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__元昊__
一、概述原生的Azkaban支持的plugin类型有以下这些:command:Linuxshell命令行任务gobblin:通用数据采集工具hadoopJava:运行hadoopMR任务java:原生java任务hive:支持执行hiveSQLpig:pig脚本任务spark:spark任务hdfsToTeradata:把数据从hdfs导入TeradatateradataToHdfs:把数据从Te
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
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音乐学家方大刚
ScalaHadoophadoopscalaspark
风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域,ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架,而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库,特别适合在线分析处理(OLAP)。结合Scala语
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不务正业的猿
面试Sparkspark大数据分布式
ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的,并于2010年开源。自那时起,Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点:速度:Spark使用了先进的DAG(有向无环图)执行引擎,可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
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耐心的农夫2020
Q:在读取文件的时候,如何忽略空gzip文件?A:从Spark2.1开始,你可以通过启用spark.sql.files.ignoreCorruptFiles选项来忽略损毁的文件。可以将下面的选项添加到你的spark-submit或者pyspark命令中。--confspark.sql.files.ignoreCorruptFiles=true另外spark支持的选项可以通过在spark-shell
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大数据JAVA知识spark大数据分布式
一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架,正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎,以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0三、spark环境变量配置exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391exportJRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391/jr
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RDD的5个特征下面来说一下RDD这东西,它是ResilientDistributedDatasets的简写。咱们来看看RDD在源码的解释。Alistofpartitions:在大数据领域,大数据都是分割成若干个部分,放到多个服务器上,这样就能做到多线程的处理数据,这对处理大数据量是非常重要的。分区意味着,可以使用多个线程了处理。Afunctionforcomputingeachsplit:作用在
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大数据开发(Spark面试真题)1、什么是SparkStreaming?简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制?请解释其中的主要概念,并说明其作用。3、请解释一下Spark中的shuffle是什么,以及为什么shuffle操作开销较大?4、请解释一下Spark中的RDD持久化(Caching)是什么以及为什么要使用持久化?5、请解释一下Spark中ResilientDistribut
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大数据数据库爬虫
摘要:在中国HBase技术社区第十届Meetup杭州站上,阿里云数据库技术专家李伟为大家分享了如何基于当下流行的HBase和Spark体系构建企业级数据处理平台,并且针对于一些具体落地场景进行了介绍。演讲嘉宾简介:李伟(花名:沐远),阿里云数据库技术专家。专注于大数据分布式计算和数据库领域,具有6年分布式开发经验,先后研发Spark及自主研发内存计算,目前为广大公有云用户提供专业的云HBase数据
- lightGBM专题4:pyspark平台下lightgbm模型保存
I_belong_to_jesus
大数据
之前的文章(pysparklightGBM1和pysparklightGBM2)介绍了pyspark下lightGBM算法的实现,本文将重点介绍下如何保存训练好的模型,直接上代码:frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.featureimportStringIndexer#配置spark,创建SparkSession对象spark=Spark
- 大数据开发(Spark面试真题-卷六)
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大数据spark面试
大数据开发(Spark面试真题)1、SparkHashPartitioner和RangePartitioner的实现?2、SparkDAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend实现原理?3、介绍下Sparkclient提交application后,接下来的流程?4、Spark的cache和persist的区别?它们是transformation算子还是ac
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大数据hadoop面试
大数据开发(Hadoop面试真题)1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么缺点?如何解决这些问题?2、请解释一下HDFS架构中NameNode和DataNode之间是如何通信的?3、请解释一下Hadoop的工作原理及其组成部分?4、HDFS读写流程是什么样子?5、Hadoop中fsimage和edit的区别是什么?6、Spark为什么比MapReduce更快?7、详细描述一
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勇于自信
SparkSQL工作原理剖析1.编写SQL语句只要是在数据库类型的技术里面,例如MySQL、Oracle等,包括现在大数据领域的数据仓库,例如Hive。它的基本的SQL执行的模型,都是类似的,首先都是要生成一条SQL语句执行计划。执行计划即从哪里查询,在哪个文件,从文件中查询哪些数据,此外,复杂的SQL还包括查询时是否对表中的数据进行过滤和筛选等等。2.UnresolvedLogicalPlan未
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大数据hadoop面试
大数据开发(Hadoop面试真题)1、Hivecount(distinct)有几个reduce,海量数据会有什么问题?2、既然HBase底层数据是存储在HDFS上,为什么不直接使用HDFS,而还要用HBase?3、Sparkmapjoin的实现原理?4、Spark的stage如何划分?在源码中是怎么判断属于ShuffleMapStage或ResultStage的?5、SparkreduceByKe
- Spark Streaming(二):DStream数据源
雪飘千里
1、输入DStream和Receiver输入(Receiver)DStream代表了来自数据源的输入数据流,在之前的wordcount例子中,lines就是一个输入DStream(JavaReceiverInputDStream),代表了从netcat(nc)服务接收到的数据流。除了文件数据流之外,所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象,该对象是一个关键的组件,用来从数据源接收数
- Spark常见问题汇总
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注意:如果Driver写好了代码,eclipse或者程序上传后,没有开始处理数据,或者快速结束任务,也没有在控制台中打印错误,那么请进入spark的web页面,查看一下你的任务,找到每个分区日志的stderr,查看是否有错误,一般情况下一旦驱动提交了,报错的情况只能在任务日志里面查看是否有错误情况了1、OperationcategoryREADisnotsupportedinstatestandb
- SparkShop开源可商用,匹配小程序H5和PC端带分销功能!
