写一篇水水的技术文,总结一下sparksql中不同stage的并行执行相关,也是来自于一位群友的提问:
在公司的项目中, 经常会遇到一些公共的内容, 多个项目中间通用的, 不可能每次都将整个代码复制一遍, 遇到这种情况有很多不同的解决方案, 一般来说, 项目是通过 git 来管理的, 巧了, git 也同样支持子模块.
Git merge和Git rebase是两种不同的版本控制工作流程,它们用于将一个分支的更改合并到另一个分支。它们有不同的工作原理和应用场景,下面是它们的主要区别:
JDK 1.7 后,标准类库添加了 ForkJoinPool,作为对 Fork/Join 型线程池的实现。
当应用程序在开发模式下运行时,React 将自动检查咱们在组件上设置的所有 props,以确保它们具有正确的数据类型。对于不正确的类型,开发模式下会在控制台中生成警告消息,而在生产模式中由于性能影响而禁用它。强制的 props 用 isRequired定义的。
有时候进入某个页面时,我们需要从多个 API 获取数据然后进行页面显示。管理多个异步数据请求会比较困难,但我们可以借助 Angular Http 服务和 RxJS 库提供的功能来实现上述的功能。处理多个请求有多种方式,使用串行或并行的方式。
常用浏览器有chrome、safari、 IE、火狐(firefox) 、 Opera 、360、搜狗等
在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中,我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
互联网产品需要快速迭代,需求方希望尽早地看到结果,得到用户反馈,所以需要技术团队用“小步快跑”的方式来做产品,尽早地交付新版本。过去转转客户端团队是手工管理分支。存在以下问题:
键值对 RDD 通常用来进行聚合计算。我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取、转化、装载)操作来将数据转化为键值对形式。键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等)。
本文介绍了HBase的基本概念、HBase的架构、HBase的数据模型、HBase的Shell、HBase的Java API、HBase的数据访问,以及HBase的运维实践。
连通性问题 问题概述 先来看一张图: 在这个彼此连接和断开的点网络中,我们可以找到一条 p 点到 q 点的路径。在计算机网络中判断两台主机是否连通、在社交网络中判断两个用户是否存在间接社交关系等,都可
coalesce算子,相当绕口的一个英文单词,来闭上眼睛回忆一下编程手册,咋说的来着? coalesce(numPartitions): Decrease the number of partitions in the RDD to numPartitions. Useful for running operations more efficiently after filtering down a large dataset. 翻译一下: 把一个RDD的分区数降低到指定的分区个数(即numPar
在Elastic,我们的使命是将Apache Lucene打造成最佳的向量数据库,并持续优化Elasticsearch,使其成为搜索和RAG检索平台的最佳选择。我们对Lucene的投入是关键,以确保Elasticsearch的每次发布都带来更快的性能和更大的规模。
1、什么是RDD? 上一章讲了Spark提交作业的过程,这一章我们要讲RDD。简单的讲,RDD就是Spark的input,知道input是啥吧,就是输入的数据。 RDD的全名是Resilient Distributed Dataset,意思是容错的分布式数据集,每一个RDD都会有5个特征: 1、有一个分片列表。就是能被切分,和hadoop一样的,能够切分的数据才能并行计算。 2、有一个函数计算每一个分片,这里指的是下面会提到的compute函数。 3、对其他的RDD的依赖列表,依赖还具体分为宽依赖和窄依赖,
博客地址:https://ainyi.com/23 示例 介绍 实现省市区三级多选联动,可任选一个省级、市级、区级,加入已选框,也可以在已选框中删除对应的区域。 选择对应仓库,自动勾选仓库对应的省,取
算法是对特定问题求解步骤的一种描述,是执行的有限序列,其中每个指令都表示一个或多个操作。
外部工作者任务已添加到BPMN和CMMN引擎中。这是一个新的范例,可用于在BPMN和CMMN引擎之外执行服务逻辑。
本文介绍了Spark2.x中RDD依赖关系与Stage划分的相关内容。首先介绍了窄依赖和宽依赖的定义,然后阐述了Spark为何将依赖关系分为窄依赖和宽依赖。接着,介绍了窄依赖和宽依赖对DAG调度的影响。最后,讲解了Spark如何基于依赖关系划分Stage,以及Stage划分的原理。
场景描述:这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题,这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案,只是希望可以给出更好的回答,一般上我都会把原文链接贴上,如有侵权请联系删除!
胜者树和败者树是在排序和归并排序算法中常用的两种数据结构,它们在大规模数据排序中具有高效性和良好的稳定性。本篇博客将详细介绍这两种数据结构。
可以看到 useState 返回的是一个数组,那么为什么是返回数组而不是返回对象呢?
