参考链接:https://blog.csdn.net/qq_56870570/article/details/118492373 result_with_newipad.write.mode("Append").csv("C:\\Users") 数据格式如下: 但在写文件时最后一列address报的是乱码 具体方式可以在写csv下写option添加utf-8格式 result_with_newipad.writer.mode("overwrite"

分布式系统中的RPC请求经常出现乱序的情况.  写一个算法来将一个乱序的序列保序输出.例如,假设起始序号是1,对于(1, 2, 5, 8, 10, 4, 3, 6, 9, 7)这个序列,输出是:  1  2  3, 4, 5  6  7, 8, 9, 10 上述例子中,3到来的时候会发现4,5已经在了.因此将已经满足顺序的整个序列(3, 4, 5)输出为一行. 要求:  1. 写一个高效的算法完成上述功能,实现要尽可能的健壮.易于维护  2. 为该算法设计并实现单元测试 我的思路是:  假设输入

分布式系统中的RPC请求经常出现乱序的情况.写一个算法来将一个乱序的序列保序输出.例如,假设起始序号是1,对于(1, 2, 5, 8, 10, 4, 3, 6, 9, 7)这个序列,输出是:123, 4, 567, 8, 9, 10 上述例子中,3到来的时候会发现4,5已经在了.因此将已经满足顺序的整个序列(3, 4, 5)输出为一行. #include<stdio.h> int main() { int num ; while(scanf("%d",&num)!=

前言 在前两篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中引出了spark shuffle的三种实现,spark shuffle写操作三部曲之BypassMergeSortShuffleWriter 讲述了BypassMergeSortShuffleWriter 用于shuffle写操作的具体细节,实现相对比较朴素,实现比较朴素,值得参考和学习.本篇文章,主要剖析了 UnsafeShuffleWriter用作写shuffle数据的具体细节.下面先来看UnsafeShuffleWrite

提出问题 1. spark shuffle的预聚合操作是如何做的,其中底层的数据结构是什么?在数据写入到内存中有预聚合,在读溢出文件合并到最终的文件时是否也有预聚合操作? 2. shuffle数据的排序是如何做的? 分区内的数据是否是有序的?若有序,spark 内部是按照什么排序算法来排序每一个分区上的key的? 3. shuffle的溢出操作和TaskMemoryManager的关系? 4. 在数据溢出阶段,内存中数据的排序是使用算法进行排序的? 5. 在溢出文件数据合并阶段,内存中的数据的排

Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的:而Spark Task则是基于线程模型的. 多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型,指的是同一个节点上多个任务的运行模式.无论是MapReduce和Spark,整体上看都是多进程的:MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的:Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的. 多进程模型便于细粒度控

<?php/*把内容写到 csv 格式的文件中 基本思路是:1.用 $fp = fopen("filename", 'mode')打开一个csv文件,可以是打开时才建立的2.用putcsv($fp, $array); 读取 csv 格式的文件内容基本思路是:1.用$fp = fopen("file.csv", "mode") 打开一个csv文件;2.用fgetcsv($fp[,....])读取里面的内容,返回是数组形式,[,..]可选参数

最近提交一个spark应用之后发现执行非常慢,点开spark web ui之后发现卡在一个job的一个stage上,这个stage有100000个task,但是绝大部分task都分配到两个executor上,其他executor非常空闲,what happened? 查看spark task分配逻辑发现,有一个data locality即数据本地性的特性,详见 https://www.cnblogs.com/barneywill/p/10152497.html即会按照locality级别的优先级

绪论 首先写这个文章的时候仅仅花了2个晚上(我是菜鸟所以很慢),自己之前略懂selenium,但是不是很懂csv,这次相当于练手了. 第一章 环境介绍 具体实验环境 系统 Windows10教育版 1709版本 python  3.6.3  Selenium  3.12.0 bs4  0.0.1 csv  1.0 第二章 过程 这里是一份利用Selenium写成的爬取猫眼电影top100的代码,具体没有什么好讲的,以下我会提几个需要注意的地方. from selenium import webd

Function.prototype.call = function(context,...args){ var context = context || window; context.fn = this; var result = eval(`context.fn(...args)`); delete context.fn; return result; } call的实质就是调用函数时候改变函数中this的指向,利用对象中函数调用时候 this指向这个对象的特性我们给函数加上fn属性,指向

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/45586553 在Android全部系统自带的控件其中,ListView这个控件算是使用方法比較复杂的了,关键是使用方法复杂也就算了,它还常常会出现一些稀奇古怪的问题.让人非常头疼.比方说在ListView中载入图片,假设是同步载入图片倒还好,可是一旦使用异步载入图片那么问题就来了,这个问题我相信非常多Android开发人员都以前遇到过.就是异步载入图片会出现错位乱序的情况.遇到这

