一.基础知识1.SparkSpark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。

介绍使用volatile修饰的变量是线程共享的全局变量，是轻量级锁的一种表现形式，因为不需要线程上线文切换和调度这些操作，效率杠杠的，但是不能保证原子性，并发场景下要小心使用，比如：多个线程同时执行i++是有问题的。volatile的Demo代码：/***单例模式（懒汉式）*@date:2020年7月14日上午9:48:24*/publicclassSingleton{publicstaticvo

沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！一、Thread状态Java的线程状态描述在Thread类里面的枚举类State中，包路径为java.lang.Thread.State，总共包含以下六种状态：NEW、RUNNABLE、BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING、TERMINATEDpublicenumState{//尚未启动的线程的线程状态NEW,//可运行线程的线程状

目录1.问题所示2.方法一2.1原理分析2.2解决方法3.方法二3.1原理分析3.2解决方法3.3补充1.问题所示使用npm安装的时候，出现如下问题：npmERR!codeEPERMnpmERR!

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、Syslog介绍2、通过Socket传送Syslog到Spark3、Syslog日志拆分为DateFrame4、对Syslog进行查询四、结果分析与实验体会一

一、背景错误的持久化使用方式：usersRDD，想要对这个RDD做一个cache，希望能够在后面多次使用这个RDD的时候，不用反复重新计算RDD；可以直接使用通过各个节点上的executor的BlockManager管理的内存/磁盘上的数据，避免重新反复计算RDD。usersRDD.cache()usersRDD.count()usersRDD.take()上面这种方式，不要说会不会生效了，实际上

当前读1.2快照读2.MVCC（多版本并发控制）2.1隐藏字段（DB_TRX_ID/DB_ROLL_PTR/DB_ROW_ID）2.2undolog(回滚日志)2.2.1版本链2.3readView3.原理分析

掌握Java语言本身、Java核心开发技术以及Java标准库的使用；2、如果继续学习JavaEE，那么Spring框架、数据库开发、分布式架构就是需要学习的；3、如果要学习大数据开发，那么Hadoop、Spark

本文的主要目的是理解cache_t以及sel-imp的缓存原理整体分析在之前的isa底层分析和类的结构分析中，分析了objc_class中isa和bits，这次主要是分析objc_calss中的cache属性cache中存储的是什么？首先，我们需要知道cache中存储的到底是什么？查看cache_t的源码，发现分成了3个架构的处理，其中真机的架构中，mask和bucket是写在一起，目的是为了优化

importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectDataCleaning{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=

2020年最后一篇，哈哈。本篇文章主要分析ViewModel在Activity从销毁到重建时是如何保存并恢复的。源码版本：androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:2.2.0基本流程首先创建一个简单的ViewModel类。然后通过一个例子来对比一下普通对象和ViewModel对象。classNameViewModel:ViewModel(){//创建一个

部分报错如下：Traceback(mostrecentcalllast):   File"/home/cisco/spark-mongo-test.py",line7,in    df=spark.read.format

>昨天有位大哥问小弟一个Spark问题，他们想在不停Spark程序的情况下动态更新UDF的逻辑，他一问我这个问题的时候，本猪心里一惊，Spark**还能这么玩?

●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

需求按照文件中的第一列排序。如果第一列相同，则按照第二列排序。文件内容2536241315Java实现自定义的二次排序key/***自定义的二次排序key*/publicclassSecondarySortKeyimplementsOrdered,Serializable{//首先在自定义key里面，定义需要进行排序的列privateintfirst;privateintsecond;public

同时，人们又试图用深度学习这样新的思路去解决过去MapReduce和Spark已经解决的问题，这也意味着大数据技术开始进入3.0时代。在这个全新阶段，可以看到整个市场上已经可以提

中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢，这时候我们就可以定制TableInputFormat来实现我们的需求了，我们还可以采用Flink的DataSet的方式读取,另外下面还有Spark

目录一、SparkMLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三

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目录前言1.问题所示2.原理分析3.解决方法前言长期使用Linux操作系统，对于Window进程如何关闭开启，推荐阅读：Window命令行如何查看以及关闭进程而现在遇到进程无法强制kill，过一会自动启动

