内存计算

大数据核心开发技术

大数据核心开发技术-内存计算框架Spark精讲Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点
刘志隆·2020-03-25 09:16

构建一个Spark project(Spark 开发入门)

Hbase在2.0alpha版之后也加入对Spark的支持；ElasticSearch也找加入对Spark的支持；Spark天然的分布式内存计算的优势基本上能向程序猿们完全隐藏分布式编程技术的细节。
阿海与蜗牛·2020-03-25 07:46

并发之初章Java内存模型

计算机内存计算机是由CPU、主存、磁盘等组成的(简单引出问题熬)我们都知道计算机执行程序的指令都是由CPU来执行的，执行的时候是要处理数据的，这些数据通常存储在主存中。如图所示，这时候问题来了，CPU
乱敲代码·2020-03-24 22:04

Spark on Yarn集群搭建详细过程

由于最近学习大数据开发，spark作为分布式内存计算框架，当前十分火热，因此作为首选学习技术之一。Spark官方提供了三种集群部署方案：Standalone,Mesos,Yarn。
Fang2016·2020-03-21 10:39

Spark 伪分布式部署

Spark的内存计算速度是HadoopMapReduce的100倍。
郭寻抚·2020-03-19 00:03

Android中Bitmap占用内存计算

在Android开发中，我们经常会是用到Bitmap,但是这个是消耗内存的主，因此我们在使用时，要弄清楚他到底占用多少内存，今天就来研究下怎么算出Bitmap占用多少内存。首先我找了一张400*400的图片,然后放在drawable-hdpi、drawable-xhdpi文件夹中Bitmapbitmap=BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.d
fishpan·2020-03-17 01:02

第二章 编程初步

变量：在程序中存储数据项的地方(用序列号指定内存地址)是可以变化的，所以叫做变量（variable）名词：字节字长内存地址类型名称内存空间存储的取值范围2.1计算机的内存计算机执行程序时，组成程序的指令和程序所操作的数据都必须存储到主内存在计算机中
全無·2020-03-10 05:40

围绕着内存数据库的4个流言

摘要：Yiftach表示，历经数年，内存数据库的稳定性已得到了长足的发展，开发者应该理智地看待这个领域所存在的流言，比如内存计算是不可靠和不一致等。
OneAPM·2020-03-04 18:56

Android Bitmap占用内存计算公式

1240&_=5331302.pngAndroid对各分辨率的定义当图片以格式ARGB_8888存储时的计算方式占用内存=图片长*图片宽*4字节图片长=图片原始长*(设备DPI/文件夹DPI)图片宽=图片原始宽*(设备DPI/文件夹DPI)举例验证如下：图片大小200*320，设备为红米dpi为320，属于xhdpi设备验证一图片放在hdpi，下面为代码输出结果：DD/MainActivity(1
这个码农不太牛·2020-02-23 17:19

大数据组件知识点总结（3） - Spark

主要特点性能高效基于内存计算（RDD可内存、磁盘、混合）；通用DAG计算引擎（数据通过内存、磁盘流向其他单元，MR是通过HDFS）；高度优化、重新设计。
千反田爱瑠爱好者·2020-02-22 03:42

Android IPC 机制，进程间通信

Android中的主线程(main)中不能进行耗时操作，否则会出现ANR（ApplicationNotResponding）了，由于Android对单个应用当我们有大量耗时操作和耗内存计算时可选择多进程
deng_zi·2020-02-21 10:15

Spark内存管理

1、spark的一大特性就是基于内存计算，Driver只保存任务的宏观性的元数据，数据量较小，且在执行过程中基本不变，不做重点分析，而真正的计算任务Task分布在各个Executor中，其中的内存数据量大
JaxYoun·2020-02-20 18:00

Spark内存管理

1、spark的一大特性就是基于内存计算，Driver只保存任务的宏观性的元数据，数据量较小，且在执行过程中基本不变，不做重点分析，而真正的计算任务Task分布在各个Executor中，其中的内存数据量大
JaxYoun·2020-02-20 18:00

[大数据技术原理与应用笔记] 第10讲. Spark

Reduce操作,提供了多种数据集操作类型，编程模式比HadoopMapReduce更灵活Spark基于DGA(有向无环图)的任务调度执行机制,要优于HadoopMapReduce的迭代执行机制提供了内存计算
自然语言不理解·2020-02-19 18:21

大数据学习思路分解（1）：hadoop学习

我们在上篇文章中大概的了解了大数据学习的一些思路(路线)，主要包括以下几点(Linux+hadoop+机器学习+流式计算+内存计算+云平台开发)，当然还有很多知识点，我们就以这个课程大纲来进行讲解学习。
尚学先生·2020-02-19 12:42

