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花菜回锅肉
大数据spark大数据hadoop
spark3.1.2单机安装部署概述Spark是一个性能优异的集群计算框架,广泛应用于大数据领域。类似Hadoop,但对Hadoop做了优化,计算任务的中间结果可以存储在内存中,不需要每次都写入HDFS,更适用于需要迭代运算的算法场景中。Spark专注于数据的处理分析,而数据的存储还是要借助于Hadoop分布式文件系统HDFS等来实现。大数据问题场景包含以下三种:复杂的批量数据处理基于历史数据的交
- Spark基本概念
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Spark核心组件Driver将用户程序转化为作业(job)在Executor之间调度任务(task)跟踪Executor的执行情况通过UI展示查询运行情况ExecutorSparkExecutor是集群中工作节点(Worker)中的一个JVM进程,负责在Spark作业中运行具体任务(Task),任务彼此之间相互独立。负责运行组成Spark应用的任务,并将结果返回给驱动器进程它们通过自身的块管理器
- Spark 基本概念
Buutoorr
spark大数据分布式scala
#官网部分解释ClusterModeOverview-Spark3.3.0DocumentationApplication:指的是用户编写的Spark应用程序/代码,一个完整的main方法程序,包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码,如main方法中有WordCount代码有哪些命令会产生一个Applicationspark/bin/pyspark【输入exi
- Spark基础【RDD依赖关系--源码解析】
OneTenTwo76
Sparksparkscala大数据
文章目录一RDD依赖关系1RDD血缘关系2RDD依赖关系3RDD阶段划分4RDD任务划分一RDD依赖关系1RDD血缘关系相邻两个RDD之间的关系,称之为依赖关系,多个连续的依赖关系称之为血缘关系RDD只支持粗粒度转换,即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage(血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为,当该RDD的部分分区数
- Hive重点面试题
Major Tom _
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- linux的apache安装,Apache Kylin | 安装指南
姜白的树洞
linux的apache安装
软件要求Hadoop:2.7+,3.1+(sincev2.5)Hive:0.13-1.2.1+HBase:1.1+,2.0(sincev2.5)Spark(可选)2.3.0+Kafka(可选)1.0.0+(sincev2.5)JDK:1.8+(sincev2.5)OS:Linuxonly,CentOS6.5+orUbuntu16.0.4+在HortonworksHDP2.2-2.6and3.0,C
- kylin linux 安装教程,Apache Kylin | 安装指南
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kylinlinux安装教程
软件要求Hadoop:2.7+Hive:0.13-1.2.1+HBase:1.1+Spark2.1.1+JDK:1.7+OS:Linuxonly,CentOS6.5+orUbuntu16.0.4+用HortonworksHDP2.2-2.6,ClouderaCDH5.7-5.11,AWSEMR5.7-5.10,AzureHDInsight3.5-3.6进行测试。出于试用和开发的目的,我们建议您使用
- Java 大视界 -- Java 与 Spark SQL:结构化数据处理与查询优化(五)
青云交
大数据新视界Java大视界SparkSQL结构化数据查询优化数据分区缓存策略日志分析电商数据分析java
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- Hive 整合 Spark 全教程 (Hive on Spark)
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hadoop.proxyuser.luanhao.groups*hadoop.proxyuser.luanhao.groups*2)HDFS配置文件配置hdfs-site.xmldfs.namenode.http-addressBigdata00:9870dfs.namenode.secondary.http-addressBigdata00:9868dfs.replication13)YARN配
- 如何使用Spark Streaming
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一、什么叫SparkStreaming基于SparkCore,大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理二、SparkStreaming依赖org.apache.sparkspark-streaming_2.112.1.2三、什么叫DStreamDStream:DiscretizedStream离散流,这是SparkStreaming对内部持续的实时数据流的抽象描述,即我们处理的一个实时数据流,在S
- Spark 任务与 Spark Streaming 任务的差异详解
