1.Array.h,Array<T>的定义 template <class T> class Array { protected: T *data; //一个指向数组数据的指针 unsigned int base; //base为数组的起始下表 unsigned int length; //length为数组的长度 public: Array(); //缺省的构造函数 Array(unsigned ); //数组构造函数 ~Array(); //析构函数 Array(Array c…

题意 输入一个含有 n(1≤n≤100000) 个非负整数的 a 数组和一个 1-n 的排列 p 数组,求每次删除 a[p[i]] 后,最大连续子段和(不能跨越被删除的)是多少? 分析 因为都是非负整数,答案一定是尽量长的区间和. s[i] 表示 a 的前缀和,区间(l,r]的和就是s[r]-s[l]. 我们用 STL 里的 set 存区间,一开始只有(0,n]区间,删去第一个数后,就要去掉(0,n]区间,加上(0,p[1]-1]和(p[1],n]区间,类似地每次删除一个数,就要去掉包含它的区间…

Map与Array 数据结构横向对比,用Map和Array分别实现最基本的增删改查: //增 { let theMap=new Map(); let theArray=[]; theMap.set('t',1); theArray.push({t:1}); console.log(theMap); //Map(1) {"t" => 1} console.log(theArray); //[{t:1}] } //删 theMap.delete('t'); let index=the…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

前言 数据倾斜调优 调优概述 数据倾斜发生时的现象 数据倾斜发生的原理 如何定位导致数据倾斜的代码 查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 数据倾斜的解决方案 解决方案一:使用Hive ETL预处理数据 解决方案二:过滤少数导致倾斜的key 解决方案三:提高shuffle操作的并行度 解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合) 解决方案五:将reduce join转为map join 解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作 解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join 解决方案八:多…

本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690(交流学习) 说明:本文曾经在15年11月在CSDN发过,但是由于CSDN不支持为知笔记的发布为博客的API功能,所以,自今天起,转移到博客园(幸好原来的CSDN也就五六篇哈~).   ############################################### 总结: mode:表示对象在内存中的存储类型 基本数据类型'atomic' mode: numeric(Integer/double), complex, chara…

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651745207&idx=1&sn=3d70d59cede236eb1cb4f7374387a235&scene=0#rd [技术博客]Spark性能优化指南——高级篇 2016-05-13 李雪蕤 美团技术团队 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调…

一. 可变参数模板(Variadic Templates) 在C++11中,出现了参数数目可变的模板,这部分在之前C++高级编程的时候就有学习到. 其实,在C中就有类似的设定.最常用的printf(),就是一个采用了一个-类型的可变参数.-类型的参数代表是一个参数组. int   sumi(int   c,   ...)  {    va_list   ap;     va_start(ap,  c);     int   i;     int   sum   =   c;     c   = …

JavaScript数据类型 基本数据类型 Boolean Null Number String Symbol Undefined 对象数据类型Object Build-in object Array Date RegExp more... Array 定义:JavaScript数组是内置的对象之一,它可以用一个变量来存储多个同种类型或不同类型的值. 构造方法 var newArr = new Array(values); var newArr = [values]; 判断是否数组 Array.…

1.获取JS权限 因为是js代码所以需要放在 侧边栏公告 里 没开通之前,有一个申请的链接,点击即可,我是第二天才看到过审的 ^-^ 2.Ctrl+C.Ctrl+V 数组里的文字随自己心情啦 另:3000是文字消失的速度,数值越大跑的越慢 <!--鼠标点击特效--> <script type="text/javascript"> var a_idx = 0; jQuery(document).ready(function($) { $("body&qu…

前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如…

转自https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html,感谢原作者的贡献 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问…

本文转载自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 美团技术点评团队) Spark性能优化指南——高级篇 李雪蕤 ·2016-05-12 14:47 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spa…

开发调优篇 原则一:避免创建重复的RDD 通常来说,我们在开发一个Spark作业时,首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创建一个初始的RDD:接着对这个RDD执行某个算子操作,然后得到下一个RDD:以此类推,循环往复,直到计算出最终我们需要的结果.在这个过程中,多个RDD会通过不同的算子操作(比如map.reduce等)串起来,这个“RDD串”,就是RDD lineage,也就是“RDD的血缘关系链”. 我们在开发过程中要注意:对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不能创建多个R…

摘抄自https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 一.概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本…

1. Spark 内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. 1.1 Spark核心组件回顾 1.1.1 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负…

Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量.因为在分布式情况下,reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果.这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁盘IO的消耗.通常shuffle分为两部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷…

