1 相同IP a) 同一网段内 会发生IP地址冲突.两台主机在特定情况下是可以同时使用同一个IP地址的.但是如果这两台主机在同一个网络内,大多数情况下,二者或者其中之一的连通性将会被破坏.比方说,访问一个页面,可能报文分成许多片段发送,如果一台主机接收了一部分这样的片段,而另一台主机接收了其余的部分,这样一来两台主机都不能得到正确的响应.主要原因是当数据到达网络设备,在面对有相同IP的两个主机时,要么拒绝转发或者传输,要么随机地发送给其中一台主机.这样一来,协议就被破坏了. b)
创建实验表postgres# create table t (n_id int primary key,c_name varchar(300));CREATE TABLEpostgres# insert into t select id,(id*1000)::text as name fromgenerate_series(1,1000) id;INSERT 0 1000postgres# delete from t where n_id =1000;DELETE 1postgres# upda
本章主要介绍Spark如何处理键值对.K-V RDDs通常用于聚集操作,使用相同的key聚集或者对不同的RDD进行聚集.部分情况下,需要将spark中的数据记录转换为键值对然后进行聚集处理.我们也会对键值对RDD的高级特性——分区进行讨论,用户可以控制RDD在节点间的布局,确保数据在同一机器上面,减少通信开销,将极大地提高效率.数据分区的选择与单机程序数据结构的选择一样,都能对程序的性能产生极大的影响. 主要分为以下几个章节: 创建PairRDD Transformation on Pair R