一.概述 垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为“GC”,它诞生于1960年 MIT 的 Lisp 语言,经过半个多世纪,目前已经十分成熟了. jvm 中,程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈都是随线程而生随线程而灭,栈帧随着方法的进入和退出做入栈和出栈操作,实现了自动的内存清理,因此,我们的内存垃圾回收主要集中于 java 堆和方法区中,在程序运行期间,这部分内存的分配和使用都是动态的. 二.垃圾收集器(garbage collector (GC)) 是什么? GC其实是一种自…

最近项目中接触了一点WCF的知识,也就是怎么调用WCF服务,上网查了一些资料,很快就搞出来,可是不符合头的要求,主要有以下几个方面: ①WCF的地址会变动,地址虽变,但是里面的逻辑不变! ②不要引用WCF服务的接口DLL文件,这样会导致一定的耦合性(虽然接口一旦指定就不会改动了)! 1.手动配置服务(这种方式比较傻瓜) 这种方式比较容易,也不多说了,直接给个地址就好了:学习 WCF (6)--学习调用WCF服务的各种方法  2.引用接口DLL,通过地址动态调用WCF服务 1 private vo…

一.概述 在spark程序中,当一个传递给Spark操作(例如map和reduce)的函数在远程节点上面运行时,Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本.这些变量会被复制到每台机器上,并且这些变量在远程机器上的所有更新都不会传递回驱动程序.通常跨任务的读写变量是低效的,但是,Spark还是为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量:广播变(broadcast variable)和累加器(accumulator) 二.广播变量broadcast variable 2.1 为什么…

一.Transformation spark常用的Transformation算子如下表: Transformation算子 Meaning(含义) map(func) 对原RDD中每个元素运用 func 函数,并生成新的RDD filter(func) 对原RDD中每个元素使用func 函数进行过滤,并生成新的RDD flatMap(func) 与 map 类似,但是每一个输入的 item 被映射成 0 个或多个输出的 items( func 返回类型需要为 Seq ). mapPartiti…

概述 在spark程序中,当一个传递给Spark操作(例如map和reduce)的函数在远程节点上面运行时,Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本.这些变量会被复制到每台机器上,并且这些变量在远程机器上的所有更新都不会传递回驱动程序.通常跨任务的读写变量是低效的,但是,Spark还是为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量:广播变量(broadcast variable)和累加器(accumulator) 广播变量broadcast variable 为什么要将变量定义成…

目的:同一个时刻,只能有一个应用程序打开我们的驱动程序. ①原子操作: v = ATOMIC_INIT( i )  定义原子变量v并初始化为i atomic_read(v)        返回原子变量的值atomic_set(v,i)        设置原子变量的值 atomic_inc_and_test(v)     自加后和测试是否为0  为0则返回trueatomic_dec_and_test(v)     自减后和测试是否为0  为0则返回trueatomic_inc(v) 自加#ato…

一.前言 上次实验,我们介绍了zigbee原理的应用与使用,进行了基于zigbee的串口发送协议,但是上个实验并没有实现数据的收发.在这个实验中,我们要进行zigbee的接受和发送实验. 二.实验功能 协调器以3 秒为周期(周期性广播),向终端节点发送一个数组数据0123456789,协调器接收到数据后,通过串口让电脑显示接收到的数据. 三.代码分析 本实验是一个周期性广播实验,故有终端节点,协调器之分.先给大家介绍一下什么是协调器和终端节点.协调器在整个zigbee网络中只能有一个,相当于网络…

最近做的也个项目,要做一个IOS的新闻展示view(有图有文字,不用UIwebview,因为数据是用webservice解析的到的json数据),自己一直没有头绪,可后来听一个学长说可以用listview..但我查了查ios好像没有listview.于是就用UITableView和自定义cell解决了这个问题. 效果图如下: UITableView: // //  NewsDetailViewController.h //  SildToDo // //  Created by WildCat …

摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…