通常我们会将这种多余的计算行为称之为过度计算或重复计算。本文将介绍如何减少（ 甚至避免 ）类似的情况发生，从而改善 SwiftUI 应用的整体表现。...只要多检查代码，清除掉这些没有使用的声明，就可以避免因此种方式产生重复计算。...为了避免产生重复计算，通过优化构造参数的设计，让实例仅在真正需要更新时才发生变化。 由于创建视图类型实例的操作异常地频繁，因此一定不要在视图类型的构造函数中进行任何会对系统造成负担的操作。...，并没有起到减少重复计算的效果。...，可以考虑将闭包发送到后台队列 总结 本文介绍了一些在 SwiftUI 中如何避免造成视图重复计算的技巧，除了从中查找是否有能解决你当前问题的方法外，我更希望大家将关注点集中于这些技巧在背后对应的原理。
spark datafrme提供了强大的JOIN操作。 但是在操作的时候，经常发现会碰到重复列的问题。...+------+ | one| A| 5| | two| A| 6| +----+----+------+ 对其进行JOIN操作之后，发现多产生了KEY1和KEY2这样的两个字段...one| B| 2|null|null| null| +----+----+-----+----+----+------+ 假如这两个字段同时存在，那么就会报错，如下：org.apache.spark.sql.AnalysisException...: Reference 'key2' is ambiguous 因此，网上有很多关于如何在JOIN之后删除列的，后来经过仔细查找，才发现通过修改JOIN的表达式，完全可以避免这个问题。
mysql在存在主键冲突或者唯一键冲突的情况下，根据插入策略不同，一般有以下三种避免方法。...，则在出现重复值的行执行UPDATE；如果不会导致重复的问题，则插入新行，跟普通的insert into一样。...，c1=原有的c1+3,其他列没有改变。...结论： 这三种方法都能避免主键或者唯一索引重复导致的插入失败问题。 insert ignore能忽略重复数据，只插入不重复的数据。...id的改变；insert ... on duplicate key update在遇到重复行时，会直接更新原有的行，具体更新哪些字段怎么更新，取决于update后的语句。
如何避免接口重复请求 防抖节流方式（不推荐） 使用防抖节流方式避免重复操作是前端的老传统了，不多介绍了 import { ref } from 'vue'; import axios from 'axios...vue'; import axios from 'axios'; const laoding = ref(false); function fetchData() { // 接口请求中，直接返回，避免重复请求...axios.CancelToken取消重复请求 axios其实内置了一个取消重复请求的方法： axios.CancelToken ，我们可以利用 axios.CancelToken 来取消重复的请求，爆好用...首先，我们要知道，aixos有一个config的配置项，取消请求就是在这里面配置的。...cancelTokenSource.token}) // .then(response => { laoding.value = fasle }) } 我们测试下，如下图：可以看到，重复的请求会直接被终止掉
问题： 程序里需要监视某个目录下的文件变化情况: 一旦目录中出现新文件或者旧的文件被覆盖，程序需要读取文件内容并进行处理；但在实际处理中发现当一个文件产生变化时，Change事件被反复触发了好几次。...这样可能的结果是造成同一文件的重复处理。 解决方法： 针对上面的问题，于是写了一个可以延迟FileSystemWatcher发出的事件的Class DelayFileSystemWatcher。
在实际计算时，spark会基于streamIter来遍历，每次取出streamIter中的一条记录rowA，根据Join条件计算keyA，然后根据该keyA去buildIter中查找所有满足Join条件...从上述计算过程中不难发现，对于每条来自streamIter的记录，都要去buildIter中查找匹配的记录，所以buildIter一定要是查找性能较优的数据结构。...广播到每个计算节点，然后将buildIter放到hash表中，如下图所示。...这个不用我们担心，spark sql自动帮我们完成，当buildIter的估计大小不超过参数spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值(默认10M)，那么就会自动采用...spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false； 每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值，即shuffle
市面上有一些初学者的误解，他们拿spark和hadoop比较时就会说，Spark是内存计算，内存计算是spark的特性。...所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说。那么spark的真正特点是什么?...其实没有一个Spark开发者正式说明这个，这是对Spark计算过程的误解。...Spark是内存计算没有错误，但是这并不是它的特性，只是很多专家在介绍spark的特性时，简化后就成了spark是内存计算。 什么样是内存技术？就是允许你将数据持久化在RAM中并有效处理的技术。...但是实际上是这样的吗？大多数机器学习算法的核心部分是什么？其实就是对同一份数据集进行相同的迭代计算，而这个地方正是Spark的LRU算法所骄傲的地方。