行动之上
源码免费下载小程序
SparkShop(星火商城)B2C商城是基于thinkphp6+elementui的开源免费可商用的高性能商城系统;包含小程序商城、H5商城、公众号商城、PC商城、App,支持页面diy、秒杀、优惠券、积分、分销、会员等级。营销功能采用插件化的方式方便扩展、二次开发源码下载地址你别走吖Σ(っ°Д°;)っ(chaobiji.cn)
- 【Hadoop】在spark读取clickhouse中数据
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读取clickhouse数据库数据importscala.collection.mutable.ArrayBufferimportjava.util.Propertiesimportorg.apache.spark.sql.SaveModeimportorg.apache.spark.sql.SparkSessiondefgetCKJdbcProperties(batchSize:String="
- Spark-sql Adaptive Execution动态调整分区数量,调整输出文件数
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背景:在数仓任务中,经常要解决小文件的问题。有时间为了解决小文件问题,我们把spark.sql.shuffle.partitions这个参数调整的很小,但是随着时间的推移,数据量越来越大,当初设置的参数就不合适了,那有没有一个可以自我伸缩的参数呢?看看这个参数如何运用:我们的spark-sql版本:[hadoop@666~]$spark-sql--versionWelcometo______/__
- hive join中出现的数据暴增(数据重复)
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什么是join过程中导致的数据暴增?例如:给左表的每个用户打上是否是新用户的标签,左表的用户数为100,但是关联右表之后,得到的用户数为200甚至更多什么原因导致的数据暴增呢?我们来看一下案例:spark-sql>withtest1as>(select'10001'asuid,'xiaomi'asqid>unionall>select'10002'asuid,'huawei'asqid>union
- hive四种常见的join
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hive大数据hadoophdfshive
1.左连接leftjoinspark-sql>withtest1as(>select1asuser_id,'xiaoming'asname>unionall>select2asuser_id,'xiaolan'asname>unionall>select3asuser_id,'xiaoxin'asname>),>>test2as(>select1asuser_id,19asage>unionall
- Spark整合hive(保姆级教程)
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准备工作:1、需要安装配置好hive,如果不会安装可以跳转到Linux下编写脚本自动安装hive2、需要安装配置好spark,如果不会安装可以跳转到Spark安装与配置(单机版)3、需要安装配置好Hadoop,如果不会安装可以跳转到Linux安装配置Hadoop2.6操作步骤:1、将hive的conf目录下的hive-site.xml拷贝到spark的conf目录下(也可以建立软连接)cp/opt
- 在 Spark 数据导入中的一些实践细节
NebulaGraph
best-practices-import-data-spark-nebula-graph本文由合合信息大数据团队柳佳浩撰写1.前言图谱业务随着时间的推移愈发的复杂化,逐渐体现出了性能上的瓶颈:单机不足以支持更大的图谱。然而,从性能上来看,Neo4j的原生图存储有着不可替代的性能优势,这一点是之前调研的JanusGraph、Dgraph等都难以逾越的鸿沟。即使JanusGraph在OLAP上面非常
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valtable1="实时转存数据"valtable2="历史存hdf数据"valdfin1=inputRDD(table1).asInstanceOf[org.apache.spark.sql.DataFrame]valdfin=if(!dfin1.isEmpty)dfin1elseinputRDD(table2).asInstanceOf[org.apache.spark.sql.DataFr
- Spark SQL编程指南
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spark
SparkSQL编程指南SparkSQL是用于结构化数据处理的一个模块。同SparkRDD不同地方在于SparkSQL的API可以给Spark计算引擎提供更多地信息,例如:数据结构、计算算子等。在内部Spark可以通过这些信息有针对对任务做优化和调整。这里有几种方式和SparkSQL进行交互,例如DatasetAPI和SQL等,这两种API可以混合使用。SparkSQL的一个用途是执行SQL查询。
- Pandas将单列XML格式数据转化为字典再拆分成多列 列表拆分成多列
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单列XML扩展成多列遇到了个需求是需要把XML格式的数据拆分成多列的一个需求,本来需要使用spark进行处理的,但是没想到什么优雅的解决方案,所以打算先使用pandas找找感觉。样例数据如下所示。df=pd.DataFrame([{"uid":1,"detail":'家电无失败'},{"uid":2,"detail":'无失败'},{"uid":3,"detail":'1337点卡成功'}])然后
- 航班数据预测与分析
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流程:数据来源:数据集预览(原始数据500w行,使用excel打不开,因此使用notepad++打开):。。。数据清洗:数据存储到HDFS:使用pyspark对数据进行分析://数据导入frompysparkimportSparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextsc=SparkContext()sqlContext=SQLContext(sc)airpo
- 再聊阴影裁剪与高性能视锥剔除
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【USparkle专栏】如果你深怀绝技,爱“搞点研究”,乐于分享也博采众长,我们期待你的加入,让智慧的火花碰撞交织,让知识的传递生生不息!一、实际需求因为项目的树与草都采用ComputeShader剔除的GPUInstance绘制,所以需要自己实现阴影投递物的裁剪方法。也就是每一帧具体让哪些物体绘制ShadowMap。该计算的精确性会很影响树(有大量顶点又需要用AlphaTest镂空)的渲染性能。
- spark为什么比mapreduce快?
后端
spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比mapreduce快的原
- [CDH] Spark 属性、内存、CPU相关知识梳理
枪枪枪
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version:2.4.0-cdh6.3.0文章目录sparkproperties常用配置sparktasksparktask使用的cpu核数sparkarchitecturesparkmemorysparkonyarn问题1:什么情况下使用spark.executor.memoryOverhead问题2:什么情况下使用spark.executor.memory小总结:归根结底,spark中的cp
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
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javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
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public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
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工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
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我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
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第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
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每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f