spark结合实例分析stage的划分
版权声明：原创文章，转载请注明出处 https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/84796858 昨天在群里有一个同学问了一个spark中关于stage的一个问题,关于spark中stage的划分可以看这个,当时我大致看了一下,简单的回答了一下他,可能说的也不太清楚,今天把这个问题写了一个小demo,总结了一下. 问题是这样的,从oracle中读取一个表,然后对某个字段进行重分区,再从oracle中读取另外一张表,同样也对某一个字段
sparksql中dataframe的用法
版权声明：原创文章，转载请注明出处 https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/84891231 Spark SQL 是 Spark 处理结构化数据的一个模块.与基础的 Spark RDD API 不同, Spark SQL 提供了查询结构化数据及计算结果等信息的接口.在内部, Spark SQL 使用这个额外的信息去执行额外的优化.有几种方式可以跟 Spark SQL 进行交互, 包括 SQL 和 Dataset API.当使用相
极端恢复时用到的几个隐藏参数 Oracle hidden corruption recovery parameters
Oracle hidden corruption recovery parameters Note: Oracle hidden parameters are undocumented and unsupported by Oracle. Make sure that you thoroughly test all hidden parameters before placing them in your production environment. Parameter Name
Day 13 20190128 老男孩python学习第13天 内容整理
视频看了5个小时 二进制 bin() 八进制 oct() 十六进制 hex() 因为二进制不易观察，所以使用十六进制便于观察, 1-9, abcdef，共15个 4个二进制对应一个16进制 ASCII 码表最低表示字符的单位是8bit，即1byte，8 bit = 2 * hex，2个十六进制位可以表示一个byte（字节），4个bit对应一个十六进制数 unicode占用了2-4个字节，虽然收录了几乎所有的语言，但是由于占体积太大，相比ASCII的1个字节，体积大了一倍多。 支持语言多是优势，
PGP NO_PUBKEY
horizon@horizon-pc ~ $ sudo apt-get update Ign http://packages.linuxmint.com rebecca/upstream Translation-en Ign http://packages.linuxmint.com rebecca/upstream Translation-zh_CN Fetched 15.4 kB in 21s (706 B/s) Reading package lists... Done W: GPG e
_proto_和prototype
_proto_和prototype 实例对象中有一个属性，_proto_，也是对象，叫原型，不是标准的属性，浏览器使用的， 构造函数中有一个属性，Prototype，也是对象，叫原型，是标准属性，程序使用
Luogu4735 最大异或和
题目蓝链 Description 给你一个序列，你需要支持以下两个操作： A x: 在序列尾部添加一个整数\(x\)，序列的长度增加\(1\) Q l r x: 询问操作，你需要找到一个位置\(p \in [l, r]\)，使得：\(x \bigoplus a_p \bigoplus a_{p + 1} \bigoplus \ldots \bigoplus a_n\)最大，输出最大值是多少 Solution 首先我们需要打一个可持久化的\(trie\)树来维护\(a_i\)的前缀和，这样我们就
hibernate(四) 双向多对多映射关系 hibernate(四) 双向多对多映射关系
hibernate(四) 双向多对多映射关系 序言 莫名长了几颗痘，真TM疼，可能是现在运动太少了，天天对着电脑，决定了，今天下午花两小时去跑步了， 现在继上一章节的一对多的映射关系讲解后，今天来讲讲多对多的映射关系把，明白了一对多，多对多个人感觉还是比较容易的，需要理清楚其数据库关系图，那么你就拿下了它。映射文件的配置还是那么些死东西。 --WH 一、小疑问
[WC2007]剪刀石头布
洛古 一句话题意：给定一张图，每两点之间有一条有向边或无向边，把所有无向边定向，使图中三元环个数尽量多 因为原图是一个完全图，假设图中任意三点都能构成三元环，那么途中三元环的个数为：\(\binom{n}{3}\)。 那么如果一个三元组不是三元环，那么有一个点的出度为2。 我们假设一个点的出度为d，那么对于这个点，三元环会减少\(\frac{d (d-1)}{2}\) 所以三元环的数量为：\(\binom{n}{3}- \sum_{i=1}^n\binom{d[i]}{2}=\binom{n}
002649:spring异步监听实现