题目 给你一个字符串 s 和一个整数数组 cost ，其中 cost[i] 是从 s 中删除字符 i 的代价。 返回使字符串任意相邻两个字母不相同的最小删除成本。...请注意，删除一个字符后，删除其他字符的成本不会改变。...示例 2： 输入：s = "abc", cost = [1,2,3] 输出：0 解释：无需删除任何字母，因为字符串中不存在相邻两个字母相同的情况。...解题 相同的连续字符，留下最大花费的 class Solution { public: int minCost(string s, vector& cost) { int sum...MAX = max(MAX, cost[i]);//最后留下最大花费的 } else { sum += temp-MAX;//留下最大花费的 temp
准备 避免云计算超支的第一步是在采购新服务时做好准备，并且需要企业更加勤奋。 正如云计算供应商Nutanix公司所建议的那样：“在采用云计算供应商提供的服务之前，请确保了解他们的定价模式。...“通过收购这么多企业，很难全面了解所有正在使用的SaaS应用程序，”他说。 “例如，我们知道我们拥有大量特定服务的重复租户，Salesforce就是一个特例。” “我们没有真正了解谁在使用特定服务。”...“这使我们能够找到合并这些租户的机会，并节省许可证的费用，”Sansom说。 避免云蔓延 云采用带来了固有的蔓延风险。...然而，清晰简单的云计算策略可以为资源分配设置基线以支持应用程序，但应该有助于避免在该领域中的任何滥用。...避免云监狱 云计算管理专家Turbonomic还谈到企业需要避免“云监狱”， 这是在具体讨论基础设施即服务(IaaS)提供商时描述供应商锁定的一种奇特的方式。
无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...在两个计算框架下，都支持了多种实现获取指定列的方式，但具体实现还是有一定区别的。 01 pd.DataFrame获取指定列 在pd.DataFrame数据结构中，提供了多种获取单列的方式。...中的一个特殊字典，其中每个列名是key，每一列的数据为value（注：这个特殊的字典允许列名重复），该种形式对列名无任何要求。...而Pandas中则既有列名也有行索引；Spark中DataFrame仅可作整行或者整列的计算，而Pandas中的DataFrame则可以执行各种粒度的计算，包括元素级、行列级乃至整个DataFrame级别...这里expr执行了类SQL的功能，可以接受一个该列的表达式执行类SQL计算，例如此处仅用于提取A列，则直接赋予列名作为参数即可； df.selectExpr("A")：对于上述select+expr的组合
3、避免消息重复的策略 3.1 消息唯一标识符管理 使用时间戳：为每条消息添加时间戳或唯一标识符，可以避免在网络上出现重复的消息。...当某条消息已被接收并处理时，可以记录该消息的标识符，避免在未来重复处理相同的消息。 序列号：为每条发送的消息分配一个递增的序列号。接收方可以使用序列号来判断是否收到重复消息，并避免重复处理。...确认机制有助于确保消息不会被丢失，并避免在网络中产生重复消息。 去重算法：在接收方，可以实现去重算法来检查消息是否重复。通过缓存和比较消息的ID、时间戳、序列号等，避免重复消息的处理。...3.3 节点状态跟踪 设计网络中每个节点的健康状态监控机制，防止因为节点故障（如掉线、重启等）导致的消息重复发送。 在节点恢复后，首先检查消息队列，避免重复发送相同的消息。...防止网络抖动：通过使用负载均衡或平滑发送策略，避免因网络抖动或流量激增导致消息重复发送。
标签：VBA 自Excel 2010发布以来，已经具备删除工作表中重复行的功能，如下图1所示，即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA，可以自动执行这样的操作，删除工作表所有数据列中的重复行，或者指定列的重复行。 下面的Excel VBA代码，用于删除特定工作表所有列中的所有重复行。...如果只想删除指定列（例如第1、2、3列）中的重复项，那么可以使用下面的代码： Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列的数字，以删除你想要的列中的重复行。...注：本文学习整理自thesmallman.com，略有修改，供有兴趣的朋友参考。
需求：计算快递单号的非重复计数 ? (一) 需求分析 如果要计算非重复计数，我们很容易可以想到一个函数DistinctCount，那如果直接使用是不是就可以了呢？...因为DistinctCount在计算非重复计数的时候会把空值也作为一个值来进行计算，所以导致数据上的差异。...快递单号非重复计数:=Calculate(DistinctCount('表1'[快递单号]), Filter('表1','表1'[快递单号]的数据透视表有些许差异，结果是要求把订单号全部显示出来，而直接拖入字段后把没有快递单号的订单号给隐藏了。这里留个小悬念，可以自己动手实现下这个功能。...如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
