题意: 你正在使用的音乐播放器有一个所谓的乱序功能,即随机打乱歌曲的播放顺序.假设一共有s首歌,则一开始会给这s首歌随机排序,全部播放完毕后再重新随机排序.继续播放,依此类推.注意,当s首歌播放完毕之前不会重新排序.这样,播放记录里的每s首歌都是1-s的一个排列.给出一个长度为n(1≤s,n≤100000)的播放记录(不一定是从最开始记录的),你的任务是统计下次随机排序所发生的时间有多少种可能性.例如,s=4,播放记录是3, 4, 4, 1, 3, 2, 1, 2, 3, 4,不难发现只有一种可…

一.经验 1.Spark Streaming包含三种计算模式:nonstate .stateful .window 2.kafka可通过配置文件使用自带的zookeeper集群 3.Spark一切操作归根结底是对RDD的操作 4.部署Spark任务,不用拷贝整个架包,只需拷贝被修改的文件,然后在目标服务器上编译打包. 5.kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录,貌似tmp目录有文件数和磁盘容量限制 6.ES的分片类似kafka的partition 7spark Graph根据边集…

1,数据集简介 SVHN(Street View House Number)Dateset 来源于谷歌街景门牌号码,原生的数据集1也就是官网的 Format 1 是一些原始的未经处理的彩色图片,如下图所示(不含有蓝色的边框),下载的数据集含有 PNG 的图像和 digitStruct.mat  的文件,其中包含了边框的位置信息,这个数据集每张图片上有好几个数字,适用于 OCR 相关方向. 这里采用 Format2, Format2 将这些数字裁剪成32x32的大小,如图所示,并且数据是 .mat…

无论是Hadoop还是spark,shuffle操作都是决定其性能的重要因素.在不能减少shuffle的情况下,使用一个好的shuffle管理器也是优化性能的重要手段. ShuffleManager的主要功能是在task直接传递数据,所以getWriter和getReader是它的主要接口. 大流程:   1)需求方:当一个Stage依赖于一个shuffleMap的结果,那它在DAG分解的时候就能识别到这个依赖,并注册到shuffleManager:   2)供应方:也就是shuffleMap,…

$play[i]$表示以$i$这个点结束的连续$s$个播放记录是否是无重复的,这样最后只需要枚举可能的播放时间,然后检查对应的播放区间是否是单独的就可以了.特殊情况是,出现的所有播放记录无重复,且长度小于等于$s$,这种情况,答案就是$s$. AC代码 #include <stdio.h> #include <string.h> + ; int play[maxn], re[maxn], cnt[maxn]; int main() { int n, s, T; scanf(&quo…

[转]原博文地址:https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July/blob/master/ebook/zh/02.09.md 完美洗牌算法 题目详情 有个长度为2n的数组{a1,a2,a3,...,an,b1,b2,b3,...,bn},希望排序后{a1,b1,a2,b2,....,an,bn},请考虑有无时间复杂度o(n),空间复杂度0(1)的解法. 题目来源:此题是去年2013年UC的校招笔试题,看似简单,按照题目所要…

欢迎转载,转载请注明出处. 概要 Spark 1.1中对spark core的一个重大改进就是引入了sort-based shuffle处理机制,本文就该处理机制的实现进行初步的分析. Sort-based Shuffle之初体验 通过一个小的实验来直观的感受一下sort-based shuffle算法会产生哪些中间文件,具体实验步骤如下所述. 步骤1: 修改conf/spark-default.conf, 加入如下内容 spark.shuffle.manager SORT 步骤2: 运行spa…

shuffle调优参数 new SparkConf().set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true") spark.shuffle.consolidateFiles:是否开启shuffle block file的合并,默认为false//设置从maPartitionRDD上面到到下个stage的resultTask时数据的传输快可以聚合(具体原理可以看下shuffle的原理设置和没设置的区别)spark.reducer.m…

print_r(range(1,20)); 输出,range产生 Array( [0] => 1 [1] => 2 [2] => 3 [3] => 4 [4] => 5 [5] => 6 [6] => 7 [7] => 8 [8] => 9 [9] => 10 [10] => 11 [11] => 12 [12] => 13 [13] => 14 [14] => 15 [15] => 16 [16] =>…

MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序.系统执行排序的过程——将map输出作为输入传给reducer——称为shuffle.shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分,从许多方面来看,shuffle是MapReduce的“心脏”,是奇迹发生的地方.事实上,shuffle这个说法并不准确.因为在某些语境中,它只代表reduce任务获取map输出的这部分过程.在这里,我们将其理解为从map产生输出到reduce的消化输入的整个过程. map端: map函数开始产生输出时,并…