前端的发展迅速,层出不穷。很多公司的项目,在使用框架很好能解决 UI 与数据状态同步的难题,但随着公司业务发展,数据量的庞大以及数据处理越来越复杂,官方组件也难以解决的同时,就不得不自己重写特定组件
第一章 一、内联块 display: inline-block; 1、特征: 1.1 块级元素在一行显示 (得到内联元素的属性) 1.2 内联元素支持宽高 (得到块的属性) 1.3 没有宽度的时候,内容撑开宽度 (得到内联元
许多开发人员犯的一个误解是认为并发的处理方法应该总是比顺序的处理方法更快,这是大错特错的。处理方法的整体性能取决于很多因素。例如程序结构的效率(并发性),可以并行处理的部分以及计算单元之间的竞争程度。在本节中,我们将学习一些Go并发的基础知识,并通过一个具体的例子说明并发的处理方法并不是最快的。
BeanDefinitionRegistry 是一个非常重要的接口,存在于 Spring 的 org.springframework.beans.factory.support 包中,它是 Spring 中注册和管理 BeanDefinition 的核心组件。
在上篇文章中,我们学习了BeanDefinition的一些属性,其中有以下几个属性:
一个HDFS文件的RDD将文件的每个文件块表示为一个分区,并且知道每个文件块的位置信息。这些对应着数据块的分区分布到集群的节点中,因此,分区的多少涉及对这个RDD进行并行计算的粒度。首先,分区是一个逻辑概念, 变换前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存或者是存储。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第75天,我们正在讲解CUDA 动态并行,希望在接下来的25天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即指令流水化,也就是流水线技术。比如说生产一辆小汽车,有特定的轮子车间/发动机车间,同时进行各自的生产。空间并行是指使用多个处理器执行并发计算。
Spark:通用大数据快速处理引擎。可以基于Hadoop上存储的大数据(HDFS、Hive、HBase等任何实现了Hadoop接口的存储系统)进行计算。
在前端开发过程中,掌握一些常见英语词汇是必要的,今天跟大家分享一些前端常见的英语词汇,供大家参考使用。
几个月以来,我一直在记录自己开发Elasticsearch应用程序的最佳实践。本文梳理的内容试图传达Java的某些思想,我相信其同样适用于其他编程语言。我尝试尽量避免重复教程和Elasticsearch官方文档中已经介绍的内容。本文梳理的内容都是从线上实践问题和个人总结的经验汇总得来的。
最近,新项目架构搭建在扩展组件的场景中:图表使用了extends方式,而公共业务server和view之间使用了mixins方式。对于二者的选择,我们通常会解释为extends的优先级高于mixins,但其真实的差异是由于其合并策略不同或者说在合并策略中执行的顺序不同导致的 – 源码
可以从源码看出其入参是f: T ⇒ U 是一个函数,首先经过sc.clean(f) 进行闭包检测,然后创建一个MapPartitionsRDD。sc.clean()函数的作用检测用户构建的函数是否可以序列化,这是因为Spark中的map是一个分布式的函数,最终的执行是在Executor上开线程执行,而我们的函数构建都是在Driver端进行。Spark实际上进行的是计算的转移,将函数传递到数据所在的Worker节点。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark,从入门到精通」系列文章,本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark,从框架入门到底层架构的实现,相信总有一种姿势适合你,欢迎大家持续关注:)
在讨论Oracle的性能问题时,通常要假设一个前提,那就是这个系统是OLTP还是OLAP(或者说数据仓库系统)。 只有在这个前提下,讨论一些性能问题才有意义,因为这两类系统太不一样了,甚至很多技术是相悖的。
以下这些通信方式,有的在开发中几乎用不到,不用去背,所以不用太纠结,也不要有太多心里负担,有个印象就行了,之所以整理纯粹是为了面试过程中可能会问到:「vue组件之间有哪些通信方式?」 回答的时候把名字一说就行了😚 👳👶 父子组件通信 绝大部分vue本身提供的通信方式,都是父子组件通信 prop 最常见的组件通信方式之一,由父组件传递到子组件。 event 最常见的组件通信方式之一,当子组件发生了某些事,可以通过event通知父组件。 style和class style和class通信范围比较窄,是传递样式
TableView多级列表的实现效果预览图 需求 TableView多级列表:分级展开或合并,逐级获取并展示其子级数据,可以设置最大的层级数,支持多选、单选、取消选择。 示例Demo:MultilevelList 思路 由需求和示意图可知,这些数据元素之间存在着一对多关系,很符合 数据结构与算法 -- 树形结构 的特征。那么,我们就用树形结构中的结点(Node)来作为存储和关联数据的模型(NodeModel)。 //每个结点信息,采用的是树状结构模型 关于树状结构不了解的可以看看
Elasticsearch 是通过 Lucene 的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在 18 和 30 之间,性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍,但是其比关系型数据库的 b-tree 索引快在哪里?到底为什么快呢?
Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在18和30之间,性别为女性这样的组合查询。
随着 Java8 的不断流行,越来越多的开发人员使用并行流(parallel)这一特性提升代码执行效率。但是,作者发现在 Tomcat 容器中使用并行流会出现动态加载类失败的情况,通过对比 Tomcat 多个版本的源码,结合并行流和 JVM 类加载机制的原理,成功定位到问题来源。本文对这个问题展开分析,并给出解决方案。
在计算机科学中,并查集(英文:Disjoint-set data structure,直译为不交集数据结构)是一种数据结构,用于处理一些不交集(Disjoint sets,一系列没有重复元素的集合)的合并及查询问题。并查集支持如下操作:
一个spark的RDD有一组固定的分区组成,每个分区有一系列的记录组成。对于由窄依赖变换(例如map和filter)返回的RDD,会延续父RDD的分区信息,以pipeline的形式计算。每个对象仅依赖于父RDD中的单个对象。诸如coalesce之类的操作可能导致任务处理多个输入分区,但转换仍然被认为是窄依赖的,因为一个父RDD的分区只会被一个子RDD分区继承。
Ctrl+D 选词 (反复按快捷键,即可继续向下同时选中下一个相同的文本进行同时编辑) Ctrl+G 跳转到相应的行 Ctrl+J 合并行(已选择需要合并的多行时) Ctrl+L 选择整行(按住-继续选择下行) Ctrl+M 光标移动至括号内开始或结束的位置 Ctrl+T 词互换 Ctrl+U 软撤销 Ctrl+P 查找当前项目中的文件和快速搜索;输入 @ 查找文件主标题/函数;或者输入 : 跳转到文件某行; Ctrl+R 快速列出/跳转到某个函数 Ctrl+K Backspace 从光标处删除至行首 Ctrl+K+B 开启/关闭侧边栏 Ctrl+KK 从光标处删除至行尾 Ctrl+K+T 折叠属性 Ctrl+K+U 改为大写 Ctrl+K+L 改为小写 Ctrl+K+0 展开所有 Ctrl+Enter 插入行后(快速换行) Ctrl+Tab 当前窗口中的标签页切换 Ctrl+Shift+A 选择光标位置父标签对儿 Ctrl+Shift+D 复制光标所在整行,插入在该行之前 ctrl+shift+F 在文件夹内查找,与普通编辑器不同的地方是sublime允许添加多个文件夹进行查找 Ctrl+Shift+K 删除整行 Ctrl+Shift+L 鼠标选中多行(按下快捷键),即可同时编辑这些行 Ctrl+Shift+M 选择括号内的内容(按住-继续选择父括号) Ctrl+Shift+P 打开命令面板 Ctrl+Shift+/ 注释已选择内容 Ctrl+Shift+↑可以移动此行代码,与上行互换 Ctrl+Shift+↓可以移动此行代码,与下行互换 Ctrl+Shift+[ 折叠代码 Ctrl+Shift+] 展开代码 Ctrl+Shift+Enter 光标前插入行 Ctrl+PageDown 、Ctrl+PageUp 文件按开启的前后顺序切换 Ctrl+Z 撤销 Ctrl+Y 恢复撤销 Ctrl+F2 设置/取消书签 Ctrl+/ 注释整行(如已选择内容,同“Ctrl+Shift+/”效果) Ctrl+鼠标左键 可以同时选择要编辑的多处文本 Shift+鼠标右键(或使用鼠标中键)可以用鼠标进行竖向多行选择 Shift+F2 上一个书签 Shift+Tab 去除缩进 Alt+Shift+1(非小键盘)窗口分屏,恢复默认1屏 Alt+Shift+2 左右分屏-2列 Alt+Shift+3 左右分屏-3列 Alt+Shift+4 左右分屏-4列 Alt+Shift+5 等分4屏 Alt+Shift+8 垂直分屏-2屏 Alt+Shift+9 垂直分屏-3屏 Ctrl+Shift+分屏序号 将当前焦点页分配到分屏序号页 Alt+. 闭合当前标签 Alt+F3 选中文本按下快捷键,即可一次性选择全部的相同文本进行同时编辑 Tab 缩进 自动完成 F2 下一个书签 F6 检测语法错误 F9 行排序(按a-z) F11 全屏模式
上次我们讲到GHOST算法[2],它在中本聪共识的基础上提出的确定主链的算法,在保障了在高吞吐量的同时还保障了安全性(即不容易分叉,依然保证51%攻击)。但是GHOST算法的吞吐量是否还有进一步的提升空间呢?
基本配置 ### 初始化git 仓库 git init ### 设置git 全局变量 git config --global user.name"ssss" ### 将文件纳入 git 管理 git add README.md ### 提交 git commit -m "first commit" ### git 添加远程仓库 git remote add origin https://github.com/xxx ### 将本地的master分支推送到origin主机,同时指定origin为
动态组件我相信大部分在开发的过程中都会用到,当我们需要在不同的组件之间进行状态切换时,动态组件可以很好的满足我们的需求,其中的核心是component标签和is属性的使用。
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