- 在Spark中如何配置Executor内存以优化性能
python资深爱好者
sparkjava大数据
在Spark中,配置Executor内存以优化性能是一个关键步骤。以下是一些具体的配置方法和建议:一、Executor内存配置参数在Spark中,Executor的内存配置主要通过以下几个参数进行:--executor-memory或spark.executor.memory:指定每个Executor进程的内存大小。这个参数对Spark作业运行的性能影响很大。适当增加每个Executor的内存量,
- [Spark] 如何设置Spark资源
LZhan
转自1.公众号[Spark学习技巧]如何设置Spark资源2.Spark性能优化篇一:资源调优Spark和YARN管理的两个主要资源:CPU和内存应用程序中每个SparkExecutor都具有相同的固定数量的核心和相同的固定堆大小。使用--executor-cores命令行参数或者通过设置spark.executor.cores属性指定核心数;使用--executor-memory命令行参数或者通
- 【Spark精讲】RDD缓存源码分析
话数Science
SparkSpark精讲大数据spark大数据
面试题:cache后面能不能接其他算子,它是不是action操作?能,不是action算子。源码解析RDD调用cache或persist之后,会指定RDD的缓存级别,但只是在成员变量中记录了RDD的存储级别,并未真正地对RDD进行缓存。只有当RDD计算的时候才会对RDD进行缓存。以HadoopRDD为例overridedefcompute(split:Partition,context:TaskC
- 黑猴子的家:Spark RDD 之 Hadoop 输入输出(数据读取与保存的主要方式之一)
黑猴子的家
1、hadoopRDD和newHadoopRDDSpark的整个生态系统与Hadoop是完全兼容的,所以对于Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型,Spark也同样支持.另外,由于Hadoop的API有新旧两个版本,所以Spark为了能够兼容Hadoop所有的版本,也提供了两套创建操作接口.对于外部存储创建操作而言,hadoopRDD和newHadoopRDD是最为抽象的两个函数接口,主要包含
- 【Spark精讲】RDD特性之数据本地化
话数Science
Spark精讲Spark大数据spark大数据
目录首选运行位置数据的本地化级别谁来负责数据本地化数据本地化执行流程调优代码中的设置方法首选运行位置上图红框为RDD的特性五:每个RDD的每个分区都有一组首选运行位置,用于标识RDD的这个分区数据最好能够在哪台主机上运行。通过RDD的首选运行位置可以让RDD的某个分区的计算任务直接在指定的主机上运行,从而实现了移动计算而不是移动数据的目的,减少了网络传输的开销,如Spark中HadoopRDD能够
- 【Spark精讲】Spark Shuffle详解
话数Science
Spark精讲Spark大数据spark大数据
目录Shuffle概述Shuffle执行流程总体流程中间文件ShuffledRDD生成Stage划分Task划分Map端写入(ShuffleWrite)Reduce端读取(ShuffleRead)SparkShuffle演变SortShuffleManager运行机制普通运行机制bypass运行机制TungstenSortShuffle运行机制基于Sort的Shuffle机制的优缺点Shuffle
- Spark 调优
栗子呀!
大数据Spark专栏大数据sparkhadoop
Spark调优一、Spark资源参数调优二、开发调优**调优思路:**优先使用参数调优,如果参数调优不能满足我们的业务场景,这里就要涉及到代码调优一、Spark资源参数调优•num-executors:该作业总共需要多少executor进程执行–建议:每个作业运行一般设置50~100个左右较合适•executor-memory:设置每个executor进程的内存,num-executors*num
- Spark性能优化-资源调优
Edison_Tu
Spark性能优化分为四个方面:1、开发调优2、资源调优3、数据倾斜调优4、shuffle调优资源调优num-executors参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。调优建议:根据集群的资源大小去配置,如果资源足够,一般设置50~100个左右的Executor比较合适。executor-memory参数说明:该参数用于设置每个Executor进程的内存。E
- Spark性能调优
爱小可爱的IT白
spark大数据分布式
文章目录一、概述二、资源参数调优1参数调优①num-executors②executor-memory③executor-core④driver-memory⑤Spark.default.parallelism⑥Spark.storage.memoryFraction⑦Spark.Shuffle.memoryFraction三代码重构调优1优化RDD①避免创建重复的RDD②尽可能复用一个RDD③对
- 【Spark】Job触发流程原理
果果小姚
1.通过例子分析下:vallines=sc.textFile()首先,hadoopFile()方法的调用,会创建一个HadoopRDD,其中的元素是(key,value)pair,key是HDFS或文本文件的每一行的offset,value就是文本行。然后对HadoopRDD调用map()方法,会剔除key,只保留value,然后会获得一个MapPartitionRDD,MapPartitionR
- Spark_Spark内存模型管理
高达一号
Sparkspark大数据分布式
工作中经常用到Spark内存调参,之前还没对这块记录,这次记录一下。环境参数spark内存模型中会涉及到多个配置,这些配置由一些环境参数及其配置值有关,为防止后面理解混乱,现在这里列举出来,如果忘记了,可以返回来看看:spark.executor.memory:JVMOn-Heap内存(堆内内存),在使用sparksubmit提交的时候,可以通过配置--executor-memory来对这个值进行
- spark常用参数
scottzcw
spark-sql\--masteryarn\--deploy-modeclient\--num-executors"20"\--executor-cores"2"\--executor-memory"6g"\--driver-memory"6g"\--confspark.driver.maxResultSize=4g\--confspark.kryoserializer.buffer.max=1
- Spark性能调优
岁月的拾荒者
sparkbigdata
1、常规性能调优1.1、常规性能调优方案一:最优资源配置Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。可以进行分配的资源如下表所示:名称说明--driver-memory配置driver内存(影响不大)--executor-memory配置每个executor的内存大小-
- spark提交任务参数–executor-cores设置不起作用
~shallot~
sparksparkyarnspark-submit参数配置executor-cores
问题描述1.虽然目前大多数平台内置Application在提交时,只配置了–num-executors和–executor-memory参数,但是其他APP的开发者可能会配置–executor-cores参数。举个例子:./spark-submit–masteryarn-client–executor-cores4–num-executors6–executor-memory10g–driver-
- 如何为Spark应用程序分配--num-executors,--execuor-cores和--executor-memory
LestatZ
前言在我们提交spark程序时,应该如何为Spark集群配置--num-executors,-executor-memory和--execuor-cores呢?一些资源参数设置的基本知识Hadoop/Yarn/OSDeamons当我们使用像Yarn这样的集群管理器运行spark应用程序时,会有几个守护进程在后台运行,如NameNode,SecondaryNameNode,DataNode,JobT
- spark性能优化调优指导性文件
格格巫 MMQ!!
sparkspark性能优化大数据
1.让我们看一下前面的核心参数设置:num-executors=10||20,executor-cores=1||2,executor-memory=10||20,driver-memory=20,spark.default.parallelism=64假设我们的火花队列资源如下:内存=1T,内核=400这里有一些关于如何设置参数的技巧。首先,我们必须了解星火资源的配置和使用原则:在默认的非动态资
