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2020年5月4日
spark大数据-wordcount原理剖析
摘要: 1、代码如下 package cn.spark.study.core import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * @author: yangchun * @description: * @date: Created in 2020-
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posted @ 2020-05-04 17:35 清浊
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2020年5月3日
spark-wordcount
摘要: package cn.spark.study.core; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD
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posted @ 2020-05-03 22:16 清浊
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spark工作原理
摘要: 1、分布式 2、基于内存 3、迭代式计算 每一批节点上的每一批数据就是一个RDD RDD是spark的核心抽象 1、RDD是Spark提供的核心抽象,全称为Resillient Distributed Dataset,即弹性分布式数据集。2、RDD在抽象上来说是一种元素集合,包含了数据。它是被分区的
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posted @ 2020-05-03 18:43 清浊
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2020年5月1日
大数据集群搭建
摘要: 1、virtualbox 1、关闭虚拟机选择第一个休眠,会记录各种进程的状态。如果直接关掉虚拟机会关闭各种进程,导致环境崩溃。 2、Centos7 1、修改网络 网卡桥接,配置主机和虚拟机相互pingtong vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfj-enp0
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posted @ 2020-05-01 22:47 清浊
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2020年4月25日
Scala语法基础
摘要: 1、scala下载 下载安装包直接安装 2、配置环境变量 path里面添加$SCALA_HOME/bin 3、idea环境配置 直接安装scala插件 4、变量声明 val表示常量,大型系统设计开发时,通常将传递给其他模块的对象设计为不可变。var表示变量 val result = 1+1 存放计算
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posted @ 2020-04-25 22:02 清浊
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2020年4月24日
大数据介绍-spark
摘要: 1、Hadoop MapReduce,大数据计算框架,map将数据写入磁盘,然后分发到reduce。只适合处理对处理速度不敏感的大数据计算任务。基于磁盘,大量网络传输。处理过程太死板,必须shuffle HDFS,大数据存储系统 Hive,SQL,大数据查询框架/计算框架 HBase,NOSQL,实
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posted @ 2020-04-24 22:50 清浊
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Netty单机百万连接调优
摘要: 1、如何模拟百万连接 sever开启8000-8100端口 client开启1025-65535 统计连接数 package com.xiaofeiyang; import io.netty.channel.ChannelHandlerContext; import io.netty.channel
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posted @ 2020-04-24 13:48 清浊
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2020年4月23日
设计模式
摘要: 装饰者与被装饰者继承同一个接口 修改被装饰者行为 package com.xiaofeiyang; /** * @author: yangchun * @description: * @date: Created in 2020-04-23 14:48 */ public class Decorat
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posted @ 2020-04-23 16:13 清浊
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Netty源码解析(7):两大性能优化工具类
摘要: 1、FastThreadLocal * @author: yangchun * @description: * @date: Created in 2020-04-23 12:53 */ public class FastThreadLocalTest { private static FastTh
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posted @ 2020-04-23 14:27 清浊
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2020年4月22日
Netty源码解析(6)-编码器
摘要: 1、通过channel调用writeAndFlush方法 2、在pipeline上从tail节点开始往head节点传播write方法,判断是否能处理这个对象,最后会回调到MessageToByteEncode的encode方法,向out里面写入字节流。 匹配对象 分配内存 编码对象 释放对象 传播数
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posted @ 2020-04-22 22:28 清浊
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