一.概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各…

并发IO问题一直是服务器端编程中的技术难题,从最早的同步阻塞直接Fork进程,到Worker进程池/线程池,到现在的异步IO.协程.PHP程序员因为有强大的LAMP框架,对这类底层方面的知识知之甚少,本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试,最后再介绍Swoole的使用,深入浅出全面解析并发IO问题. 多进程/多线程同步阻塞 最早的服务器端程序都是通过多进程.多线程来解决并发IO的问题.进程模型出现的最早,从Unix系统诞生就开始有了进程的概念.最早的服务器端程序一般都是Accept…

分为几个部分: 开发调优.资源调优.数据倾斜调优.shuffle调优 开发调优: 主要包括这几个方面 RDD lineage设计.算子的合理使用.特殊操作的优化等 避免创建重复的RDD,尽可能复用同一个RDD 一个RDD包含另外一个RDD,对多次使用的RDD进行持久化 内存(序列化),磁盘(序列化) 尽量避免使用shuffle类算子 shuffle过程中,各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中,然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key.而且相同key都拉取到同一…

一.数据倾斜发生的原理 原理:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常…

调优概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各…

九.数据类型 Symbol /* * Symbol 数据类型 概念: Symbol 提供一个独一无二的值 * */ { let a1 = Symbol(); let a2 = Symbol(); console.log(a1===a2,a1,a2); //false let a3 = Symbol.for('a3'); //*Symbol.for 会检查window下是否存在 'a3' let a4 = Symbol.for('a3'); console.log(a3===a4); //true…

原文:https://www.imooc.com/article/8449 ------------------------------------------------------------------ PHP并发IO编程之路(深度长文) 原创 8235浏览 2016-05-30 16:31:54 小字号       并发IO问题一直是服务器端编程中的技术难题,从最早的同步阻塞直接Fork进程,到Worker进程池/线程池,到现在的异步IO.协程.PHP程序员因为有强大的LAMP框架,对这…

结对编程项目总结   一.项目需求分析与功能总结 (1)用户注册功能 用户提供手机号码,点击注册将收到一个注册码,用户可使用该注册码完成注册. (2)设置密码功能 密码6-10位,必须含大小写字母和数字. 有两种场景需要修改密码: ①新注册用户首次设置密码,用户输入两次密码匹配后设置密码成功. ②已注册用户登录状态下修改旧密码.用户在登录状态下可修改密码,输入正确的原密码,再输入两次相同的新密码后修改密码成功. (3)设置试卷功能 ①选择题目难度类型:小学.初中或高中. ②设置题目数量. (4)…

ArrayList和LinkedList是Java集合框架中经常使用的类.如果你只知道从基本性能比较ArrayList和LinkedList,那么请仔细阅读这篇文章. ArrayList应该在需要更多搜索操作的地方使用,并且LinkedList应该在需要更多插入和删除操作的地方使用.” ArrayList使用  Array 数据结构,LinkedList使用  DoublyLinkedList 数据结构.在这里,我们要讨论基础数据结构如何影响插入,搜索的性能,以及删除操作  ArrayList …

Shuffle简介 Shuffle的本意是洗牌.混洗的意思,把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据.而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则"打乱"成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理.其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前,具体可以分为map端和reduce端前后两个部分. 在shuffle之前,也就是在map阶段,MapReduce会对要处理的数据进行分片(split)操作,…

1. 调度策略 TaskScheduler会先把DAGScheduler给过来的TaskSet封装成TaskSetManager扔到任务队列里,然后再从任务队列里按照一定的规则把它们取出来在SchedulerBackend给过来的Executor上运行.这个调度过程实际上还是比较粗粒度的,是面向TaskSetManager的. TaskScheduler是以树的方式来管理任务队列,树中的节点类型为Schdulable,叶子节点为TaskSetManager,非叶子节点为Pool,它们之间的继承关…

数据倾斜调优与shuffle调优 数据倾斜发生时的现象 1)个别task的执行速度明显慢于绝大多数task(常见情况) 2)spark作业突然报OOM异常(少见情况) 数据倾斜发生的原理 在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.以至于大部分task只需几分钟,而个别task需要几小时,导致整个task作业需要几个小时才能运行完成.而且如果某个task数据量特别大的时候,甚至会导致…

什么是数据劫持 Object数据劫持实现原理 Array数据劫持的实现原理 Proxy.Reflect 一.什么是数据劫持 定义:访问或者修改对象的某个属性时,在访问和修改属性值时,除了执行基本的数据获取和修改操作以外,还基于数据的操作行为,以数据为基础去执行额外的操作. 当前最经典的数据劫持应用就是数据渲染,各大前端框架的核心功能都是基于数据渲染来实现. 数据劫持实现的核心API就是在ES5中提供的Object.defineProperty()以及基于数组的数据修改方法push.pop.uns…