一、背景描述 1、今天接到一个老需求改造：如果一个用户多次提交不同的订单，则将该用户(依据手机号)设置成一个专业投诉人或取消设置。 2、系统存储数据时采用的是同一个人不同的单据则存放成不同的实体。 3、存在租户的概念，本次更新的范围也是租户下所有该用户（依据手机号） 二、具体分析 1、因为系统使用的是微服务实现，订单信息在另外一个服务上，新增一个根据手机号进行批量更新的接口代价大且用途有限。 2、因为系统已经运行很久有很多历史数据，所以该功能除了要完成实现还要考了性
获取本机安装的软件清单
实现效果： 知识运用： RegistryKey类的GetSubKeyNames方法 public string[] GetSubKeyNames() //j检索用来包含 所有子项名称的字符串数组 实现代码： private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
try
{
RegistryKey regMa
可以提高php编程效率的20个要点
整理了可以提高php编程效率的20个要点，发博客记录一下，需要的朋友可以参考。 1、如果能将类的方法定义成static，就尽量定义成static，它的速度会提升将近4倍。 2、$row['id'] 的速度是$row[id]的7倍。 3、echo 比 print 快，并且使用echo的多重参数(译注：指用逗号而不是句点)代替字符串连接，比如echo $str1,$str2。 4、在执行for循环之前确定最大循环数，不要每循环一次都计算最大值，最好运用foreach代替。
Spring Cloud 整合 Swagger2
详细用法: https://www.cnblogs.com/softidea/p/6251249.html 原文链接（注意文末）：https://blog.csdn.net/ityqing/article/details/81217383 一、引入依赖: <dependency>
<groupId>io.springfox</groupId>
<artifactId>springfox-swagger2</artifactId>
JZOJ 4228. 【五校联考3day2】C
题目 Description 在远古的YL国大地上，有n个祭坛，每个祭坛上四个方向写有“艄、毜、鼛、瓯”四个大字，其实这在YL国古代分别是“东、南、西、北”的意思。 YL国每年都要举行祈福消灾的祭祀活动，这个时候，每个祭坛都要在艄毜鼛瓯四个方向中选一个方向，祭坛将向这个方向发出一道隐形的光线，如果两个祭坛发出的光线相交，或者祭坛发出的光线经过了别的祭坛，则祭祀不仅不能成功还将遭到上天的惩罚，如果这些条件都满足则祭祀将成功，YL国在接下来的一年内将不会有任何灾难，甚至只会有人出生不会有人死亡。
POJ1573 ZOJ1708 UVA10116 UVALive5334 HDU1035 Robot Motion【DFS+BFS】
Robot Motion Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 16166 Accepted: 7643 Description A robot has been programmed to follow the instructions in its path. Instructions for the next direction the robot is to move are laid down in a
carbondata1.5.1编译
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scala之list用法史上最全
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package test
object listDe
sparksql中UDF的使用
版权声明：原创文章，转载请注明出处 https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/84945043 UDF（User Defined Function）：spark SQL中用户自定义函数，用法和spark SQL中的内置函数类似；是saprk SQL中内置函数无法满足要求，用户根据业务需求自定义的函数。hive中UDF的使用请看这里 下面看一个UDF在sparksql中的使用的简单demo:
package spark
impo
Flink基于EventTime和WaterMark处理乱序事件和晚到的数据(三)
版权声明：原创文章，转载请注明出处 https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/84971274 在实际的业务中,我们经常会遇到数据迟到的情况,这个时候基于窗口进行计算的结果就不对了,Flink中watermark就是为了解决这个问题的,理解watermark之前,先来说一下flink中的三个与流数据相关的概念,ProcessTime、EventTime、IngestionTime,不然很难理解watermark是怎么回事. 我们先
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