,请参考另一篇文档)…

CSS3盒模型详解 盒模型设定为border-box时 width = border + padding + content 盒模型设定为content-box时 width = content所谓定盒模型即可以指定 属性width的计算方式…

本篇文章给大家带来的内容是关于php为什么需要异步编程?php异步编程的详解(附示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助. 我对 php 异步的知识还比较混乱,写这篇是为了整理,可能有错. 传统的 php-fpm 一个进程执行一个请求,要达到多少并发,就要生成多少个进程.更糟糕的是每次请求都需要重新编译执行,导致并发一直上不来.因此出现了 Swoole 和 WorkerMan 两个国内流行的常驻内存框架[1].这两个框架原理都是通过事件循环,让程序一直停留在内存,等待…

JVM的类加载过程以及双亲委派模型详解 这篇文章主要介绍了JVM的类加载过程以及双亲委派模型详解,类加载器就是根据指定全限定名称将 class 文件加载到 JVM 内存,然后再转化为 class 对象.,需要的朋友可以参考下 jvm 的主要组成部分 类加载器(ClassLoader) 运行时数据区(Runtime Data Area) 执行引擎(Execution Engine) 本地库接口(Native Interface) jvm 运行时数据区的组成 方法区: ①方法区主要用来存储已被虚拟机…

承接上文:云时代架构阅读笔记五——Java内存模型详解(一) 原子性.可见性.有序性 Java内存模型围绕着并发过程中如何处理原子性.可见性和有序性这三个特征来建立的,来逐个看一下: 1.原子性(Atomicity) 由Java内存模型来直接保证原子性变量操作包括read.load.assign.use.store.write,大致可以认为基本数据类型的访问读写是具备原子性的.如果应用场景需要一个更大的原子性保证,Java内存模型还提供了lock和unlock,尽管虚拟机没有把lock和unlo…

06-CSS盒模型详解 #盒子模型 #前言 盒子模型,英文即box model.无论是div.span.还是a都是盒子. 但是,图片.表单元素一律看作是文本,它们并不是盒子.这个很好理解,比如说,一张图片里并不能放东西,它自己就是自己的内容. #盒子中的区域 一个盒子中主要的属性就5个:width.height.padding.border.margin.如下: width和height:内容的宽度.高度(不是盒子的宽度.高度). padding:内边距. border:边框. margin:外…

任务提交时的一些yarn设置(通用客户端模式) 指定并行度                        -p 5 \ 指定yarn队列                     -Dyarn.application.queue=xxx \ 指定JM总进程的大小        -Djobmanager.memory.process.size=1024mb \ 指定每个TM的总进程大小,一般是 2-8g,yarn默认最大给8g    -Dtaskmanager.memory.process.size…

​ 我是一个Python技术小白,对于我而言,多任务处理一般就借助于多进程以及多线程的方式,在多任务处理中如果涉及到IO操作,则会接触到同步.异步.阻塞.非阻塞等相关概念,当然也是并发编程的基础. ​ 而当我接触到网络编程时,是使用listen().send().recv() 等接口,借助于Python提供的Socket网络套接字模块,基于UDP\TCP协议进行逻辑编写,会发现一个问题,socket接口都是阻塞型的.所谓阻塞型接口是指系统调用(一般是IO接口)不返回调用结果并让当前线程一直阻塞,…

RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候,RDD是…

概述 Java的内存模型(Java Memory Model )简称JMM.首先应该明白,Java内存模型是一个规范,主要规定了以下两点: 规定了一个线程如何以及何时可以看到其他线程修改过后的共享变量的值,即线程之间共享变量的可见性. 如何在需要的时候对共享变量进行同步. JMM定义了Java虚拟机(JVM)在计算机内存(RAM)中的工作方式. 而在并发编程中,我们所要处理的两个关键问题就是这两条标准的体现:线程之间如何通信以及线程之间如何同步.通信是指线程之间以何种机制来交换信息.在命令式的编…

转自:https://blog.csdn.net/dmy1115143060/article/details/82620715 一.Spark数据分区方式简要 在Spark中,RDD(Resilient Distributed Dataset)是其最基本的抽象数据集,其中每个RDD是由若干个Partition组成.在Job运行期间,参与运算的Partition数据分布在多台机器的内存当中.这里可将RDD看成一个非常大的数组,其中Partition是数组中的每个元素,并且这些元素分布在多台机器中.…

  this详解 作者的话 在JavaScriptOPPt面向对象编程中,this这位老大哥,相信大家不会陌生.大家在遇到this时,很多朋友难免会有个疑问:"这个this是什么,它到底指向谁?" 今天,博主针对this的指向问题,进行了整理.本篇博客,博主给大家详尽介绍了不同情况下,this的指向!!以下奉上博主总结的关于this的指向详解,希望对各位开发者朋友有所帮助: 1.谁最终调用函数,this指向谁. ①this指向的,永远只可能是对象!!!!! ②this指向谁,永远不取决…

通过上面一系列文章,我们知道在集群启动时,在Standalone模式下,Worker会向Master注册,使得Master可以感知进而管理整个集群:Master通过借助ZK,可以简单的实现HA:而应用方通过SparkContext这个与集群的交互接口,在创建SparkContext时就完成了Application的注册,Master为其分配Executor:在应用方创建了RDD并且在这个RDD上进行了很多的Transformation后,触发action,通过DAGScheduler将DAG划分…

网络编程详解-TCP 一,TCP协议的特点              面向连接的协议(有发送端就一定要有接收端)    通过三次连接握手建立连接 通过四次握手断开连接 基于IO流传输数据 传输数据大小没有限制 速度慢但可靠 二,TCP协议相关的两个类     Socket(一个socket对象表示一个客户端对象)            常用构造方法介绍 Socket(String host, int  port)       host参数为服务器的ip地址字符串      port参数为服务器的…

前言:Spark编程模型两个主要抽象,一个是弹性分布式数据集RDD,它是一种特殊集合,支持多种数据源,可支持并行计算,可缓存:另一个是两种共享变量,支持并行计算的广播变量和累加器. 1.RDD介绍 Spark大数据处理平台建立在RDD之上,RDD是Spark的核心概念,最主要的抽象之一.RDD和Spark之间的关系是,RDD是一种基于内存的具有容错性的集群抽象方法,Spark是这个抽象方法的实现. RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spa…

阅读目录 1.MapReduce整体流程 2.WordCount源码 3.WordCount逐行解析 Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现,MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博…

一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo…

上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN-LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法,这一章看看抛开CNN和RNN,transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的.虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件,放在embedding里也没啥问题.以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer,完整的模型…

UDP详解 一,TCP/IP协议栈中,TCP协议和UDP协议的联系和区别? 联系: TCP和UDP是TCP/IP协议栈中传输层的两个协议,它们使用网络层功能把数据包发送到目的地,从而为应用层提供网络服务. 区别: 1. TCP是面向连接的传输.UDP是无连接的传输. 2. TCP保证数据按照发送顺序到达,UDP无法保证. 4. TCP是可靠性传输,而UDP则是不可靠传输. 5. UDP因为少了很多控制信息,所以传输速度比TCP速度快. 6. TCP适合用于传输大量数据,UDP适合用于传输小量数据…