深入理解Spark 第42页

深入理解C与指针

再再论指针----篇首语【说明：】本系列所有博文均转自-----http://blog.csdn.net/supermega好东西当然要大家一起分享。。。。。。。指针是C语言规范里面一项核心内容，指针具有与生俱来的优势，利用指针可以写出许多短小精悍、效率极高的代码，它是C语言一把无可替代的利器，凭着这把利器，C语言与其它高级语言相比至少在效率方面高人一筹。但是，由于指针的原理与使用方式跟人们通常的

大林子先森·2024-02-01 16:52

深入理解TCP网络协议(2)

目录1.TCP的状态转换1.1LISTEN状态和ETABLISHED状态编辑2.TIME_WAIT和CLOSE_WAIT2.滑动窗口1.TCP的状态转换我们通过上图可以看到TCP状态转换的详细过程.在实际开发的过程中,我们不需要了解的这么细致.为了方便大家的理解,我挑几个主要的状态来给大家聊一下1.1LISTEN状态和ETABLISHED状态我们可以通过命令行netstat-ano|findstr

老cu·2024-02-01 16:10

【C++干货基地】C++引用与指针的区别：深入理解两者特性及选择正确应用场景

鸽芷咕：个人主页个人专栏:《C++干货基地》《粉丝福利》⛺️生活的理想，就是为了理想的生活!引入哈喽各位铁汁们好啊，我是博主鸽芷咕《C++干货基地》是由我的襄阳家乡零食基地有感而发，不知道各位的城市有没有这种实惠又全面的零食基地呢？C++本身作为一门篇底层的一种语言，世面的免费课程大多都没有教明白。所以本篇专栏的内容全是干货让大家从底层了解C++，把更多的知识由抽象到简单通俗易懂。⛳️推荐前些

鸽芷咕·2024-02-01 14:57

性价比满满的大显存甜点卡，Sparkle（撼与科技）Intel Arc A770 TIT

●前言一直以来，2000元左右价位的独立显卡总是被玩家们称为“甜点级”显卡，因为这个价位段的显卡有着不俗的性能，游戏和生产力都能兼顾，而且不算太贵的定价也是能够让大众所接受，整体算下来还是很有性价比的。然而，在众多的甜点级显卡当中，除了N、A两家的甜点级显卡之外，前些年入局独显的英特尔也是有对应的产品可选，比如A770以及A750就有着优于同价位竞品的性能以及更低的售价，性价比尤为突出。作为英特尔

问界前讯·2024-02-01 14:03

深入理解Django与Redis的集成实践

在现代的Web开发中，高效的数据存取和缓存策略是提升应用性能的关键。Django作为一个广泛使用的PythonWeb框架，提供了丰富的功能以支持高效的Web应用开发。而Redis，作为一个高性能的键值存储系统，常被用于缓存、会话管理等多种场景。我将详细介绍如何在Django项目中集成Redis，实现数据缓存和会话管理的功能。Django与Redis的集成步骤在开始讲解具体的集成步骤之前，需要确保已

qa浪涛·2024-02-01 13:10

大数据之Spark

Spark介绍什么是Spark专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎类HadoopMapReduce的通用并行计算框架拥有HadoopMapReduce所具有的优点但不同于MapReduce的是Job

进击的-小胖子·2024-02-01 12:37

spark比mapreduce快的yuanyin

spark是基于内存计算的，而mapreduce会将数据暂存在文件系统中，增加了可靠性但降低了性能DAG有向无环图，spark的有向无环图可以减少shuffle，在不需要其他节点数据的情况下(窄依赖)，

_or·2024-02-01 12:35

大数据之Spark:Spark大厂面试真题

目录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?

浊酒南街·2024-02-01 12:35

Spark系列（十）Shuffle的技术难点问题--Spark比MapReduce快的真正原因

写在前面：我是「nicedays」，一枚喜爱做特效，听音乐，分享技术的大数据开发猿。这名字是来自worldorder乐队的一首HAVEANICEDAY。如今，走到现在很多坎坷和不顺，如今终于明白niceday是需要自己赋予的。白驹过隙，时光荏苒，珍惜当下~~写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录，另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对大数据与机器学习感兴趣，可以关注我的动

NICEDAYSS·2024-02-01 12:03

Spark比Mapreduce快的原因

1）基于内存spark是基于内存进行数据处理的，MapReduce是基于磁盘进行数据处理的。MapReduce的设计：中间结果保存在文件中，提高了可靠性，减少了内存占用。但是牺牲了性能。

