相信玩音乐的小伙伴们都遇到过这种情况,在用FL Studio编曲时,想添加一段音频采样,由于采样的调式与我们正在编曲的调式不同,音频之间的衔接就是一个非常头疼的问题,要解决采样的调式,我们就得先确认这段采样的音高. 在音频轨道中我们必须要清楚加入的每种乐器或音频采样素材的调号及音高.在混音时,我们的目标是确保每个乐器和音频采样都有足够的频谱空间.找到调号和音高这样有助于我们在混音中建立平衡,使整体音轨的效果更好. 为了进一步研究,我们最好要知道乐器和采样是什么样的音高.在键盘上的音符都有着不同的

/** * sample采样倾斜key单独进行join */ JavaPairRDD<Long, String> sampledRDD = userid2PartAggrInfoRDD.sample(false, 0.1, 9); JavaPairRDD<Long, Long> mappedSampledRDD = sampledRDD.mapToPair( new PairFunction<Tuple2<Long,String>, Long, Long>(

最近我们在Redis集群中发现了一个有趣的问题.在花费大量时间进行调试和测试后,通过更改key过期,我们可以将某些集群中的Redis内存使用量减少25%. Twitter内部运行着多个缓存服务.其中一个是由Redis实现的.我们的Redis集群中存储了一些Twitter重要的用例数据,例如展示和参与度数据.广告支出计数和直接消息. 问题背景 早在2016年初,Twitter的Cache团队就对Redis集群的架构进行了大量更新.Redis发生了一些变化,其中包括从Redis 2.4版到3.2版的

摘要 其实你一看到,就应该会想到,这个不简单吗,不就是服务端接收参数的一种方式吗?是的.在asp.net编程中,QueryString.Form.Cookie是三种比较常见的接收客户端参数的方式.QueryString:接收包含在url中的参数.Form:接收表单数据.Cookie可以获取会话状态中保存的信息(大部分情况下用来存储用户信息).除了这些外,HttpRequest还提供了ServerVariables来让我们获取一些来自web服务器变量. 问题来了? 其实通常情况下,我们知道传递的参

1. 之前只是非常简单的看了下 get key 和 set key 但是这样 设置的 key value 应该是都 string 类型的 2. 但是没考虑过其他类型的 是如何获取 相关内容的 ,一直 想当然了. 比如获取 非上下文所有的 key 的名字 keys M* 这里 * 应该是通配符 或者可以理解为是正则表达式. 注意是大小写敏感的 3. 注意看一下 这个key 的 类型 4. hash 类型的 key 进行获取的时候 是需要 其他方式来读取的 比如 hget 注意命令提示符 是 key

当redis被用作缓存时,有时我们希望了解key的大小分布,或者想知道哪些key占的空间比较大.本文提供了几种方法. 一. bigKeys 这是redis-cli自带的一个命令.对整个redis进行扫描,寻找较大的key.例: redis-cli -h b.redis -p --bigkeys 输出 # Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as # average sizes per key type. You ca

今天写微信小程序无意中看到控制台给出了这样一行提示: 求解百度才知道,给大家分享一下: 1.wx:for定义 官方文档:在组件上使用 wx:for 控制属性绑定一个数组,即可使用数组中各项的数据重复渲染该组件. 默认数组的当前项的下标变量名默认为 index,数组当前项的变量名默认为 item 人话:根据已有数据来迭代生成组件的一个方法.学前端的同学肯定不会陌生了,V-for.ng-repeat都是一样的原理,可是在这里为什么会报错呢,往下看 2.wx:key定义 官方文档:如果列表中项目的位置

etcd 是一个树型的数据结构,这样看所有的key: curl localhost:2379/v2/keys 这样看某个key的内容: curl localhost:2379/v2/keys/key | python -m json.tool 如果还有内层的数据,key后边再接字段名就行了.

前言 数据倾斜调优 调优概述 数据倾斜发生时的现象 数据倾斜发生的原理 如何定位导致数据倾斜的代码 查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 数据倾斜的解决方案 解决方案一:使用Hive ETL预处理数据 解决方案二:过滤少数导致倾斜的key 解决方案三:提高shuffle操作的并行度 解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合) 解决方案五:将reduce join转为map join 解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作 解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join 解决方案八:多

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651745207&idx=1&sn=3d70d59cede236eb1cb4f7374387a235&scene=0#rd [技术博客]Spark性能优化指南——高级篇 2016-05-13 李雪蕤 美团技术团队 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对

七.授课机构功能 7.1.模板继承 (1)创建母板 把org-list.html拷贝到templates目录下,新建base.html,剪切org-list.html内容到里面 再修改一下静态文件的地址(css.就是.image和media) (2)机构首页路由 from organization.views import OrgView path('org_list/',OrgView.as_view(),name = 'org_list'), (3)机构views class OrgView

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一.前述 数据倾斜问题是大数据中的头号问题,所以解决数据清洗尤为重要,本文只针对几个常见的应用场景做些分析 . 二.具体方法  1.使用Hive ETL预处理数据 方案适用场景: 如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案. 方案实现思路: 此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive

数据倾斜解决方案 数据倾斜的解决,跟之前讲解的性能调优,有一点异曲同工之妙. 性能调优中最有效最直接最简单的方式就是加资源加并行度,并注意RDD架构(复用同一个RDD,加上cache缓存).相对于前面,shuffle.jvm等是次要的. 6.1.原理以及现象分析 6.1.1.数据倾斜怎么出现的 在执行shuffle操作的时候,是按照key,来进行values的数据的输出.拉取和聚合的. 同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的. 多个key对应的values,

前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如

Spark 数据倾斜解决方案 2017年03月29日 17:09:58 阅读数:382 现象       当你的应用程序发生以下情况时你该考虑下数据倾斜的问题了: 绝大多数task都可以愉快的执行,总有那么个别task比较慢.比如,假设有10000个task,其中9998个task都很快的给出了结果,还剩那两个慢的拖慢了整个应用,这种情况很常见. 原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,这种情况比较少见. 为什么会出现数据倾斜发生? 在进行shuffle的时候,必须

转自https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html,感谢原作者的贡献 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问

本文转载自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 美团技术点评团队) Spark性能优化指南——高级篇 李雪蕤 ·2016-05-12 14:47 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spa

开发调优篇 原则一:避免创建重复的RDD 通常来说,我们在开发一个Spark作业时,首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创建一个初始的RDD:接着对这个RDD执行某个算子操作,然后得到下一个RDD:以此类推,循环往复,直到计算出最终我们需要的结果.在这个过程中,多个RDD会通过不同的算子操作(比如map.reduce等)串起来,这个“RDD串”,就是RDD lineage,也就是“RDD的血缘关系链”. 我们在开发过程中要注意:对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不能创建多个R