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spark任务中的时钟的处理方法

spark任务中的时钟的处理方法典型的spark的架构：日志的时间戳来自不同的rs，spark在处理这些日志的时候需要找到某个访问者的起始时间戳。...访问者的第一个访问可能来自任何一个rs，这意味这spark在处理日志的时候，可能收到时钟比当前时钟（自身时钟）大或者小的情况。这时候在计算会话持续时间和会话速度的时候就会异常。...从spark的视角看，spark节点在处理日志的时刻，一定可以确定日志的产生时刻一定是spark当前时钟前，因此在这种异常情况下，选择信任spark节点的时钟。...如此一来，一定不会因为rs的时钟比spark节点时钟快的情况下出现计算结果为负值的情况。基本的思想：“当无法确定精确时刻的时候，选择信任一个逻辑上精确的时刻”

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spark提交任务,参数的形式是JSON

spark提交任务,参数的形式是JSON 比如：spark2-submit --class com.iflytek.test.Jcseg_HiveDemo spark_hive.jar {"tablename...fields":["text1","text2"]} 第二个参数：{"tablename":"dhzp111","fields":["text1_jcseg","text2_jcseg"]} 结果后台实际接收的参数是这样的...： tablename:dhzp fields:[text1 text2] tablename:dhzp111 fields:[text1_jcseg text2_jcseg] 没有把我的参数...一般来说分俩步： 1.有双引号将整体包裹起来 2.包裹的双引号里面的内容需要加\转义如下： spark2-submit --class com.iflytek.test.Jcseg_HiveDemo ...spark_hive.jar "{\"tablename\":\"dhzp\",\"fields\":[\"text1\",\"text2\"]}" "{\"tablename\":\"dhzp111

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Spark sql 是如何优化执行的

Spark SQL 端到端的完整优化流程主要包括两个阶段：Catalyst 优化器和 Tungsten。其中，Catalyst 优化器又包含逻辑优化和物理优化两个阶段。...为了把开发者的查询优化到极致，整个优化过程的运作机制设计得都很精密，因此我会用三讲的时间带你详细探讨。下图就是这个过程的完整图示，你可以先通过它对优化流程有一个整体的认知。...然后随着我的讲解，逐渐去夯实其中的关键环节、重要步骤和核心知识点，在深入局部优化细节的同时，把握全局优化流程，做到既见树木、也见森林。...val userFile: String = _ val usersDf = spark.read.parquet(userFile) usersDf.printSchema /** root |--...age", "userId") .filter($"age" < 30) .filter($"gender".isin("M")) val txFile: String = _ val txDf = spark.read.parquet

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spark中distinct是如何实现的？

（此时是元素）统计{reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行binary_function的reduce操作，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值...，最后再同过map把去重后的元素挑出来。 A4 测试代码 import org.apache.spark....是初设定的partition数 val rdd = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 3, 3, 3, 8, 8, 4, 9), 3) //因为distinct实现用...reduceByKey故其可以重设定partition数,这里设定4 rdd.distinct(4).foreach(println) //这里执行时，每次结果不同，分区在4以内，每个分区处理的元素也不定...解释：这里仅供理解，在实际运行中，分区会随机使用以及每个分区处理的元素也随机，所以每次运行结果会不同。

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TCPIP的底层队列是如何实现的？

一是有专门的线程组负责监听和处理网络连接的建立，可以防止TCP/IP的半连接队列(sync)和全连接队列(acceptable)被占满。...二者都会操控socket实例，但是会通过锁竞争来决定某一时刻由谁来操控，由此产生很多不同的场景。例如，应用程序正在接收报文时，操作系统通过网卡又接收到报文，这时该如何处理？...若应用程序没有调用read或者recv读取报文时，操作系统收到报文又会如何处理？我们接下来就以三张图为主，介绍TCP接收报文时的三种场景，并在其中介绍四个接收相关的队列。接收报文场景一 ?...receive队列是真正的接收队列，操作系统收到的TCP数据包经过检查和处理后，就会保存到这个队列中。 backlog是“备用队列”。...out_of_order是“乱序队列”。队列存储的是乱序的报文，操作系统收到的报文并不是TCP准备接收的下一个序号的报文，则放入 out_of_order队列，等待后续处理。