【Hazelcast系列一】Hazelcast 概览

Hazelcast提供弹性可扩展的分布式内存计算，Hazelcast被公认是提高应用程序性能和扩展性最好的方案。Hazelcast通过开放源码的方式提供以上服务。
King-D·2020-02-17 07:00

prometheus 常见表达式

主机上的总内存node_memory_MemFree_bytes主机上的空闲内存node_memory_Buffers_bytes缓冲区缓存上的内存node_memory_Cached_bytes页面缓存中的内存计算使用内存的百分比
水滴石川1·2020-02-16 09:15

纹理压缩格式的内存计算方式

有一个图片在文件夹中的大小是263KB，但是在unity中就是1.4MB。为什么会变大？一字节是8位。我们图片的格式是一个像素多大内存，几个字节1024*1024的图，RGBA32bit代表每一个像素占据来32位，4个字节，大小就是1024*1024*4=4MASTC代表像素块，1block=16字节，ASTC4*4就是表示一个快是4*4=16个像素，所以ASTC4*4代表1像素=1字节
至少还有光·2020-02-15 01:35

全面对比，深度解析 Ignite 与 Spark

Ignite和Spark，如果笼统归类，都可以归于内存计算平台，然而两者功能上虽然有交集，并且Ignite也会对Spark进行支持，但是不管是从定位上，还是从功能上来说，它们差别巨大，适用领域有显著的区别
小牛学堂·2020-02-13 16:10

Android NDK 2 C语言基本数据类型

一、计算机内存计算机在执行程序时，组成程序的指令和程序所操作的数据都必须存储在某个地方，这个地方就是机器的内存，也成为主内存(mainmemory)，或随机访问存储器(RAM)。RAM是易失性存储器。
seraphzxz·2020-02-10 03:40

[Unity优化] unity图片压缩格式和内存计算

例子1：使用RGBA32bit真彩（Truecolor），占用内存=4Bytes*512*512=1MB;例子2：使用RGBETC4bit压缩，占用内存=0.5Bytes*512*512=128KB一、2的N次方大小的图片会得到引擎更大的支持，包括压缩比率，内存消耗，打包压缩大小，而且支持的力度非常大。二、减小图片的占用大小和内存方式有:图片大小变化(Maxsize),色彩位数变化(16位，32位
hcq666·2020-02-09 18:31

TalkingData的Spark On Kubernetes实践

但是相对于MapReduce，Spark凭借其可伸缩、基于内存计算等特点，以及可以直接读写Hadoop上任何格式数据的优势，使批处理更加高效，并有更低的延迟。实际上
阿里云云栖号·2020-02-09 10:04

Spark VS MapReduce 浅谈

Shuffle我们都知道，不管是Spark还是MR，其理论依据都是一篇名为MapReduce的论文那么对于Map和Reduce两个阶段，其都是会产生Shuffle的，而Shuffle会使得数据落地到磁盘，相比于内存计算
code_solve·2020-02-07 09:43

面对比，深度解析 Ignite 与 Spark

Ignite和Spark，如果笼统归类，都可以归于内存计算平台，然而两者功能上虽然有交集，并且Ignite也会对Spark进行支持，但是不管是从定位上，还是从功能上来说，它们差别巨大，适用领域有显著的区别
大数据首席数据师·2020-02-07 05:15

寒假自学进度报告1

今天我主要了解了spark的一些专业名词以及相关特点：spark简介：最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据计算框架，可用于构建大型，低延迟的数据分析应用程序2014
今天123·2020-01-31 20:00

Spark学习笔记（一）——基础概述

Spark是由美国加州伯克利大学的AMP实验室开发的，一款基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。说白了就是搞数据计算分析的框架，过于细节的东西在学习过程中
三秋叶·2020-01-09 11:00

星环：如何构建企业级Hadoop/Spark分析平台

Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，
葡萄喃喃呓语·2020-01-08 12:33

Spark学习笔记

趁着工作业余时间，趁着内心对技术追求的热情，还是对Spark这个大数据内存计算框架动手了，毕竟人与人之间的差距都是在工作业余时间拉开的……Spark官网：http://spark.apache.org/
coder、·2020-01-07 23:00

Boolan-Week-Two

概要描述概要图动态资源分配内存计算方法Complex*pc=newcomplex;//动态分配1）两个double变量，共计8个字节；2）同时分配32字节+4字节（DebugHeader）；3）两个cookie
尘埃的落定·2020-01-07 21:26

107-BigData-35Impala

基于Hive，使用内存计算，兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点。是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎。image.png1.2Impala的优缺点1.2.1优点基于内存运算，不需要
AncientMing·2020-01-06 23:13

Spark简介以及架构

Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量的廉价硬件之上,形成集群Spark
Bloo_m·2020-01-06 01:26