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Spark任务与SparkStreaming任务的主要差异源自于两者的应用场景不同:Spark主要处理静态的大数据集,而SparkStreaming处理的是实时流数据。这些差异体现在任务的调度、执行、容错、数据处理模式等方面。接下来,我们将从底层原理和源代码的角度详细解析Spark任务和SparkStreaming任务的差别。1.任务调度模型差异1.1Spark任务的调度模型Spark的任务调度基
- 4 Spark Streaming
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4SparkStreaming一级目录1.整体流程2.数据抽象3.DStream相关操作4.SparkStreaming完成实时需求1)WordCount2)updateStateByKey3)reduceByKeyAndWindow一级目录SparkStreaming是一个基于SparkCore之上的实时计算框架,可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理,具有高吞吐量和容错能力强等特点。S
- spark和python的区别_Spark入门(Python)
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spark和python的区别
Spark是第一个脱胎于该转变的快速、通用分布式计算范式,并且很快流行起来。Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型,可以涵盖广泛的工作流,这些工作流之前被实现为Hadoop之上的特殊系统。Spark使用内存缓存来提升性能,因此进行交互式分析也足够快速(就如同使用Python解释器,与集群进行交互一样)。缓存同时提升了迭代算法的性能,这使得Spark非常适合数据理
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一.环境介绍:1.安装jdk7以上2.python2.7.113.IDEpycharm4.package:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz二.Setup1.解压spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz到目录D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2.62.配置环境变量Path,添加D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2
- spark streaming python_Spark入门:Spark Streaming简介(Python版)
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SparkStreaming是构建在Spark上的实时计算框架,它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。SparkStreaming可结合批处理和交互查询,适合一些需要对历史数据和实时数据进行结合分析的应用场景。SparkStreaming设计SparkStreaming是Spark的核心组件之一,为Spark提供了可拓展、高吞吐、容错的流计算能力。如下图所示,SparkStreaming可整
- Spark 学习-1 (python)
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Spark官方文档快速入门指南Spark架构-Spark教程1.基本概念RDD(resilientdistributeddataset)弹性分布式数据集,对分布式数据和计算的基本抽象。每个Spark应用由一个驱动器程序(driverprogram)发起集群上的并行操作,驱动器程序一般要管理多个执行器(executor)节点。当我们在集群上执行一个操作,不同的节点会对文件不同部分展开计算。驱动器程序
- Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码_windows spark python
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算子:rdd的api的操作,就是算子,flatMap扁平化算子,map转换算子Transformation算子Action算子步骤:1-首先创建SparkContext上下文环境2-从外部文件数据源读取数据3-执行flatmap执行扁平化操作4-执行map转化操作,得到(word,1)5-reduceByKey将相同Key的Value数据累加操作6-将结果输出到文件系统或打印代码:#-*-codi
- Spark入门(Python)
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目录一、安装Spark二、Spark基本操作一、安装Sparkpip3installpyspark二、Spark基本操作#导入spark的SparkContext,SparkConf模块frompysparkimportSparkContext,SparkConf#导入os模块importos#设置PYSPARK的python环境os.environ['PYSPARK_PYTHON']="C:\\
- hive表指定分区字段搜索_Hive学习-Hive基本操作(建库、建表、分区表、写数据)...