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Python技巧_处理带参数的超长URL

今天写了个脚本主要就是实现利用SQLInj点直接把数据获取到本地并存到Mysql数据库中学过Python的都知道可以使用urllib2中的request()方法直接打开Url，但仅限于url后没有跟复杂的参数串...今天我利用的Url是 http://xxx.com/xxx.aspx?...Url失效我们可以用urllib2或urllib的quote()方法控制对特殊字符的URL编码,这里推荐用 urllib下的quote_plus()方法，它将空格转化成'+'而非%20通用性更好。...我们更改后的代码如下: url = "http://xxx.com/xxx.aspx?...&=()') fd = urllib.urlopen(quoteUrl) 这样我们就可以正常的提取数据了

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Flink是如何处理一个流数据计算任务的

点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 Flink是如何处理一个流数据计算任务的，整个流程如图所示，分为以下几个步骤：（1）Flink先将用户编写的应用程序转换为逻辑图（Logical...（3）Flink会将逻辑图转换为真正可执行的物理图（Physical Graph），物理图的节点是任务（Task），边依然表示输入/输出的数据流。任务是指封装了一个或多个算子的并行执行的实例。...（4）Flink将具体的任务调度到集群中的执行节点上，并行执行任务。Flink支持对任务配置并行度（Parallelism），即一个任务的并行实例数。...通过阅读本书，读者可以快速、轻松地掌握分布式系统的基本原理，以及Paxos或Raft共识算法，并通过典型的案例学习如何设计大型分布式系统。...本书首先介绍什么是分布式系统、分布式系统带来的挑战，以及如何对分布式系统进行建模，这部分内容偏向概念性介绍。

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面试官问，线程池是如何处理内部任务的？

同时进程保存着程序每一个时刻运行的状态。让一个线程执行一个子任务，这样一个进程就包含了多个线程，每个线程负责一个单独的子任务。进程是一个独立的运行环境，而线程是在进程中执行的一个任务。...他们两个本质的区别是是否单独占有内存地址空间及其它系统资源（比如I/O）总得来说就是，线程是属于进程中的一个任务，应该算是包含的关系。...分析完里面的参数，这时候，就得来看看线程池是怎么处理线程任务的，不然那怎么和面试官battle。...线程池是如何处理内部的线程任务的 public void execute(Runnable command) { if (command == null) throw...如果要是没满，则将新提交的任务存储在工作队列里。满了，则进入下个流程。 3，最后线程池判断整个线程池是否已满，如果要是没满，则创建一个新的工作线程来执行任务，满了，则交给饱和策略来处理这个任务。

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JavaScript任务队列的执行

同步任务作为首要任务会在主线程里执行，异步任务则被“发配”到由另一个线程管理的任务队列中等待处理。...异步任务符合条件（比如ajax请求到数据，setTimeout延时到期）后，会在任务队列中添加可执行“事件”，等待主线程中的同步任务执行完毕到任务队列里读取当前可执行的任务，将其加入主线程中执行，以此循环...按照逻辑应该是 setTimeout是任务队列中最早的任务，主线程应该首先执行setTimeout的回调。...4.主线程执行macro-task任务 5....转到Step 1 这里注意的是，UI Rendering是在micro-task之后执行，需要在UI渲染之前执行的逻辑，一般采用micro-task异步回调方式进行调用...同样，micro-task队列不宜过长，给micro-task队列添加过多回调阻塞macro-task队列的任务执行是小事，重点是这有可能会阻塞UI Render，导致页面不能更新。

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JavaScript任务队列的执行

同步任务作为首要任务会在主线程里执行，异步任务则被“发配”到由另一个线程管理的任务队列中等待处理。...异步任务符合条件（比如ajax请求到数据，setTimeout延时到期）后，会在任务队列中添加可执行“事件”，等待主线程中的同步任务执行完毕到任务队列里读取当前可执行的任务，将其加入主线程中执行，以此循环...按照逻辑应该是 setTimeout是任务队列中最早的任务，主线程应该首先执行setTimeout的回调。...4.主线程执行macro-task任务 5....转到Step 1 这里注意的是，UI Rendering是在micro-task之后执行，需要在UI渲染之前执行的逻辑，一般采用micro-task异步回调方式进行调用...同样，micro-task队列不宜过长，给micro-task队列添加过多回调阻塞macro-task队列的任务执行是小事，重点是这有可能会阻塞UI Render，导致页面不能更新。

