ation算子通过sparkContext执行提交作业的runJob,触发rdd的DAG执行 (foreach) foreach(f) 会对rdd中的每个函数进行f操作,下面的f操作就是打印输出没有元素  saveAsTextFile 将rdd保存到hdfs指定的路径,将rdd中每一个分区保存到hdfs上的block saveAsObjectFile 将rdd中每10个元素组成一个array,然后将这个array序列化,映射为(null,bytesWritable(y)) 写入hdfs为Sequ…

value类型的算子 处理数据类型为value型的算子(也就是这个算子只处理数据类型为value的数据),可以根据rdd的输入分区与输出分区的关系分为以下几个类型 (1)输入分区与输出分区一对一型 map型:对rdd的每个数据项,通过用户自定义的函数映射转换成一个新的rdd 上面4个方框表示4个rdd分区,当第一个方框中的rdd经过用户自定义的map函数从v1映射为v,1.这种操作只有等到action算子触发后,这个函数才会和其他的函数在一个stage中对数据进行运算 flagMap型:将原来的…

 transgormation的算子对key-value类型的数据有三种: (1)输入 与 输出为一对一关系 mapValue();针对key-value类型的数据并只对其中的value进行操作,不对key进行操作  (2)对单个rdd聚集 combineByKey 相当于将(v1,2 v1,1)转为(v1,Seq(1,2))的rdd  reduceByKey 就是将相同的key合并,算出他们的和  partitionBy 对rdd进行分区,如果原有的rdd与现在的rdd一致则不进行分区:如果不…

之前简单写过如何创建lib和dll文件及简单的使用(http://blog.csdn.net/betabin/article/details/7239200).现在先再深入点写写dll的加载方式. dll的加载方式主要分为两大类,显式和隐式链接.具体名词解释如下: 隐式链接有时称为静态加载或加载时动态链接. 显式链接有时称为动态加载或运行时动态链接. 这样我们就大概理解了这两种链接方式了,然后我们再来讲讲如何具体的操作. 在隐式链接下,使用 DLL 的可执行文件链接到该 DLL 的创建者所提供的…

CSS的选择器分为两大类:基本选择题和扩展选择器. 基本选择器: 标签选择器:针对一类标签 ID选择器:针对某一个特定的标签使用 类选择器:针对你想要的所有标签使用 通用选择器(通配符):针对所有的标签都适用(不建议使用) 高级选择器: 后代选择器:用空格隔开 交集选择器:用.隔开 并集选择器(分组选择器):用逗号隔开 伪类选择器 https://blog.csdn.net/DYD850804/article/details/80997251…

数据类型 强类型语言:要求变量的使用要严格符合规定,所有变量都必须先定义后才能使用 Java的数据类型分为两大类 基本类型(primitive type) 数值类型 整数类型 byte占1个字节范围:-128-127 short占2个字节范围:-32768-23768 int占4个字节范围:-2147483648-2147483648 long占8个字节范围:-9223372036854775808-9223372036854775808 浮点类型 float占4个字节 double占8个字节…

java的数据类型分为两大类 基本类型(primitive type) 数据类型 整数类型 byte占一个字节范围:-128-127 short占两个字节范围:-32768-32767 int占四个字节范围:-2147483648-2147483647 long占用八个字节范围:-9223372036854775808-9223372036854775807 浮点类型 float:占四个字节 double:占八个字节 字符类型 char:占两个字节 boolean类型 占1位 false 代表错…

创建型: 1. 单件模式(Singleton Pattern) 2. 抽象工厂(Abstract Factory) 3. 建造者模式(Builder) 4. 工厂方法模式(Factory Method) 5. 原型模式(Prototype)结构型: 6. 适配器模式(Adapter Pattern) 7. 桥接模式(Bridge Pattern) 8. 装饰模式(Decorator Pattern) 9. 组合模式(Composite Pattern) 10. 外观模式(Facade Patte…

一.前言 最近整理了 Tomcat 调优这块,基本上面试必问,于是就花了点时间去搜集一下 Tomcat 调优都调了些什么,先记录一下调优手段,更多详细的原理和实现以后用到时候再来补充记录,下面就来介绍一下,Tomcat 调优大致分为两大类. 1.Tomcat的自身调优 采用动静分离节约 Tomcat 的性能 调整 Tomcat 的线程池 调整 Tomcat 的连接器 修改 Tomcat 的运行模式 禁用 AJP 连接器 2.JVM的调优 调优Jvm内存   二.Tomcat 自身调优 1.采用动…

