今天，接着跟大家分享一下spark的搭建，spark是一个分布式的计算框架，与MapReduce的区别在于可以准实时处理大数据，是Apache的顶级开源项目之一，目前呢spark稳定版本是spark-2.4.7，所以，我是用的spark-2.4.7，请各位朋友留意一下。关于spark呢，大家如果有兴趣可以自己再找一些资料查阅一下。spark包的获取地址，大家根据hadoop版本，自行对应下载：sp
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2023-11-20 15:32:07
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简单介绍1，介绍Hadoop存在如下一些缺点：表达能力有限、磁盘IO开销大、延迟高、任务之间的衔接涉及IO开销、在前一个任务执行完成之前，其他任务就无法开始，难以胜任复杂、多阶段的计算任务Spark在借鉴Hadoop MapReduce优点的同时，很好地解决了MapReduce所面临的问题。 相比于Hadoop MapReduce，Spark主要具有如下优点： Spark的计算模式也属于MapRe
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2023-10-08 13:12:07
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# PySpark与Spark的性能分析与优化
在大数据处理领域，Apache Spark是一种广泛使用的分布式计算框架，而PySpark是其官方支持的Python接口。虽然PySpark提供了简便的API，使数据科学家和分析师能够使用Python进行大数据处理，但有时在性能上与Scala或Java实现的Spark会有明显差异。本文将探讨PySpark与Spark性能的差异，并提供一些优化建议和
同学，这些东西都不过是工具而已，你的目的不是来偷懒的，你的目的是掌握工具，实现你的需求 这才是你的目的，你的目的并不是看哪种工具更简单 资本家招程序员也不是招大爷，而是招干活的人 你的首要目标是实现需求，写出软件来 用英语说就是Make it work,
make it right,
make it fast. 三步走，我们日常工作中，也有类似的指导原则 先解决有无问题，然后解决好坏问题，
JS 相较于 Java 的性能差距，一直是开发者们讨论的热话。我们通常会问“JS 比 Java 慢多少？”但这个问题无法用一个具体的数字来衡量，因为它取决于多种因素，如应用场景、代码编写的效率及引擎优化等。但可以通过分析它们的特性、代码迁移和兼容性等方面来了解性能差异。接下来，我将逐步整理出这一过程，以此来探讨这个问题。
### 版本对比
Java 和 JavaScript 各自发展至今版本繁
# Spark vs. YARN：速度比较及其背后的原理
在大数据处理的领域，Apache Spark和Apache YARN（Yet Another Resource Negotiator）是两种广泛使用的框架。Spark以其快速的内存计算能力而闻名，但它与YARN的关系常常让人困惑。本文将探讨Spark比YARN快多少，并通过代码示例进行说明。
## Spark和YARN的基本概念
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文章目录一、分类讨论二、针对偶尔很慢的情况2.1 数据库在刷新脏页（flush）2.1.1 刷脏页有下面4种场景2.2 拿不到锁我能怎么办三、针对一直都这么慢的情况3.1 没用到索引3.1.1 字段没有索引3.1.2 有索引，但却没用到3.1.3 函数操作导致没有用上索引3.2 数据库选错索引了3.2.1 示例3.2.2 为什么会这样呢？3.2.3 系统是怎么判断走全表扫描而不走索引的?四、总结4
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2023-11-25 12:51:23
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今天呢课课家小编带一些迷茫的同学们呢来区分一下JAVA和C++区别：1)java是解释性语言,java程序在运行时类加载器从类路经中加载相关的类,然后java虚拟机读取该类文件的字节,执行相应操作.而C++编译的 时候将程序编译成本地机器码.一般来说java程序执行速度要比C++慢10-30倍.即使采用just-in-time compiling (读取类文件字节后,编译成本地机器码)技术,速度也
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2023-07-10 19:43:35
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作者 李士窑 作为Hadoop MapReduce后继者Apache Spark可以支撑数千节点规模的集群部署，尤其在内存数据处理上，Spark比MapReduce更加高效，且支持GB或TB级别的数据。然而很多人都认为在磁盘数据计算上，MapReduce比Spark更有优势。近日，大数据公司Databricks为了评估Spark在PB级磁盘数据计算的运行状况, 其技术团队使