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Spark SQL是如何选择join策略的？

那Catalyst是依据什么样的规则来选择join策略的？本文来简单补个漏。...表如何被广播如果有某个表的大小小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数规定的值（默认值是10MB，可修改），那么它会被自动广播出去。对应代码如下。...当逻辑计划的数据量小于广播阈值与Shuffle分区数的乘积，即小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold * spark.sql.shuffle.partitions时...，大前提是不优先采用Sort merge join，即spark.sql.join.preferSortMergeJoin配置项为false。...这个要求不高，所以Spark SQL中非小表的join都会采用此策略。

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Spark任务的诊断调优

背景平台目前大多数任务都是Spark任务，用户在提交Spark作业的时候都要进行的一步动作就是配置spark executor 个数、每个executor 的core 个数以及 executor 的内存大小等...启发式算法具体要做的事情就是：获取数据量化计算打分将分值与不同诊断等级阈值进行比较给出诊断等级源码解析与改造首先我们要知道Dr整体的运行流程是怎么样的？...因为我们只需要关注Spark任务,下面主要介绍下Spark指标如何采集? 上面我们已经知道Dr执行的大致流程, 我们只采集spark任务, 所以不用太多额外的代码和抽象....总结本文主要根据平台用户平常提交的spark任务思考,调研引入Dr....Elephant, 通过阅读Dr 相关源码, 明白Dr 执行整体流程并对代码进行改造,适配我们的需求.最终转变为平台产品来对用户的Spark任务进行诊断并给出相关调优建议.

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Dart中的任务执行队列

任务执行队列 1、Dart任务的执行顺序 ① 先执行MicroTask Queue中的MicroTask ② MicroTask Queue执行完之后，执行Event Queue中的Event ③ 每次都会判断是否有新的...; 3、Event创建方法 async异步方法属于Event * * * Isolate 1、什么是Isolate 字面意思是隔离，即每个Isolate是独立的，隔离的，内存不共享的。...2、两种方式可以生成Isolate ① Isolate.spawn ② compute() 3、Isolate是如何实现内存隔离的参考文章：[ Dart 中的 Isolate](https://links.jianshu.com...⑥ 等待那边处理数据 ⑦ 监听到了那边发过来的数据和SendPort ⑧ 用拿到的数据进行大量的计算 ⑨ 开始大量计算 ⑩ 将计算完的数据发到那边 import 'dart:async'; import...等待那边处理数据 return answerReceivePort.first; } } /// Isolate的顶级方法 void _isolateTopLevelFunction(SendPort

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RTOS 是如何进行任务划分的？

但是在有操作系统的情况下，我们是把系统处理的一件一件事情以任务的角度来进行划分的，这任务与任务之间是并发执行的。...但是在任务之间传递信息却不是这样的，任务与任务之间的传递信息需要借助于第三者，也就是跟操作系统相关联的信号量、邮箱和消息队列等，通过第三者来传递信息也就造成了信息传输是异步的，这也是任务独立性的一个体现...那如何使得关键任务能够准确得到执行呢，我们第一时间所想到的就是提升关键任务的优先级，使其优先级为最高，但是这还不够，我们假设现在有一个火灾报警系统，火灾报警系统大致完成这么几件事，检测火警信号，拨打火警电话...总结通过上述的论述，我们知道了在一个 RTOS 中应该如何进行任务的划分，在最后，再进行精炼一下，总结为如下几点：以 CPU 为中心，将与各种输入/输出相关的功能划分为独立的任务将关键功能剥离出来用一个独立的任务或者是...，按照紧迫功能的处理方法对齐进行处理将消耗 CPU 时间较多的数据处理功能划分出来，封装成低优先级的任务将关系密切的若干任务组合成一个任务，达到功能聚合的效果将由相同事件触发的若干功能组合成为一个任务

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Spark内核详解 (5) | Spark的任务调度机制

在详细阐述任务调度前，首先说明下 Spark 里的几个概念。...Spark 的任务调度总体来说分两路进行，一路是 Stage 级的调度，一路是 Task 级的调度，总体调度流程如下图所示： ?...Spark Stage 级别调度 Spark的任务调度是从DAG切割开始，主要是由DAGScheduler来完成。...如何启用公平调度器: val conf = new SparkConf().setMaster(...).setAppName(...) conf.set("spark.scheduler.mode",...DAGSheduler内部的事件循环处理器, 用于处理DAGSchedulerEvent类型的事件.