若选last为保留重复数据的最后一条，若选False则删除全部重复数据。 inplace：是否在原数据集上操作。...二、加载数据 加载有重复值的数据，并展示数据。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
之前博主考虑过一个问题：一个需求会不会被许多人同时领取，都做了开发导致重复劳动，如果不会，项目通过什么机制避免，理论上可能出现这种情况。...经了解确认, github项目有一系列的社区管理实践和工具的辅助，这种情况很少发生。下面是几种常见的避免重复劳动的机制： 1....项目维护者的角色 项目维护者会监控issue和PR的状态，他们有责任管理任务的分配和进度，避免重复工作的发生。在某些情况下，维护者会直接指派任务给特定的贡献者，这样可以直接避免重复劳动。 4....这种沟通方式有助于贡献者了解哪些任务已经有人在做，从而避免重复工作。 5....这个过程鼓励贡献者之间的合作而不是竞争。 结论 尽管理论上可能会有重复劳动的情况出现，但是通过上述机制，开源社区通常能够有效地管理和减少这种情况。这些实践不仅提高了效率，也增强了社区的协作和沟通。
需求 在日常的应用中，排查列重复记录是经常遇到的一个问题，但某些需求下，需要我们排查一组列之间是否有重复值的情况。...比如我们有一组题库数据，主要包括题目和选项字段（如单选选择项或多选选择项） ，一个合理的数据存储应该保证这些选项列之间不应该出现重复项目数据，比如选项A不应该和选项B的值重复，选项B不应该和选项C的值重复...，第4题的A选项与D选项重复，第8题的A选项与C选项重复了。...在实际的应用中每一个环节我们都难免会出现一些失误，因此不断的根据实际的发生情况总结经验，通过计算来分析，将问题扼杀在摇篮里，以最大保证限度的保证项目运行效果的质量。...至此关于排查多列之间重复值的问题就介绍到这里，感谢您的阅读，希望本文能够对您有所帮助。
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
Spark Streaming是一种近实时的流式计算模型，它将作业分解成一批一批的短小的批处理任务，然后并行计算，具有可扩展，高容错，高吞吐，实时性高等一系列优点，在某些场景可达到与Storm一样的处理程度或优于...storm，也可以无缝集成多重日志收集工具或队列中转器，比如常见的 kakfa，flume，redis，logstash等，计算完后的数据结果，也可以 存储到各种存储系统中，如HDFS，数据库等，一张简单的数据流图如下...下面来看一个wordcount级别的入门例子,注意需要导入相关的包： Java代码 //下面不需要使用的依赖，大家可根据情况去舍 name := "scala-spark" version...的依赖 libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core_2.11" % "1.6.0" //% "provided" //Spark...nc -l 9999 a a a c c d d v v e p x x x x o 然后在控制台，可见计算结果，并且是排好序的： ?
Spark运行是惰性的，在RDD转换阶段，只会记录该转换逻辑而不会执行，只有在遇到行动算子时，才会触发真正的运算，若整个生命周期都没有行动算子，那么RDD的转换代码便不会运行。...RDD的惰性计算可以通过优化执行计划去避免不必要的计算，同时可以将过滤操作下推到数据源或者其他转换操作之前，减少需要处理的数据量，进而达到计算的优化。...在这个例子里，它会基于lineRDD.take(5)这行代码只会从transaction_data.csv取出前5行，避免了将文件里的几万条数据全部取出。...时，其实可以自行做代码优化，避免产生中间可优化的RDD和遍历操作。...图片 因此，RDD会尽可能的进行窄依赖优化，在无需跨区计算的情况下，就避免进行shuffle重新洗牌操作，将父分区一对一地传输给子分区。
为了消除被云计算供应商锁定的风险，企业通常会选择多家云计算供应商的服务。这样可以确保在质量突然下降的情况下，可以简单地切换其他的云计算供应商的服务。...尽管云计算市场在过去几年日趋成熟，但是存在的一些问题和担忧仍然阻止很多企业的业务向云平台的迁移。其中的一个主要因素是云计算供应商的锁定。...避免云计算供应商锁定的策略 (1)采用多云 多云包括在多个云计算供应商之间划分云计算基础设施的要素。尽管并非所有企业都热衷于这样做，但有些企业愿意采取这样的策略。...多云采用还可以让企业选择具有特定服务最佳性价比的云计算供应商。有的云计算供应商在某个领域可能比另一家云计算供应商提供的服务更好。 (2)进行适当的尽职调查 尽职调查包括对云计算供应商的评估。...现在采用公有云服务，可以通过估算每单位数据的使用量来完全避免这种情况。 关于以上提到的风险，当前的云计算市场非常稳定。
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