有时间研究一下Spark的HashPartitioner和RangePartitioner有时间研究一下Spark的HashPartitioner和RangePartitioner有时间研究一下Spark的HashPartitioner和RangePartitioner…
研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制…
今天休息在家,由于天气热再加上疫情原因,就在家里呆着,空闲时想着,在很早以前(约3年前),产品人员跟我提了一个需求,那就是winform桌面程序的图标能否根据节日动态更换,这种需求在移动APP上还是比较常见,比如:淘宝.天猫.京东.360等,它们在逢节假日时除了APP内容有更新,APP ICON也是都更新了的,但PC端的应用程序(APP)则很少见到说有动态更新图标的,故当时我是直接回绝了的,明确表示做不了,但今天我仔细想了一下,其实也是可以实现的,虽然无法直接更新桌面图标,但我们可以更新替换掉桌…
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1:了解大体架构 2:了解流程以及各个类的职责 3:尝试编写一个…
Maven工作分为多个阶段,具体阶段参考:https://maven.apache.org/guides/introduction/introduction-to-the-lifecycle.html ; Maven 采用了一组可靠的插件来提供它的所有功能.在 Maven 中,插件拥有目标,在幕后,这些目标可以绑定在Maven的各个阶段起作用! 因此在配置插件时候就可以配置一些阶段的细节: <build> <pluginManagement> <plugins> <…
Spark RDD的宽依赖中存在Shuffle过程,Spark的Shuffle过程同MapReduce,也依赖于Partitioner数据分区器,Partitioner类的代码依赖结构主要如下所示: 主要是HashPartitioner和RangePartitioner两个类,分别用于根据RDD中key的hashcode值进行分区以及根据范围进行数据分区 一.Partitioner Spark中数据分区的主要工具类(数据分区类),主要用于Spark底层RDD的数据重分布的情况中,主要方法两个,如…
转载自http://www.csdn.net/article/2013-07-08/2816149 Spark已正式申请加入Apache孵化器,从灵机一闪的实验室“电火花”成长为大数据技术平台中异军突起的新锐.本文主要讲述Spark的设计思想.Spark如其名,展现了大数据不常见的“电光石火”.具体特点概括为“轻.快.灵和巧”. 轻:Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop 1.0为9万行,2.0为22万行.一方面,感谢Scala语言的简洁和丰富表达力:另一方面,Spark很好地利用了H…
Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark…
摘要: 1.RDD的五大属性 1.1 partitions(分区) 1.2 partitioner(分区方法) 1.3 dependencies(依赖关系) 1.4 compute(获取分区迭代列表) 1.5 preferedLocations(优先分配节点列表) 2.RDD实现类举例 2.1 MapPartitionsRDD 2.2 ShuffledRDD 2.3 ReliableCheckpointRDD 3.RDD可以嵌套吗? 内容: 1.RDD的五大属性 1.1partitions(分区…