Rnan-prince·2024-02-01 12:33

【大数据开发 Spark】第一篇：Spark 简介、Spark 的核心组成（5大模块）、Spark 的主要特征（4大特征）、Spark 对比 MapReduce

文章目录1Spark简介2Spark的核心组成（5大模块）3Spark的主要特征（4大特征）4Spark对比MapReduce1Spark简介初步了解一项技术，最好的方式就是去它的官网首页，一般首页都会有十分官方且准确的介绍

超周到的程序员·2024-02-01 12:02

为什么Spark比MapReduce快

client提交一个application可能包含多个job，mr中一个mr程序就是一个job，spark中一个DAG就是一个job。

认知偏差·2024-02-01 12:02

大数据之 Spark DAG

SparkDirectedAcyclicGraph(DAG)是ApacheSpark中的核心概念，它用于描述作业（job）的计算逻辑。

转身成为了码农·2024-02-01 12:00

大数据之 Spark 与 Hadoop MapReduce 对比

ApacheSpark和ApacheHadoopMapReduce是两个广泛用于大数据处理的开源框架，它们在设计目标、性能表现和功能特性上有显著的不同点：执行模型：MapReduce(MR)：基于批处理模式

转身成为了码农·2024-02-01 12:30

大数据之 Spark Shuffle 和 Hadoop MapReduce Shuffle的区别

SparkShuffle和HadoopMapReduceShuffle是分布式计算框架中处理中间结果的关键阶段，它们的主要区别在于设计原理、执行效率和资源利用率：HadoopMapReduceShuffleSort-based

转身成为了码农·2024-02-01 12:30

为什么Spark比MapReduce快的原因

核心答案1、基于内存学过Spark的应该都知道，Spark是基于内存进行数据处理操作的，而MapReduce则是基于磁盘进行数据处理。

Stray_Lambs·2024-02-01 12:59

spark处理速度为什么比MapReduce快？

官网的这张图下边有一行字：LogisticregressioninHadoopandSpark迭代场景下spark的处理速度大致是hadoop的100倍。️

CoreDao·2024-02-01 12:29

大数据之 Spark 比 MapReduce 快的原因

Spark比MapReduce（MR）快的原因可以总结如下：内存计算：Spark的核心设计是基于内存的计算模型，它将中间数据尽可能保留在内存中。

转身成为了码农·2024-02-01 12:57

Android: 深入理解 ‘companion object {}‘

Android:深入理解‘companionobject{}’Kotlin是一种现代的、静态类型的编程语言，它在设计时充分考虑了开发者的生产力和代码的可读性。

jiet_h·2024-02-01 10:21

Kotlin 协程：用源码来理解 ‘viewModelScope‘

在这篇文章中，我们将通过分析源码来深入理解Kotlin协程中的viewModelSco

jiet_h·2024-02-01 10:20

Kotlin：用源码来深入理解 ‘StateFlow和SharedFlow的区别和联系‘

Kotlin：用源码来深入理解‘StateFlow和SharedFlow的区别和联系’在这篇文章中，我们将深入研究Kotlin中的StateFlow和SharedFlow，以及它们的相似之处和不同之处。

jiet_h·2024-02-01 10:20

Kotlin 协程1：深入理解withContext

Kotlin协程1：深入理解withContext引言在现代编程中，异步编程已经变得非常重要。在Kotlin中，协程提供了一种优雅和高效的方式来处理异步编程和并发。

jiet_h·2024-02-01 10:50

Kotlin 协程：深入理解 ‘lifecycleScope‘

Kotlin协程：深入理解‘lifecycleScope’Kotlin协程是一种强大的异步编程工具，它提供了一种简洁、易读的方式来处理并发和异步操作。

jiet_h·2024-02-01 10:50

Kotlin 协程：深入理解 ‘async { }‘

Kotlin协程：深入理解‘async{}’Kotlin协程是一种强大的异步编程工具，它提供了一种简洁、易读的方式来处理并发和异步操作。

jiet_h·2024-02-01 10:17

python 脚本中关于｜转义的坑

hive或spark执行sql时｜一般使用\进行转义split(name,'\\|')但是在python脚本中对｜进行转义时需要\\\进行转义split(name,'\\\\\|')

:）คิดถึง·2024-02-01 09:35

深入理解Kubernetes核心技术

大家好，我是升仔Kubernetes，作为当今最流行的容器编排工具，其核心技术的理解对于任何希望在现代云计算领域发展的开发者来说都是必不可少的。本文将深入探讨Kubernetes的四个核心技术：Pod的生命周期、控制器、服务发现与负载均衡、存储管理，并提供相应的代码示例。1.Pod的生命周期Pod是Kubernetes中的基本工作单元，理解其生命周期是关键。创建过程：当你创建一个Pod时，Kube