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hive简单认识Hive是建立在HDFS之上的数据仓库,所以Hive的数据全部存储在HDFS上。Hive的数据分为两部分,一部分是存在HDFS上的具体数据,一部分是描述这些具体数据的元数据信息,一般Hive的元数据存在MySQL上。Hive是类SQL语法的数据查询、计算、分析工具,执行引擎默认的是MapReduce,可以设置为Spark、Tez。Hive分内部表和外部表,外部表在建表的同时指定一个
- PyDeequ库在AWS EMR启动集群中数据质量检查功能的配置方法和实现代码
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PyDeequ是一个基于ApacheSpark的PythonAPI,专门用于定义和执行“数据单元测试”,从而在大规模数据集中测量数据质量。PyDeequ框架在PySpark代码中提供了全面的数据质量检查功能,能够帮助用户&有效地监控和提升大规模数据集的数据质量。它在PySpark代码中的数据质量检查功能主要包括以下几个方面:核心组件指标计算(MetricsComputation):利用分析器(An
- spark 算子例子_Spark性能调优方法
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公众号后台回复关键词:pyspark,获取本项目github地址。Spark程序可以快如闪电⚡️,也可以慢如蜗牛?。它的性能取决于用户使用它的方式。一般来说,如果有可能,用户应当尽可能多地使用SparkSQL以取得更好的性能。主要原因是SparkSQL是一种声明式编程风格,背后的计算引擎会自动做大量的性能优化工作。基于RDD的Spark的性能调优属于坑非常深的领域,并且很容易踩到。我们将介绍Spa
- Spark性能调优
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1、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
- 在AWS上使用KMS客户端密钥加密S3文件,同时支持PySpark读写和Snowflake导入
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现有AWSEMR集群上运行PySpark代码,可以读写S3上的数据文件,Snowflake数据仓库也需要导入S3上的文件到表。现在要用AWSKMS有客户端密钥加密S3上的文件,同时允许PySpark代码,可以读写S3上的数据文件,Snowflake数据仓库导入S3上的文件到表。为了实现AWSEMR上的PySpark读写KMS加密的S3文件,并让Snowflake导入这些文件,请按照以下步骤操作:一
- 11 Spark面试真题
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11Spark大厂面试真题1.通常来说,Spark与MapReduce相比,Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制?2.hadoop和spark使用场景?3.spark如何保证宕机迅速恢复?4.hadoop和spark的相同点和不同点?5.RDD持久化原理?6.checkpoint检查点机制?7.checkpoint和持久化机制的区别?8.RDD机制理解吗?9.Spa
- OLAP引擎比较
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一,sparksql与dorisspark虽然是一个计算引擎,但sparksql也支持符合通用语法的sql查询,延迟为分钟级。doris是一个OLAP数据库,支持对大数据的复杂查询,延迟为秒级。doris比sparksql快,主要原因在于针对场景不同导致的架构不同。sparksql启动一个查询,需要进行资源调度、任务调度、任务分发,耗时更久。doris是常驻进程,启动一个doris查询后,快速的对
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive豆瓣图书数据分析可视化大屏 豆瓣图书爬虫 图书推荐系统
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系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统,它可以根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的书籍推荐。该系统采用Spark技术,可以实现大数据的实时处理,从而提高推荐系统的准确性和可靠性。此外,该系统还可以根据用户的习惯和偏好,提供更加个性化的书籍推荐,从而满足用户的需求。系统的使用者包含普通用户和管理员两类,普通用户是系统的主要服务对象,主流人群是经常查看
- 【spark床头书系列】Spark Streaming 编程权威使用指南
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SparkStreaming编程权威使用指南文章目录SparkStreaming编程权威使用指南概述快速示例基本概念链接初始化StreamingContext离散化流(DStreams)输入DStreams和Receivers基本源文件流基于自定义接收器的流作为流的RDD队列高级源自定义源接收器的可靠性在DStreams上的转换操作updateStateByKey操作transform操作窗口操作
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SparkStreaming的背压机制是一种根据JobScheduler反馈的作业执行信息来动态调整Receiver数据接收率的机制。在Spark1.5.0及以上版本中,可以通过设置spark.streaming.backpressure.enabled为true来启用背压机制。当启用背压机制时,SparkStreaming会自动根据系统的处理能力来调整数据的输入速率,从而在流量高峰时保证最大的吞
- 1-structedStreaming-基本流程(2.3.1)
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基本流程--spark2.3.1新定义接口--中间使用了一些过度接口为了兼容老版本如:BaseStreamingSourceDataSource为一个类,定义了可插拔的数据源,对应一些列旧的数据源DataSourceV2spark2.3.1新接口,只是一个接口,没有任何方法,需要配合ReadSupport或者WriteSupport接口等一起MicroBatchReadSupport--实现创建M
- 1-structedStreaming-基本流程(2.2.1)
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javaspark大数据hadoophive
基本流程spark2.2.1StructuredNetworkWordCount统计来自socket的wordcount创建stream,指定数据源DataStreamReader--从外部存储加载流数据的接口lines=spark.readStream.format("socket").option("host",host).option("port",port).load()加载数据流为Dat
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
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erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那