Job触发流程原理与源码原理
Spark在执行我们编写的代码的时候，当遇到Action的时候，就会触发一次Job，因为所有的Action方法在链式调用runJob方法的时候，最后一个runJob方法中总DAGSchedule的runJob方法，而DAGSchedule是初始化SparkContext的时候事先创建好的。以foreach方法来阐述Job的触发流程 DAGScheduler原理与源码分
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2024-09-18 18:27:24
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Trigger什么是Trigger?翻译过来中文意思是触发器，显然这个解释是懵逼的，读者肯定有以下疑问，触发什么？什么时候触发？为什么需要触发器？带着疑问我们来学习FlinkTrigger详解Trigger是干嘛的呢？读者在理解trigger的时候，一定要和watermark以及window联系起来，上节讲到watermark的语义是表示后来到达的数据再也没有小于这个时间了，window机制决定了
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2023-11-03 11:24:28
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一、Spark框架预览 主要有Core、GraphX、MLlib、Spark Streaming、Spark SQL等几部分。 GraphX是进行图计算与图挖掘，其中主流的图计算框架现在有：Pregal、HAMA、Giraph（这几部分采用超步即同步的方式），而GraphLab与Spark GraphX采用异步的方式进行。它与Spark SQL进行协作时，一般是用SQL语句来进行ETL（Ext
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2024-07-19 23:46:26
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http://litaotao.github.io/deep-into-spark-exection-model1.what这个技术是什么官方文档定义 spark 里，job，stage，task 的概念：application（应用）：其实就是用spark-submit提交的程序job : A job is triggered by an action, like count
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2024-01-16 01:06:24
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Apache Spark 3.1.x 版本发布到现在已经过了两个多月了，这个版本继续保持使得 Spark 更快，更容易和更智能的目标，Spark 3.1 的主要目标如下：•提升了 Python 的可用性；•加强了 ANSI SQL 兼容性；•加强了查询优化；•Shuffle hash join 性能提升；•History Server 支持 structured streaming 更多
总结Structured Streaming中的输出模式Output Mode和触发器Trigger。输出模式Output ModeStructured Streaming 中有几种类型的输出模式:Append mode: Append模式。默认。只将自上次触发以来添加到结果表中的行输出到接收器。Update mode: Update模式。只将自上次触发以来结果表中更新的行输出到接收器。Compl
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2023-08-14 09:56:41
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structed streaming的执行批次，较spark streaming有所改变。更加灵活。总结下来，可大白话地分为三类:1尽可能快的执行，不定时间 2按固定间隔时间执行 3仅执行一次详情如下：Trigger类型使用注意unspecified (default)as soon as micro-batchIf no trigger setting is explicitly specifi
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2023-11-24 23:59:37
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structed streaming的执行批次，较spark streaming有所改变。更加灵活。总结下来，可大白话地分为三类:1尽可能快的执行，不定时间
2按固定间隔时间执行
3仅执行一次详情如下：Trigger类型使用注意unspecified (default)as soon as micro-batchIf no trigger setting is explicitly specifi
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2024-01-13 21:26:57
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bind(type,[data],fn) 为每个匹配元素的特定事件绑定事件处理函数 $("a").bind("click",function(){alert("ok");}); live(type,[data],fn) 给所有匹配的元素附加一个事件处理函数，即使这个元素是以后再添加进来的 $("a").live("click",function(){alert("ok");}); dele
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2024-08-12 21:37:36
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1 前言 在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候，有可能会遇到一些不太爽的问题，例如对于同一字段拥有相同名称的记录，我们只需要显示一条，但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录，从而在检索的时候，显示多条记录，这就有违咱们的初衷啦！因此，为了避免这种情况的发生，咱们就需要进行“去重”处理啦，那么何为“去重”呢？说白了，就是对同一字段让拥有相同内容的记录只显示一条记录。 那么，如何
我们在jQuery基础教程之如何注册以及触发自定义事件这篇文章中，有用到今天要讲的t
原创
2022-08-22 10:40:47
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今天我们来简单看看jquery中的trigger何triggerHandler方法的区别： trigger( event, [data] ) 在每一个
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2022-07-22 09:37:38
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Windows窗口计算是流计算的核心，窗口将流数据切分成有限大小的“buckets”，我们可以对这个“buckets”中的有限数据做运算。Windows are at the heart of processing infinite streams. Windows split the stream into “buckets” of finite size, over which we can
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2023-08-24 22:27:59
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(文章目录)
一、前言
利用elementUI实现表单元素校验时，出现下拉框内容选中后校验不消失的异常校验情形。
通过去除校验规则中相应元素的trigger:'blur'属性，可解决以上问题。
至于表单校验时，校验元素trigger属性值的选择，需要继续深究。若不设置trigger属性，该属性是否有默认值？
二、表单验证时，trigger:'blur' OR trigger:'change'
原创
2023-10-12 14:06:23
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大纲：Spark Streaming概述DStreamSpark Streaming WordCount 1、Spark Streaming概述1.1 什么是Spark StreamingSpark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Stre
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2024-06-08 14:31:32
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在过去的一年之中，我们一直在利用Spark做实时交互式分析系统方面的尝试，有兴趣的同学可以看一下我们之前分享的博客《基于Spark的用户分析系统》。我们在不断受到Spark启发的同时，也不得不忍受尚处于青春期的Spark性格中的叛逆。特别是在不断优化系统性能过程中，发现我们实际上是在做与Project Tungs
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2023-12-27 22:01:01
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今天先安装好了spark，利用spark里自带的Scala运行了几个简单的Scala程序，看教学视频了解了点儿简单的语法，截图如下： 接着安装scala ide for eclipse，安装在了usr/local目录下，本以为他会正常的替代原来的eclipse，因为我之前有这样直接解压到里面直接就替换了，这次解压之后不仅之前的还在，而且两个eclipse都没法正常使用了&nb
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2023-12-12 15:31:18
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sparkstreaming和flink的区别–组件：sparkstreaming：Master:主要负责整体集群资源的管理和应用程序调度；Worker:负责单个节点的资源管理，driver 和 executor 的启动等；Driver:用户入口程序执行的地方，即 SparkContext 执行的地方，主要是 DGA 生成、stage 划分、task 生成及调度；Executor:负责执行 tas
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2023-08-11 23:56:23
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一、Spark Streaming概述1.1 Spark Streaming是什么？Spark Streaming用于流式数据的处理。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的 TCP套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方
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2023-10-26 22:30:28
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1、基本概念（了解） ①流（Streaming）： 是一种数据传送技术，它把客户机收到的数据变成一个稳定连续的流，源源不断地送出，使用户听到的声音或看到的图象十分平稳， 而且用户在整个文件送完之前就可以开始在屏幕上浏览文件。 ②常见的流式计算框架 Apache Storm Spark Streaming Apache Flink