升仔聊编程·2024-02-01 09:31

深入理解K均值算法：Python中的应用与实践

目录写在开头1.K均值算法基础1.1什么是K均值算法？1.2K均值算法的工作原理1.3算法的优势与局限性2.K均值算法的实现步骤2.1初始聚类中心的选择方法2.1.1随机选择初始中心点2.1.2K均值++算法2.2数据点与聚类中心的距离计算2.2.1欧氏距离计算2.2.2曼哈顿距离计算2.3更新聚类中心2.4重复迭代直至收敛-K均值在Python中的应用3.1Python中的K均值算法库3.2数据

theskylife·2024-02-01 09:54

Spark SQL 中org.apache.spark.sql.functions归纳

SparkSQL中org.apache.spark.sql.functions归纳注意，这里使用的是scala2.12.12，spark版本是最新的3.0.1版本1.Sortfunctions/***Returnsasortexpressionbasedonascendingorderofthecolumn

闻香识代码·2024-02-01 09:13

SparkStreaming---入门

文章目录1.SparkStreaming简介1.1流处理和批处理1.2实时和离线1.3SparkStreaming是什么1.4SparkStreaming架构图2.背压机制3.DStream案例实操1.

肥大毛·2024-02-01 09:12

Spark SQL 教程翻译（三） Data Sources

文章目录DataSourcesGenericLoad/SaveFunctionsManuallySpecifyingOptionsRunSQLonfilesdirectlySaveModesSavingtoPersistentTablesBucketing,SortingandPartitioningParquetFilesLoadingDataProgrammaticallyPartitionD

顧棟·2024-02-01 09:41

【spark床头书系列】 import org.apache.spark.sql.functions._ 和 import sparkSession.implicits._区别

sparkimportorg.apache.spark.sql.functions._和importsparkSession.implicits.

BigDataMLApplication·2024-02-01 09:39

pyspark学习-自定义udf

#demo1:frompyspark.sqlimportSparkSession,Rowif__name__=='__main__':spark=SparkSession.builder.getOrCreate

heiqizero·2024-02-01 09:07

pyspark学习-spark.sql.functions normal函数

)"""作用:返回一个基于已给列名的列信息场景:类似于dataframe格式中提取data["id"],能够进行计算参数: col:列名返回: column:返回一个基于已给列名的列信息"""spark

heiqizero·2024-02-01 09:00

c语言的分支语句

2、“深入理解C语言中的分支和循环结构”：这篇文章深入探讨了C语言中的分支和循环结构的工作原理和用法。它解释了

samRsa·2024-02-01 08:00

Go语言的100个错误使用场景（一）｜代码和项目组织

就像这书中第一章的标题说到的：“Go:Simpletolearnbuthardtomaster”，整本书通过分析100个错误使用Go语言的场景，带你深入理解Go语言。

-白泽-·2024-02-01 07:41

Go语言的100个错误使用场景（11-20）｜项目组织和数据类型

就像这书中第一章的标题说到的：“Go:Simpletolearnbuthardtomaster”，整本书通过分析100个错误使用Go语言的场景，带你深入理解Go语言。

-白泽-·2024-02-01 07:34

大数据 - Spark系列《二》- 关于Spark在Idea中的一些常用配置

上一篇：大数据-Spark系列《一》-从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进-CSDN博客目录1.Idea中配置LiveTemplates来快速生成代码片段2.Idea中配置文件模板自定义初始代码

王哪跑nn·2024-02-01 07:53

大数据 - Spark系列《一》- 从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进

目录1.1Hadoop回顾1.2spark简介1.3Spark特性1.通用性2.简洁灵活3.多语言1.4SparkCore编程体验1.4.1spark开发工程搭建1.开发语言选择：2.依赖管理工具：1.4.2Spark

王哪跑nn·2024-02-01 07:43

【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer

本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组：提取（Extraction）：从“原始”数据中提取特征。转换（Transformation）：缩放、转换或修改特征。选择（Selection）：从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希（LocalitySensitiveHashing,LSH）：这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。###FeatureExtractors（特征提取器）###

周润发的弟弟·2024-02-01 07:31

【SparkML系列2】DataSource读取图片数据

DataSource(数据源)在本节中，我们将介绍如何在机器学习中使用数据源加载数据。除了一些通用的数据源，如Parquet、CSV、JSON和JDBC外，我们还提供了一些专门用于机器学习的数据源。###Imagedatasource（图像数据源）该图像数据源用于从目录加载图像文件，它可以通过Java库中的ImageIO加载压缩图像（jpeg、png等）到原始图像表示。加载的DataFrame有一

