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    1.代码中尽量避免group by函数,如果需要数据聚合,group形式的为rdd.map(x=>(x.chatAt(0),x)).groupbyKey().mapValues((x=>x ...

  3. 【Spark篇】---Spark中内存管理和Shuffle参数调优

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  4. 【Spark篇】---Spark中资源和任务调度源码分析与资源配置参数应用

    一.前述 Spark中资源调度是一个非常核心的模块,尤其对于我们提交参数来说,需要具体到某些配置,所以提交配置的参数于源码一一对应,掌握此节对于Spark在任务执行过程中的资源分配会更上一层楼.由于源 ...

  5. shell脚本常用参数

    shell 脚本 常用参数 #!/bin/sh # 在脚本第一行脚本头 # sh为当前系统默认shell,可指定为bash等shell sh -x # 执行过程 sh -n # 检查语法 (a=bbk ...

  6. 一、spark入门之spark shell：wordcount

    1.安装完spark,进入spark中bin目录: bin/spark-shell   scala> val textFile = sc.textFile("/Users/admin/ ...

  7. 初步了解Spark生态系统及Spark Streaming

    一.        场景 ◆ Spark[4]: Scope:  a MapReduce-like cluster computing framework designed for low-laten ...

  8. Spark学习之Spark调优与调试(一)

    一.使用SparkConf配置Spark 对 Spark 进行性能调优,通常就是修改 Spark 应用的运行时配置选项.Spark 中最主要的配置机制是通过 SparkConf 类对 Spark 进行 ...

  9. [Spark] 02 - Practice Spark

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    题目大意:n*m的矩阵中,找到两行数,可以形成两个一维数组,数组1的位置i和数组2的位置i去最大构成新数组b的元素b[i],最终目的要使数组b中最小的数尽可能的大 题解: m的范围是(1,8),比较小 ...

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    上一节和大家学习了字符串的扩展,这一节轮到了数值,我们一起来学习数值的扩展. 剧透一下,这一节并不会很烧脑,都是介绍类的知识讲解,理解性的东西不多,初学者们也可以愉快地看完. 传统的写法 在介绍数值的 ...