HOOK技术主要分为两大类,一是内核层HOOK,一是用户层HOOK. 用户层HOOK也就是在ring3环境下hook kenerl32.dll.User3.dll.Gui32.dll.Advapi.dll等导出的函数.而内核层HOOK就是HOOK只有ring0级别环境下才能操作写入改变的内核对象,例如SSDT系统服务描述符表等.综合而言,主要有以下9种HOOK技术. (1)消息钩子消息钩子是最常见的钩子之一,例如常见的键盘鼠标钩子,很多木马就是通过消息钩子获取密码的.消息钩子是由Win32子系统…

Java的数据类型分为两大类:基本类型和引用类型: 基本类型只能保存一些常量数据,引用类型除了可以保存数据,还能提供操作这些数据的功能: 为了操作基本类型的数据,java也对它们进行了封装, 得到八个类,就是java中的基本类型的封装类:他们分别是: 八种基本类型: byte short    int   long float double    char    boolean 对应的包装类 : Byte Short Integer Long Float Double Character Boo…

常用transformation及action介绍,spark算子详解 一.常用transformation介绍 1.1 transformation操作实例 二.常用action介绍 2.1 action操作实例 三.spark算子详解 3.1弹性分布式数据集 (RDD) 3.2Spark 算子大致可以分为以下两类 3.2.1Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理 3.2.2Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext…

在spark中,reduceByKey.groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多,结合使用过程中的体会简单总结: 我的代码实践:https://github.com/wwcom614/Spark •reduceByKey 用于对每个key对应的多个value进行merge操作,最重要的是它能够在本地先进行merge操作,并且merge操作可以通过函数自定义: •groupByKey 也是对每个key进行操作,但只生成一个sequence,groupByKey本身不能自定义…

Spark 是大数据领域的一大利器,花时间总结了一下 Spark 常用算子,正所谓温故而知新. Spark 算子按照功能分,可以分成两大类:transform 和 action.Transform 不进行实际计算,是惰性的,action 操作才进行实际的计算.如何区分两者?看函数返回,如果输入到输出都是RDD类型,则认为是transform操作,反之为action操作. 准备 准备阶段包括spark-shell 界面调出以及数据准备.spark-shell 启动命令如下: bin/spark-s…

1.spark的算子分为转换算子和Action算子,Action算子将形成一个job,转换算子RDD转换成另一个RDD,或者将文件系统的数据转换成一个RDD 2.Spark的算子介绍地址:http://spark.apache.org/docs/2.3.0/rdd-programming-guide.html 3.Spark操作基本步骤[java版本,其他语言可以根据官网的案例进行学习] (1)创建配置文件,将集群的运行模式设置好,给作业起一个名字,可以使用set方法其他配置设入. SparkC…

从大类来看,SQL Server中的锁可以分为如下几类: 共享锁(S锁):用于读取资源所加的锁.拥有共享锁的资源不能被修改.共享锁默认情况下是读取了资源马上被释放.比如我读100条数据,可以想像成读完了第一条,马上释放第一条,然后再给第二条数据上锁,再释放第二条,再给第三条上锁.以此类推直到第100条.这也是为什么我在图9和图10中的查询需要将隔离等级设置为可重复读,只有设置了可重复读以上级别的隔离等级或是使用提示时,S锁才能持续到事务结束.实际上,在同一个资源上可以加无数把S锁. 排他锁(X锁…

Java JUC之Atomic系列12大类实例讲解和原理分解 2013-02-21      0个评论       作者:xieyuooo 收藏    我要投稿 在java6以后我们不但接触到了Lock相关的锁,也接触到了很多更加乐观的原子修改操作,也就是在修改时我们只需要保证它的那个瞬间是安全的即可,经过相应的包装后可以再处理对象的并发修改,以及并发中的ABA问题,本文讲述Atomic系列的类的实现以及使用方法,其中包含: 基本类:AtomicInteger.AtomicLong.Atomic…