周润发的弟弟·2024-02-01 07:01

【SparkML系列1】相关性、卡方检验和概述器实现

在spark.ml中，我们提供了计算多组数据之间成对相关性的灵活性。目前支持的相关性方法是皮尔逊（Pearson）相关系数和斯皮尔曼（Spearman）相关系数。

周润发的弟弟·2024-02-01 06:24

Spark SQL的高级用法

一.快速生成多行的序列需求:请生成一列数据,内容为1,2,3,4,5--快速生成多行的序列--方式一selectexplode(split("1,2,3,4,5",","));--方式二/*序列函数sequence(start,stop,step):生成指定返回的列表数据[start,stop]必须传入,step步长可传可不传,默认为1,也可以传入负数,传入负数的时候,大数要在前,小数*/sele

Yan_bigdata·2024-02-01 06:42

【C/C++】深入理解--函数重载（什么是函数重载？为什么要有函数重载？）

目录一、前言二、函数重载什么是函数重载函数重载的条件函数重载的注意点为什么要有函数重载为何C语言不支持函数重载，反倒C++可以？Linux环境下演示函数重载结论四、总结与提炼五、共勉一、前言自然语言中，一个词可以有多重含义，人们可以通过上下文来判断该词真实的含义，即该词被重载了。比如：以前有一个笑话，国有两个体育项目大家根本不用看，也不用担心。一个是乒乓球，一个是男足。前者是“谁也赢不了！”，后者

sunny-ll·2024-02-01 05:24

WhisperFusion：与 AI 无缝语音对话（超低延迟），深入理解用户每句话背后的含义

它结合了Mistral模型，增强转录文本的上下文理解，深入理解每句话背后的含义。WhisperFusion带来智能

喜好儿网·2024-02-01 05:24

深入理解 Ribbon 的架构原理

今天我们来看下微服务中非常重要的一个组件：Ribbon。它作为负载均衡器在分布式网络中扮演着非常重要的角色。本篇主要内容如下：在介绍Ribbon之前，不得不说下负载均衡这个比较偏僻的名词。为什么说它偏僻了，因为在面试中，聊得最多的是消息队列和缓存来提高系统的性能，支持高并发，很少有人会问负载均衡，究其原因，负载均衡的组件选择和搭建一般都是运维团队或者架构师去做的，开发人员确实很少接触到。不过没关系

程序员xysam·2024-02-01 05:40

React源码分析2-深入理解fiber

react16版本之后引入了fiber，整个架构层面的调度、协调、diff算法以及渲染等都与fiber密切相关。所以为了更好地讲解后面的内容，需要对fiber有个比较清晰的认知。本章将介绍以下内容：为什么需要fiberfiber节点结构中的属性fiber树是如何构建与更新的为什么需要fiberLinClark在ReactConf2017的演讲中，他通过漫画的形式，很好地讲述了fiber为何出现，下

goClient1992·2024-02-01 04:12

2022-01-02 《校长如何优化内部管理》（4-2）

沉寂的荒凉·2024-02-01 03:03

深入理解工厂模式：创建可复用的对象实例

这里写目录标题前言简单工厂模式工厂方法模式抽象工厂模式总结前言工厂模式是一种常用的设计模式，它可以帮助我们更好地组织和管理代码，将对象的创建和使用分离开来，提高代码的可维护性和扩展性。在软件开发中，我们经常会遇到需要创建多个不同类型的对象的情况。如果每次都使用new关键字来实例化对象，代码会变得冗长、难以维护，并且不易于扩展。为了解决这个问题，我们可以使用工厂模式来封装对象的创建过程，使得客户端只

洁洁！·2024-02-01 02:33

2020.2.18学习总结

今天主要读完了护城河最后两章，还做了思维导图深入理解、简要记忆。的确是很好的一本书，可以彻底颠覆你的思想。明天开始读费雪的成长股获利。由于受疫情影响，在京

子小雷要自由·2024-02-01 01:31

8. 如何快速地把 Hive 中的数据导入 ClickHouse

文章目录HivetoClickHouseHiveSchemaClickHouseSchemaSeatunnelwithClickHouseSeatunnelSeatunnelPipelineSparkInputFilterOutputRunningSeatunnelConclusionHivetoClickHouse

helloooi·2024-02-01 00:29

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