关于离职

在过去的几年里整个SAP产业生态发生了很大的变化，SAP新技术也逐步推出使用如与内存计算相关的SAPHANA、与移动终端服务相关的SAPFiori等等；外部社会环境也发生巨变，一些公司也可以做出比SAPBO
追风筝的那个人·2020-01-05 03:27

数据挖掘

数据立方体，最小内存计算层次聚类首先介绍聚类中的层次聚类算法。层次法又分为凝聚的层次聚类和分裂的层次聚类。
一百个白日梦·2020-01-04 20:02

Kylin与Impala的区别

基于Hive，使用内存计算，兼
chongweiLin·2019-12-31 15:49

运行WordCount虚拟内存溢出

Containerisrunningbeyondvirtualmemorylimits.Currentusage:100.3MBof1GBphysicalmemoryused;2.4GBof2.1GBvirtualmemoryused.Killingcontainer.分析：该错误是YARN的虚拟内存计算方式导致
JansonYan·2019-12-25 10:46

1. Spark概述

Spark是基于内存计算的框架，因此其速度是MapReduce、Hive的几倍甚至几十倍、上百倍。
泊牧·2019-12-24 22:25

视频帧占用内存计算

如果想知道原理，请参看AndroidCamera采样和存储常见数据格式以下计算都是基于分辨率为width*hightRGB采样格式RGB_88824位内存暂用大小为width*hight3字节RGB_888832位内存暂用大小为width*hight4字节RGB_888格式中一个像素点对应R（占用1个字节），G（占用1个字节），B（占用1个字节），所以一个像素对应3个字节，RGB_8888多了一个
码寅·2019-12-21 14:54

你的企业，是时候选择SAP S/4 HANA了吗？

在这个圈里混，估计你的耳朵已经被SAPS/4HANA这个词磨出茧子了，一大堆的HANA优点也倒背如流：内存计算，实时分析，消除数据冗余，新的Fiori界面，Blabla...如果你是手握年度IT预算的CIO
大话SAP·2019-12-20 09:49

linux c的指针与内存

指针的调用和传值inta=100;intpoint_t(int*a)...point_t(&a)内存计算机可以控制、接收电流的高（1）低（0）电位或者通（1）断（0）电路，这就产生了计算机能识别的二进制
白昔月·2019-12-20 03:39

Spark了解一下

Spark生态系统Spark内存计算框架Spark是由Berkeley的AMPLab于2009年提出的一种由Scala语言实现的大数据计算框架，既兼容了Hadoop中MapReduce的可扩展性和容错性等优点
叛逆闲人·2019-12-19 02:56

(三)apache ignite-架构概述

通过更好地理解Ignite的体系结构，可以决定拓扑或缓存模式，以解决企业体系结构场景中的不同问题，并从内存计算中获得最大的益处。与主从设计不同，Ignite使用了一个完全对等的架构。
席梦思·2019-12-17 03:31

Spark Core 性能调优之配置内存

操作场景Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。
iiiiiiiioooooo·2019-12-14 01:22

2018-07-23

spark概念spark特点DAG引擎,减少过程写入磁盘开销内存计算引擎,支持cache机制,使得中间过程数据可以保留多线程模式,(mapreduce是批处理基于进程的,每一次计算就要开启一个jvm;而
odoter·2019-12-12 18:29

Spark的安装和配置

Spark刚诞生时，常常被称为内存计算，主要原因是在典型应用中，Spark读取
Dcl_Snow·2019-12-10 13:19

mongodb基本使用

利用内存计算的优势，MongoDB能够提供高性能的数据读写操作。
要你何用杀了算了·2019-12-07 23:19

大数据计算引擎的发展已经到了第4代，知识你都掌握了吗？

大数据计算引擎的发展经历了几个过程，从第1代的MapReduce，到第2代基于有向无环图的Tez，第3代基于内存计算的Spark，再到第4代的Flink。
人邮异步社区·2019-12-07 14:35

大数据专题-Spark

Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型、低延迟数据分析程序，成为Apache最重要的三大分布式计算系统开源项目之一。
zhang_12b6·2019-12-07 13:36

Hibernate与jdbc优缺点

基础部分：jdbc缺点：1、编程的时候很繁琐，用的try和catch比较多2、jdbc没有做数据的缓存，//内存计算，storm大量级别的数据计算3、没有做到面向对象编程4、sql语句的跨平台性很差jdbc
PHOME_M·2019-12-07 03:55

spark 基础知识整理（一）

Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。Spark非常小巧玲珑，由加州伯克利大学AMP实验室的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala。
Graceleeman·2019-12-02 10:01

Hadoop集群完全分布式搭建

Hadoop先导大数据时代的核心是计算和数据处理，在计算方面，主要是通过分布式计算完成海量数据的计算，在海量数据的计算方面，目前集中于３个场景，离线计算：Hadoop，内存计算：Spark，实时计算（流式计算
小熊威尼的夏天·2019-12-01 09:57
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