一.spark的算子分类 转换算子和行动算子 转换算子:在使用的时候,spark是不会真正执行,直到需要行动算子之后才会执行.在spark中每一个算子在计算之后就会产生一个新的RDD. 二.在编写spark程序的时候,会遇到可以通过spark算子完成的操作,同时,scala原生语法也可以完成的操作是,两者的区别是什么? scala在执行语句的时候是在JVM进程执行,所有的计算全是在JVM中通过相应的调度完成. 而spark的RDD执行时,是通过分布式计算的方式完成. 三.转换算子的使用 map算…

spark算子大致上可分三大类算子: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据. 3.Action算子,这类算子会触发SparkContext提交作业. 一.Value型Transformation算子 1)map val a = sc.parallelize(List() val…

前言 传统的RDD相对于mapreduce和storm提供了丰富强大的算子.在spark慢慢步入DataFrame到DataSet的今天,在算子的类型基本不变的情况下,这两个数据集提供了更为强大的的功能.但也有些功能暂时无法使用.比如reduceByKey,在DataFrame和DataSet里是没有的.所以觉得有必要做一些梳理. 准备工作 测试数据,json格式: { "DEVICENAME": "test1", "LID": 17050131…

Spark算子总结(带案例) spark算子大致上可分三大类算子: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据. 3.Action算子,这类算子会触发SparkContext提交作业. 一.Value型Transformation算子 1)map val a = sc.parallel…

无关性 无关性的体现有两个方面: 1.平台无关性:可在不同的操作系统和机器指令集上执行,可在不同厂商的虚拟机平台上执行. 2.语言无关性:用不同编程语言写出的代码编译生成的文件都可以运行. 实现思想: 面向接口,定义虚拟机和编译器之间的接口规范.也就是编译后文件的存储格式——字节码(ByteCode). 任意一种编程语言,只要生成符合存储格式规范的Class文件,就可以被任意虚拟机执行. Class文件结构 Class文件结构是在<Java虚拟机规范>中定义的. Class文件的存储结构类似于…

转自:http://www.gamelook.com.cn/2015/01/201906 如何有效的推广自己App,是每个发行商都要考虑的问题,当然每个产品都有适合自己的推广方式.本文就集结了包括应用商店的推广.网盟类推广.应用内推广.社会化推广.线下推广以及新媒体推广,总计6大类37种推广方式教你在国内推广自己的App. 一.应用商店推广: 1. 手机厂商应用商店:如联想乐商店,HTC市场,oppo nearme,魅族市场,moto智件园等.渠道部门需要较多运营专员来跟手机厂商商店接触. 2.…

<深入理解Spark:核心思想与源代码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源代码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源代码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源代码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源代码分析>一书第三章第一部分的内容请看链接<深入理解Spa…

1:在我们Android开发中,常见的布局的方式有6大类 线性布局LinearLayout 相对布局RelativeLayout 表格布局TableLayout 单帧布局FrameLayout 绝对布局AbsoluteLayout 瀑布流布局 recylerview(流行的)-----请查看------->友情链接 http://blog.csdn.net/zchlww/article/details/51524951 2:使用特点 使用最多的是:   线性布局LinearLayout , 相对…

http://lxw1234.com/archives/2015/07/363.htm Spark算子:RDD基本转换操作(1)–map.flagMap.distinct Spark算子:RDD创建操作 Spark算子:RDD基本转换操作(2)–coalesce.repartition Spark算子:RDD基本转换操作(3)–randomSplit.glom Spark算子:RDD基本转换操作(4)–union.intersection.subtract Spark算子:RDD基本转换操作(5…

今天做了一个项目,需求是客户登陆后,可以从会员中心发布详细信息(包括联系信息和公司信息),插入到数据库后在将来生成一个公司页面模板,一般的产品大类+小类 用repeater嵌套就可以了,但是这个涉及到某个用户发布某几个产品大类+小类,首先根据登陆的session("userid"),从产品表中取得产品大类id,,一个session("userid")能发布多个产品,代码如下: private void bindSWDaLei() { //暂时先绑定上所有信息?? i…

  UserView--第二种方式(避免第一种方式Set饱和),基于Spark算子的java代码实现   测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.jav…

UserView--第一种方式set去重,基于Spark算子的java代码实现 测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap…

Spark算子实战应用 数据集 :http://grouplens.org/datasets/movielens/ MovieLens 1M Datase 相关数据文件 : users.dat ---UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code movies.dat --- MovieID::Title::Genres ratings.dat ---UserID::MovieID::Rating::Timestamp SogouQ.mini 完成以下业务需求…