- spark 内存模型以及存储
loukey_j
spark内存模型以及存储参考原文https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8955141.html内存模型堆内内存&堆外内存堆内内存executor内task共享executor的堆内内存–executor-memory参数控制JVM负责回收分配,spark只是记录内存对象是否被释放和估算对象的大小,但是真正的回收是JVM负责,所以Spark并不能准确记录实际可
- Spark源码-spark算子-1-构建RDD的算子
zdaiqing
源码Spark大数据spark大数据scala
构建RDD的算子1.概述2.RDD创建方式2.1.根据驱动程序中现有并行化集合创建RDD2.1.1.parallelize方式创建RDD2.2.根据外部存储系统中的数据集创建RDD2.2.1.textFile-根据本地文本文件创建RDD2.2.1.1.hadoopFile-根据文件创建hadoopRDD2.2.2.wholeTextFiles-根据文件目录创建RDD2.2.3.sequenceFi
- spark源码----Spark任务划分、调度、执行
没有合适的昵称
spark
从RDD的创建开始讲起把它当做入口,然后点进去主要关注hadoopFile,进去会发现new了一个HadoopRDD以上其实就是一个RDD的构建过程又比如我们看flatMap,它一样会去构建一个新的RDD,把之前的RDD给传进去了又比如我们看map,它一样会去构建一个新的RDD,把之前的RDD给传进去了在换一个算子reduceByKey,点进去,包含一个默认的分区器然后再点进去,combineBy
- 152、Spark内核原理进阶之groupByKey算子内部实现原理
ZFH__ZJ
一般来说,在执行shuffle类的算子的时候,比如groupByKey、reduceByKey、join等。其实算子内部都会隐式地创建几个RDD出来。那些隐式创建的RDD,主要是作为这个操作的一些中间数据的表达,以及作为stage划分的边界。因为有些隐式生成的RDD,可能是ShuffledRDD,dependency就是ShuffleDependency,DAGScheduler的源码,就会将这个
- Spark - Spark Shell使用
spark
NSparkShell是Spark提供的一个强大的交互分析数据的工具,我们直接用$SPARK_HOME/bin/spark-shell命令来SparkShell启动,如果在bin目录下,可以直接用spark-shell。进入后,可以看到已经初始化了sc和spark。参数SparkShell还支持其他参数,比如master、executor-memory等。我们可以通过$SPARK_HOME/bin
- [源码剖析]Spark读取配置
牛肉圆粉不加葱
Spark读取配置我们知道,有一些配置可以在多个地方配置。以配置executor的memory为例,有以下三种方式:spark-submit的--executor-memory选项spark-defaults.conf的spark.executor.memory配置spark-env.sh的SPARK_EXECUTOR_MEMORY配置同一个配置可以在多处设置,这显然会造成迷惑,不知道spark为
- spark 指定相关的参数配置 num-executor executor-memory executor-cores
weixin_30596165
大数据
num-executors参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时,YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上,启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要,如果不设置的话,默认只会给你启动少量的Executor进程,此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议:每个Spa
- Spark中executor-memory参数详解
wisgood
spark
我们知道,spark执行的时候,可以通过--executor-memory来设置executor执行时所需的memory。但如果设置的过大,程序是会报错的,如下那么这个值最大能设置多少呢?本文来分析一下。文中安装的是Spark1.6.1,安装在hadoop2.7上。1、相关的2个参数1.1yarn.scheduler.maximum-allocation-mb这个参数表示每个container能够
- spark executo-memory最大限制点
人蠢多读书
大数据运维之spark日常
转载来自:https://www.jianshu.com/p/391f8776e66f重点:(1)executorMem=args.executorMemory+executorMemoryOverhead
- Spark --如何合理地设置executor-memory、executor-cores、num-executors
patrick_wang_bigdata
sparksparkhadoop
文章目录参数介绍以下4点建议需要牢记配置参数方法一:Tinyexecutors(OneExecutorpercore)方法二:Fatexecutors(OneExecutorpernode)方法三:BalancebetweenFat(vs)Tiny方法四:在方法三基础上每个executor不需要这么多内存参考网址参数介绍executor-memory表示分配给每个executor的内存,默认是1G
- spark中的转换算子1
余生若初
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spark转换算子1举例:1)map算子:将原来RDD的每个数据项通过map中的用户自定义函数f映射转变为一个新的元素。源码中map算子相当于初始化一个RDD,新RDD叫做MappedRDD(this,sc.clean(f))。packageTestimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContex
- Spark系列(九)DAGScheduler工作原理
weixin_30345577
以wordcount为示例进行深入分析1objectwordcount{23defmain(args:Array[String]){4valconf=newSparkConf()5conf.setAppName("wordcount").setMaster("local")67valsc=newSparkContext(conf)8//产生HadoopRDD->MapPartitionsRDD9v
- Spark学习(四) -- Spark作业提交
weixin_30702413
标签(空格分隔):Spark作业提交先回顾一下WordCount的过程:sc.textFile("README.rd").flatMap(line=>line.split("")).map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_)步骤一:valrawFile=sc.textFile("README.rd")texyFile先生成HadoopRDD-->MappedRDD;步
- Spark【学习笔记】 textfile读取 HDFS 文件分区 [压缩与非压缩]
赵大龙
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Spark【学习笔记】textfile读取HDFS文件分区[压缩与非压缩]sc.textFile("/blabla/{*.gz}")当我们创建sparkcontext后使用textfile读取文件时候,到底是根据什么分区的呢?分区大小又是多少文件的压缩格式文件的大小及HDFS块大小textfile将会创建一个HadoopRDD,这个RDD的使用了TextInputFormat类来判断如何分区的对于
