最近在用metaplex-foundation这款开源的项目，网上几乎找不到资料（毕竟数字钱包的项目，还是国外开源的），特此记录下踩的坑。PS：FQ的要打开，后续很多东西都要FQ才能下载安装git地址：https://github.com/metaplex-foundation/metaplex不知道是我太菜还是怎么滴，clone一直不下来，只能下载压缩包按照git说明运行，需要安装yarn 、&
# Spark中的leq和lt
## 简介
在Spark中，`leq`和`lt`是用于比较两个对象的方法。它们通常用于排序和聚合操作中，用于确定对象的顺序。本文将介绍这两个方法的使用方法以及它们在Spark中的应用。
## leq和lt的区别
`leq`代表"less than or equal to"，即小于等于。它用于判断一个对象是否小于或等于另一个对象。而`lt`代表"less th
原创
2023-08-26 07:23:43
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原题链接:E - LEQ 思路： 题目要求对于从数组1~n找出所有符合开头数字小于等于结尾数字的子序列，\(A' = (A_1', A_2', ... , A_k')\)，满足$A_1' \leq A_k'$，很显然，我们只需要找到任何一对$a_i \leq a_j$数对，然后它的贡献是$2^{j ...
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2021-10-06 19:57:00
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CLI.[ARC115E]LEQ and NEQ 设 \(f_{i,j}\) 表示位置 \(i\) 填 \(j\) 的方案数。则 \(f_{i,j}=\Big(\sum\limits_{k}f_{i-1,k}\Big)-f_{i-1,k}\)。于是我们便考虑线段树优化，只需要实现四种操作：整体求和，
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2021-03-31 15:36:00
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E - LEQ Time Limit: \(2\; sec\) / Memory Limit: \(1024\; MB\) Score : \(500\; points\) Problem Statement|题目描述 Given is a sequence of \(N\) integers: \ ...
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2021-10-18 20:03:00
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题意：给出你一个长度为的序列，然后让你从中找出子串要求第一个数比最后一个小，要求找出的子串求方案数？分析：首先我们肯定是要找两个数符合条件的两个数。确定这两个数之后，其中的方案数就是()方案， 就是从中间选0，1，2，3，…都选，一共这么多方案数。当我们枚举一个数，然后比他小的数有多少个时，我们肯定想到用树状数组来维护。然后剩下的问题，就是如何维护这个方案数 我们看 答案应该是提取得我们将转
原创
2022-07-15 10:30:32
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题意：给你一个长度为$n$的序列，问你有多少子序列满足第一个元素不大于最后一个元素。 题解：假设子序列的尾元素在原序列的位置为$j$，如果$i\ (i<j)$位置满足$A[i]\le A[j]\(，那么，\)[i,j]$的合法子序列个数为$2^{j-i-1}$，因为一定选$i$和$j$，中间的部分有 ...
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2021-10-06 15:55:00
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linkkkk题意给出长度为nnn的序列aaa，问有多少种子序列满足首元素<=<=<=尾元素思路：假
原创
2022-07-14 22:06:00
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问题链接：Here 长度为 \(N\) 的数列 \(A_1，…，A_N\) 。回答满足以下条件的长度 \(N\) 的数列 \(X_1，…，X_N\) 的个数除以 \(998244353\) 的余数。 \(1\le X_i \le A_i\) \(X_i \not = X_{i + 1}\) \(2\
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2021-08-08 21:15:00
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Spark 开发原则坐享其成要省要拖跳出单机思维 应用开发原则 ：坐享其成 : 利用 Spark SQL 优化能省则省、能拖则拖 : 节省数据量 , 拖后 Shuffle跳出单机思维 : 避免无谓的分布式遍历坐享其成设置好配置项，享受 Spark SQL 的性能优势，如钨丝计划、AQE、SQL functions钨丝计划：Tungsten 自定义了紧凑的二进制格式的数据结构，避免了 Java 对
1、Application application（应用）其实就是用spark-submit提交的程序。一个application通常包含三部分：从数据源（比方说HDFS）取数据形成RDD，通过RDD的transformation和action进行计算，将结果输出到console或者外部存储。2、Driver Spark中的driver感觉其实和yarn中Application Master的
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2023-11-02 10:32:42
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一、什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因
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2023-07-12 09:57:21
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一、定义与特点定义
专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，并形成一个高速发展应用广泛的生态系统。特点
速度快
内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍易用性
80多个高级运算符跨语言：使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。通用性
Spark 提供了大量的库，包括SQL、DataFrames、MLib、Gra
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2023-08-10 09:12:39
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Spark扩展持久化RDD Cache缓存RDD CheckPoint 检查点缓存和检查点区别自定义分区存储与读取累加器广播持久化RDD Cache缓存RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算子时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。// cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系println(wordToOneR.
原创
2022-03-23 10:21:17
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Spark官方文档: Spark Configuration（Spark配置）Spark主要提供三种位置配置系统：环境变量：用来启动Spark workers，可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中；java系统性能：可以控制内部的配置参数，两种设置方法：编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx
原创
2017-07-03 11:19:00
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spark架构设计 1 角色名称 Client,Driver program,cluster manager/Yarn，workerNode 2 角色作用 client：用户通过client提交application程序，shell命令等 Driver：启动sparkContext环境，将application程序转换成任务RDD和DAG有向图，与clustermanger进行资源交互，分配ta
文章目录1.Spark概述1.1. Spark是什么1.2. Spark的特点(优点)1.3. Spark组件1.4. Spark和Hadoop的异同2.Spark集群的搭建2.1. Spark 集群结构2.2. Spark 集群搭建2.3. Spark 集群高可用搭建2.4. 第一个应用的运行3.Spark入门3.1. Spark shell 的方式编写 WordCount3.2. 读取 HD
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2023-10-05 16:17:51
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1、Spark 介绍Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是Scala编写，方便快速编程; Spark 技术栈中包括 SparkCore,SparkStreaming,SparkSQL,SparkMllib等。 Spark与MapReduce的区别 1. Spark 基于内存迭代处理数据，MR基于磁盘迭代处理数据 2. Spark 粗粒度资源申请，MR
引入 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新
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2017-07-13 21:10:00
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一、官网介绍 1 什么是Spark 官网地址：://spark.apache.org/ Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce ...
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2021-08-03 09:25:00
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