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条件队列是个线程的队列。

关于条件队列，你能说些什么？条件队列是一个容器，它承载着一组等待“先验条件”成真的线程。先验条件这个词文绉绉的，用白话讲就是你做一件事的前提条件。...对于已满的情况，在同步的世界里，你可以抛异常、你可以返回一个特殊的自定义的值(在函数式编程里你可以做得更好)。在并发的世界里，如果能够block住并等到队列不满的时候再继续执行是更好的设计。...回到上面blockingQueue的例子，我们先拿到这个队列的锁、再检查队列是否已满。如果队列已满，我们就不能继续执行put，需要block住，然后等候队列不满的通知。如何实现呢？...就内置条件队列来说，比较不好的一面是：调用wait()把线程放入这个内部条件队列意味着因为等待不同“先验条件”的线程都在同一队列中，就是说不同的先验条件共享同一个内部条件队列。...下面是Condition的接口定义，可以看到就如Lock是内部锁的泛化、显示化，而Condition就是内部条件队列的泛化、显示化。

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Work Queues的轮询分发(工作队列任务队列)

Work Queues 工作队列简介 1、轮询发送消息 2、抽取连接工厂的工具类 3、启动两个工作线程 4、消息生产者工作队列简介工作队列(又称任务队列)的主要思想是避免立即执行资源密集型任务...相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进=程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时，这些工作线程将一起处理这些任务。...1、轮询发送消息这里我们会启动两个工作线程，一个消息发送线程，我们看看这两个工作线程是如何工作的。...3、启动两个工作线程第一个： /** * 这是一个工作线程(相当于之前讲的消费者) */ public class Worker01 { //队列名称 public static...值是哪个本次是队列的名称 * 3.其他参数信息 * 4.发送消息的消息体 */ channel.basicPublish

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查看Spark任务的详细信息

等详细信息是学习的重要手段，在此做个小结；环境信息本文对应的环境信息如下： CentOS Linux release 7.5.1804 JDK：1.8.0_191 hadoop：2.7.7 spark...web UI at http://node0:4040 观察历史任务 job结束后，4040端口提供的webUI服务也停止了，想回看已结束的任务信息需要配置和启动历史任务信息服务：打开配置文件spark...hdfs://node0:8020/var/log/spark spark.eventLog.compress true 上述配置中，hdfs://node0:8020是hdfs的服务地址。...，点击查看详情，和前面的运行时任务的内容是一样的： ?...至此，运行时和历史任务的job详情都可以观察到了，可以帮助我们更好的学习和研究spark。

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基于 Redis 实现高级限流器及其在队列任务处理中的应用

第二个回调执行的是触发并发上限后返回 429 响应的异常处理逻辑。...通过限流器限制队列任务处理频率除了用于处理用户请求频率外，还可以在处理队列任务的时候使用限流器，限定队列任务的处理频率。这一点，在 Laravel 队列文档中已有体现。...以 PostViewsIncrement 这个队列任务为例，要限定最多支持 60 个并发处理进程，可以这么做： public function handle() { Redis::funnel(...'post.views.increment') ->limit(60) ->then(function () { // 队列任务正常处理逻辑...(60) ->then(function () { // 队列任务正常处理逻辑 if ($this->post->increment('views')) {

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Librdkafka的操作处理队列

Librdkafka将与kafka broker的交互,内部实现的一些操作,都封装成operator结构, 然后放入操作处理队列里, 统一处理; 这个队列其实也是一个线程间通讯的管道; 围绕这个队列的操作...,是rdkafka的精华所在, 如果搞过windows编程的话,这个相当于event loop, 如果搞过golang的话,这个跟channel有点像; 包括如下结构介绍: rd_kafka_q_s...rko = next)) { next = TAILQ_NEXT(next, rko_link); rd_kafka_op_destroy(rko); } } 最多处理队列中的一个...cb_type, callback, opaque); rd_kafka_q_destroy(fwdq); } return rko; } 批量处理队列中的...rd_kafka_op_destroy(rko); } return cnt; } rd_kafka_queue_s 所在文件: src/rdkafka_queue.h 这个是对外提供服务的接口

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