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题,一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的,突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多,起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交,较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ,发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl,复制一份,重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式,保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本,是我在这几年开发中的总结,今天把他放出来,也算是一种分享吧,现在在我的项目中也在用!包括日期验证、比较,非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI(4)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果:
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系,一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q:ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大,属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的,但如果不进行分表数据太多,执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具:linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理:使用一个和原表数据结构一样的表,替换原表。
linux shell内容如下:
=======================开始
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一,也是从事的咱们现在最流行的专业(计算机)。本科三流学校,为了能有个更好的跳板,进入了考研大军,非常有幸能进入研究生的行业(具体学校就不说了,怕把学校的名誉给损了)。
先说一下自身的条件,本科专业软件工程。主要学习就是软件开发,几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流,也就是让老师带着学生学点东西,然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字,又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的,working memory则是线程的工作内存,它保存有部分main memory变量的拷贝,对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度,注意不是上限,是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下:http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统,虽然也自己一直学习技术,但是感觉还是有所欠缺,准备花几个月的时间,把互联网的东西,以及一些基础更加的深入透析,结果这次比较意外,有点突然,下面分享一下感受吧!
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- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架,以Junit4为核心,
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架,应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下,有关itest的具体使用如下:
1.在Maven中引入itest框架:
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况,于是在网上找到了pinyin4j这个工具包,非常有用,别的不说了,直接下代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集(Disjoint-set)-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件,发现PrintWriter输出后文件存在乱码,解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件:
BufferedReader
从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小。大多数情况下,默认值就足够大了。
通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
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- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时,排序语句必须放在最后面才正确,如下:
只能在union的最后一个子查询中使用order by,而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So:
如果unoin的几个子查询列名不同,如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法:
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
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- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
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- Ehcache(06)——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种,监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中,Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中,如果是chrome 34,则不能打开该设计器,其他浏览器可以,
经证实为bug,参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为,找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口,总是不成功,折腾了好几天,实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来,希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用,让后面进来的开发者能快速的接入,而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天,甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了,本人还算文明。
如果你能搜到本贴,说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话,有些猎头比较专业,但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了,自然也了解了他们的工作,包括操作手法,总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐,以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人,根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业,企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘,通常是需要用人的部门提出招聘条件,由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO(desktop/minimal)、Cloud(AWS/阿里云)、Virtualization(VMWare、VirtualBox)
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验,当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件:
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S