spark 创建分区 val scores = Array(("Fred", 88), ("Fred", 95), ("Fred", 91), ("Wilma", 93), ("Wilma", 95), ("Wilma", 98)) val input = sc.parallelize(scores,3)   #这里创建了3个分区 查看分区数: input.partitions.size

mapPartitionsWithIndexdef mapPartitionsWithIndex[U](f: (Int, Iterator[T]) => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false)(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U] 函数作用同mapPartitions,不过提供了分区的索引(代码中partid). val rdd = sc.parallelize(1 to 8,3)rdd.mapP

原文:https://blog.csdn.net/a1809032425/article/details/79692035 linux fdisk 命令和df区别是什么? fdisk工具是分区工具:df是用来查看文件系统(分区)的使用情况的! 当用来查看分区信息时,较为相似: fdisk侧重于显示分区表的信息: df侧重于显示当前系统中所有文件系统的信息: 常用用法:fdisk -l 查看当前的磁盘分区信息(主要是分区表信息)fdisk /dev/sda 对磁盘/dev/sda进行分区操作 df

一.分区原理 1.为什么要分区?(这个借用别人的一段话来阐述.) 为了减少网络传输,需要增加cpu计算负载.数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变小文件, 从而减少网络传输,但是增加了cpu的计算负载. Spark里面io也是不可避免的,但是网络传输spark里面进行了优化.spark把rdd进行分区(分片),放在集群上并行计

查看jar包内容 查看jar包内容的基本命令: jar tf jar-file 参数解释: The t option indicates that you want to view the table of contents of the JAR file. The f option indicates that the JAR file whose contents are to be viewed is specified on the command line. The jar-file 

一.df 命令:df 是来自于coreutils 软件包,系统安装时,就自带的:我们通过这个命令可以查看磁盘的使用情况以及文件系统被挂载的位置: 举例: [root@localhost beinan]# df -lh Filesystem 容量 已用 可用 已用% 挂载点 /dev/hda8 11G 6.0G 4.4G 58% / /dev/shm 236M 0 236M 0% /dev/shm /dev/sda1 56G 22G 35G 39% /mnt/sda1 我们从中可以看到,系统安装在

Linux Shell查看磁盘分区,内存使用,CPU使用率 #!/bin/bash #disk_used_rate Location=/dev/xvdb Disk_Used_Rate=$(df -h | grep $Location | awk '{print $5}') echo "Disk Used Rate : $Disk_Used_Rate" #memory_used_rate LoadMemory=$(cat /proc/meminfo | awk '{print $2}')

磁盘分区表.文件系统的查看.统计的工具很多,有些工具是多功能的,不仅仅是查看磁盘的分区表,而且也能进行磁盘分区的操作:但在本文,我们只讲磁盘分区的查看,以及分区的使用情况的查看:本文只是给新手上路之用:关于分区工具的操作,我将在以后做专门介绍:此文目的:主要是向初学者介绍一下入门必备的一点基础知识,有了基础知识才能进阶:如果把所有的磁盘操作工具都放在一个文档里,大家看了也累:基于这种想法,所以我写文档的时候,就想让新手弟兄一目了解,能轻松点就轻松点:生活.工作和学习无不是如此:操作环境:Fedo

在Ubuntu中UUID的两种获取方法,至于UUID是什么,你可以大概理解为分区的标识符,像条形码那样. 在终端中输入下面的命令就可心查看到分区UUID了.命令1.sudo blkid 命令2.ls -l /dev/disk/by-uuid/ 命令3.ls -l /dev/disk/by-path/ 命令4.ls -l /dev/disk/by-id/ 看如下代码就知道访问的目录层次了. 代码: /         (这就是著名的根)├── bin         (你在终端运行的大多数程序,比

linux查看日志文件内容命令tail.cat.tac.head.echo tail -f test.log你会看到屏幕不断有内容被打印出来. 这时候中断第一个进程Ctrl-C, ---------------------------linux 如何显示一个文件的某几行(中间几行) 从第3000行开始,显示1000行.即显示3000~3999行cat filename | tail -n +3000 | head -n 1000 显示1000行到3000行cat filename| head -

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首先,重点重复重复再重复: /** * 使用Java API操作HDFS文件系统 * 关键点: * 1)创建 Configuration * 2)获取 FileSystem * 3)...剩下的就是 HDFS API的操作了*/ 回顾:https://www.cnblogs.com/Liuyt-61/p/10737466.html 先上代码(注意包不要导错了): public class HDFSApp { public static final String HDFS_PATH = "hdfs

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转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/7275897.html ReactNative可以用来进行一些嵌入式设备的操作终端开发,比如:ATM机.自动售卖机等.其中,最重要的一步是,怎样在ReactNative所在设备,进行一系列硬件上的操作,比如:售卖机出货.ATM机吐钱? 一:底层操作串口包装 对于机器的控制,ReactNative本身当然不可能做到.这些底层的操作一般都是用C/C++来实现的.而我们要做的,是把这些C/C++函数,包装成java

对于Python3.5 查看矩阵大小 >>>import numpy as np >>>from numpy import random >>>matrix = random.random(size=(2,4)) >>>matrix.shape #矩阵每维的大小 (2,4) >>>print matrix.size #矩阵所有数据的个数 8 >>>print matrix1.dtype #矩阵每个数

很多朋友经常问Phpcms v9的首页.列表页.内容页点击量如何调用.今天给大家分享phpcms V9如何分别在首页.列表页.内容页调用点击量代码 1,Phpcms v9首页调用点击量 {pc:content action="lists" catid="$r[catid]" num="5" order="id DESC" return="info"} {php $categorys = getcache('

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一:范围分区 就是根据数据库表中某一字段的值的范围来划分分区,例如: 1 create table graderecord 2 ( 3 sno varchar2(10), 4 sname varchar2(20), 5 dormitory varchar2(3), 6 grade int 7 ) 8 partition by range(grade) 9 ( 10 partition bujige values less than(60), --不及格 11 partition jige val

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;~ 获得NOTEPAD++ Download Manager的所有下载列表的内容的au3脚本 ;~ 作者: 鹏程万里 ;~ Email:aprial@163.com ;~ 创建日期: 2014年11月9日 23:02:50 #include <GuiListView.au3> #include "E:\01.prj\setting\autoit\UserInclude\dbg.au3" $hwnd = WinWait("Plugin Manager",

织梦dedecms首页/列表页/内容页调用tag的方法 在网站中tag是网站搜索相关文章的联系之一,也可以有专门的tag页面,在不同的页面也可以调用tag,而不是只有在首页和列表页才可以调用tag,这里给大家介绍在不同的页面调用tag的方法. 1.首页,列表页和文章页调用所有的tag {dede:tag row='8' getall='1' sort='month'} row |30   行数 sort |new   排序 getal l|0 调用类型   2.列表页调用每一篇文章的tag [f