乱序问题 在业务编写 FlinkSQL 时, 非常常见的就是乱序相关问题, 在出现问题时,非常难以排查,且无法稳定复现,这样无论是业务方,还是平台方,都处于一种非常尴尬的地步. 在实时 join 中, 如果是 Regular Join, 则使用的是 Hash Join 方式, 左表和右表根据 Join Key 进行hash,保证具有相同 Join Key 的数据能够 Hash 到同一个并发,进行 join 的计算 . 以下面的例子进行说明, 以下有三张表, 分别是订单表, 订单明细表, 和商品类

http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2009/07/15/1524415.html 1.IP分片的情况.IP软件包有一个［分片］和［重组］模块,一个IP数据报在传输中可以被ip软件包的［分片］模块分片,在目的接收端B的IP软件包 的[重组]模块重新组合.接收端B的IP软件包如果收到乱序的IP报文,是不会把这个包交付到高层TCP协议的,直到收到同一个IP报文的全部分片.所 以,如果发送端的FIN被分片,接收端B在收到完整的此IP数据报之前,TCP模块不

题目 乱序字符串 给出一个字符串数组S,找到其中所有的乱序字符串(Anagram).如果一个字符串是乱序字符串,那么他存在一个字母集合相同,但顺序不同的字符串也在S中. 您在真实的面试中是否遇到过这个题? Yes 样例 对于字符串数组 ["lint","intl","inlt","code"] 返回 ["lint","inlt","intl"] 注意 所有的字符串都只

小结: 1. 很多时候,编译器和 CPU 引起内存乱序访问不会带来什么问题,但一些特殊情况下,程序逻辑的正确性依赖于内存访问顺序,这时候内存乱序访问会带来逻辑上的错误, 2. https://github.com/torvalds/linux/blob/master/Documentation/memory-barriers.txt#L111 ============================ ABSTRACT MEMORY ACCESS MODEL ===================

之前用HTML5的Audio API写了个音乐频谱效果,再之后又加了个播放列表就成了个简单的播放器,其中弄了个功能是'Shuffle'也就是一般播放器都有的列表打乱功能,或者理解为随机播放. 但我觉得随机播放绝对要好实现些,用Math.random()产生一个介于1到歌曲数目之间的随机数便可,然后player.play(随机数). 而列表的打乱情况要不一样点,一是要呈现到界面,歌曲顺序要随机排,二是播放顺序不变,该哪是哪,只是该位置上的歌曲可能已经变成其他曲目了.抽象出来就是数组元素的重排,那么

本文简单介绍volatile关键字的使用,进而引出编译期间内存乱序的问题,并介绍了有效防止编译器内存乱序所带来的问题的解决方法,文中简单提了下CPU指令乱序的现象,但并没有深入讨论. 以下是我搭建的博客地址: http://itblogs.ga/blog/20150329150706/    欢迎到这里阅读文章. volatile关键字 volatile关键字用来修饰一个变量,提示编译器这个变量的值随时会改变.通常会在多线程.信号处理.中断处理.读取硬件寄存器等场合使用. 程序在执行时,通常将数

这两篇博客[1][2]的模式是我心仪的一种科技博客的方式,提供源代码,显示运行图形结果,通俗地介绍理论原理. 直接把结论摘录下来吧. 随机算法如果写成如下形式 randomIndex = random.randint(0, len(items) - 1) 则得到一个偏序的结果,正确的写法是 randomIndex = random.randint(i, len(items) - 1) 只有这样,才能得到无偏的结果. 注: 所谓无偏,简单理解就是给定一个数组,随机乱序 n 多次,那么得到的结果应该

毕业后稀里糊涂的闭门造车了两年,自己的独立博客也写了两年,各种乱七八糟,最近准备把自己博客废了,现在来看了下这两年写的对我来说略微有点意义的文章只此一篇,转载过来以作留念. 写的很肤浅且凌乱,请见谅. 我的服务器主要完成一个内网音视频实时转发功能,以及其他一些业务.设计大概如下: 服务器上分为接收线程,业务处理线程,发送线程.接收线程socket绑定到完成端口.业务处理线程是采用多线程的模拟完成端口,发送线程也是多线程采用模拟完成端口.这样做的目的是想业务处理线程阻塞并不影响发送和接收. 客户端

上一篇讲述了用位图实现无重复数据的排序,排序算法一下就写好了,想弄个大点数据测试一下,因为小数据在内存中快排已经很快. 一.生成的数据集要求 1.数据为0--2147483647(2^31-1)范围内的整数: 2.数据集包含60%的0--2^31-1的整数,即踢去40%的数: 3.数据集中无重复数据,即任意两个数不相等: 4.生成的数据尽可能乱序. 二.方案分析 开始只是想弄个大点数据玩一下而已,觉得测试数据应该要满足上面的要求,动手写的时候发现,满足前3个要求都很容易,实现尽可能的乱序不好处理

 题目:在一个文件中有 10G 个整数,乱序排列,要求找出中位数.内存限制为 2G.只写出思路即可(内存限制为 2G的意思就是,可以使用2G的空间来运行程序,而不考虑这台机器上的其他软件的占用内存). 关于中位数:数据排序后,位置在最中间的数值.即将数据分成两部分,一部分大于该数值,一部分小于该数值.中位数的位置:当样本数为奇数时,中位数=(N+1)/2 ; 当样本数为偶数时,中位数为N/2与1+N/2的均值(那么10G个数的中位数,就第5G大的数与第5G+1大的数的均值了). 分析:明显是一道