Spark核心模块image.pngSparkCore:提供了Spark最基础与最核心的功能，Spark其他的功能如:SparkSQL，SparkStreaming，GraphX,MLlib都是在SparkCore

Spark基本组件，Master和Worker，负责运行Client和Driver作业执行框架每个SparkApplication由主控节点Master、集群资源管理节点ClusterManager、执行任务节点

《运动改造大脑》的作者是约翰•瑞迪（JohnRatey）/埃里克•哈格曼（EricHagerman），原著名称为：Spark：therevolutionarynewscienceofexerciseandthebrain

翻译Spark共享变量部分的官方文档（Spark2.4.3）。通常，当传递给Spark操作(如map或reduce)的函数在远程集群节点上执行时，在函数中使用的所有外部变量都是单独拷贝的变量副本。

由于两个应用都有相同的beelineshell文件所以在同时配置/etc/profile文件中环境变量时会导致先执行前面的环境变量指向的beeline，导致beeline命令报版本不一致错误。hivebeeline客户端报错，hive-jdbc版本不一致。

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HudiSpark使用本篇为大家带来通过Sparkshell和SparkSQL操作Hudi表的方式。

引出线程池线程是并发编程的基础，前面的文章里，我们的实例基本都是基于线程开发作为实例，并且都是使用的时候就创建一个线程。这种方式比较简单，但是存在一个问题，那就是线程的数量问题。假设有一个系统比较复杂，需要的线程数很多，如果都是采用这种方式来创建线程的话，那么就会极大的消耗系统资源。首先是因为线程本身的创建和销毁需要时间，如果每个小任务都创建一个线程，那么就会大大降低系统的效率。其次是线程本身也是

Java线程池队列LinkedBlockingDeque的详细原理分析-刘宇一、什么是LinkedBlockingDeque？

前言今天开始学习数仓的内容，之前花费一年半的时间已经学完了Hadoop、Hive、Zookeeper、Spark、HBase、Flume、Sqoop、Kafka、Flink等基础组件。

Hive的存储引擎使用HDFS，计算引擎使用MapReduce或Spark。Hive本质上是一个元数据管理平台，通过对存储于HDFS上的数据文件附加元数据，赋予HDFS上的文件以数据库表的语义。

数据格式如下：张三|男|23|未婚|北京|海淀李四|女|25|已婚|河北|石家庄求：1.数据中所有人的平均年龄2.数据中所有男性未婚的人数和女性未婚人数3.数据中20-30已婚数量前3的省份答案：packagespark08importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spa

写在前面台风夜的电话面试里被问到了spark运行任务的过程中stage的划分依据。一下子就给整懵了，支支吾吾答非所问。从事大数据的开发也有一年半光景，spark任务的运行原理依旧知之甚少。

这是与计算物理最相关的CS课程，计算物理方向很容易吃透作为项目写到简历上这部分主要包括多核计算OpenMPSIMD集群计算MPIGPU计算CUDA分布式计算MapReduceSpark互联网主要重视分布式计算

使用Docker快速搭建Spark集群。

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同样在新的公司研发一款帧同步游戏，我们使用了websocket的通信协议，其实websocket也没有啥特殊的，就是建立在http协议的基础之上，看了下大致的原理，留作保存。底层更不用说了，都是建立在tcp/ip协议栈的基础之上，肯定避免不了三次握手了。（暂不考虑同时握手哦）主要还是要搞清楚，Chrome控制台(1)F12进入控制台，点击Network，选中ws栏，注意选中Filter。(2)刷新

先给大家介绍我们我们公司的报表产出组件图：报表产出图底层平台由HDFS、Yarn分别提供存储和计算支持在这之上我们提供了一套支持MR、Spark任务开发、依赖执行的调度系统BI业务同学利用调

开发技术前端：vue.jsechartswebsocket后端API：springboot+spark+mybatis爬虫/算法：python、lstm情感分析(python实现)数据库：mysql创新点

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目录Shiro简介复现流程工具一把梭半脚本半手动原理分析反序列化入口常见的key登录过程验证过程利用原理Shiro简介ApacheShiro是一个强大且易于使用的Java安全框架，用于身份验证、授权、加密和会话管理等安全功能

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