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2023-12-27 21:09:30
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话说为什么大家会集中讨论GIL？在这里题主的标准线是一个按bit处理的单线程DFS啊……几乎没有GIL发挥的余地好么……这个八皇后的DFS，我的C++代码在不加某些评估性剪枝的情况下对15需要算18s左右（开O2大约8.6秒，与题主描述基本一致），但是可以确定的是你的解决方案里用了循环与递归。接下来需要分析的无非是Python慢在哪个细节，以及能否改进的问题。下面是两段用来测试的代码，首先是Pyt
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2024-01-03 09:50:33
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一：Spark SQL与DataFrame1， Spark SQL之所以是除了Spark Core以外最大的和最受关注的组件，原因是：a) 处理一切存储介质和各种格式的数据（您同时可以方便的扩展Spark SQL的功能来支持更多类型的数据，例如Kudu）；b) Spark SQL把数据仓库的计算能力推向了新的高度，不仅是无敌的计算速度（Spark SQL比Shark快
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2023-11-19 18:40:25
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faster rcnn 网络结构图大概思路就是，首先是输入一张图像，然后将图像固定最小边为600的大小，保证了图像不发生形变，然后经过一个训练好的网络，比如vgg或者是其他的，得到特征图，然后有两条路，一个是输入RNP网络，经过一个3*3的卷积，RPN网络也有两条路，一条是直接经过一个1*1的卷积，激活函数使用linear，用于回归，因为框有4个坐标，(dx,dy,dw,dh)，其实这里回归的是一
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2024-04-25 13:55:43
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# Spark CPU和内存的关系解析
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，它以高效的计算和数据处理能力而著称。在使用 Spark 进行大规模数据处理时，资源的配置，尤其是 CPU 和内存的分配，是至关重要的。本文旨在探讨 Spark 中 CPU 和内存的最佳配置比例，并通过示例代码来说明。
## CPU 和内存的基本概念
在进行数据处理时，CPU 和内存的配置直接影响
原创
2024-09-13 03:10:32
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1. C++ 和 Fortran 仍然是最快速的编程语言，但运算速度与编译器的选取相关；
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2023-05-22 23:35:59
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为什么安卓手机的运行速度永远赶不上苹果IPhone？目前最高才使用六GB的运行内存，而安卓十二GB都不算高。有些人会说苹果之所以流畅就是因为它的系统，这句话不讲，但是确实有一点外行，今天咱们就来深入的去聊聊它的本质原因。IPhone目前所采用的是NVME协议，在目前的所有手机品牌里面，整个市场苹果是独一份，它的优势就是在于运行性能一般用于提升硬盘读取的速度，不过NVME本质上还是存储设备，通信协议
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2023-08-29 14:37:15
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# 如何解决本地 PySpark 的慢问题
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，能够让开发者使用 Python 进行大规模数据处理。有些初学者在本地使用 PySpark 时会发现其执行速度缓慢，这可能源于多种原因，比如资源配置不足、数据处理逻辑不合理等。本文将为你详细讲解如何诊断和解决 PySpark 在本地运行缓慢的问题。
## 解决流程概述
以下是解决
我写这篇小博客的由来： 前天我修改我Ubuntu的用户名名称，改成别人的名字缩写，这样就可以方便他截图交作业了。但没想到的是，修改个用户名居然导致我虚拟机不能正常开机。而且还比较麻烦，不像修改主机名一样简单。无奈之下只好重装系统，重头部署大数据环境，我想着之前有安装过所有环境经验，应该一个小时之内可以完成的。一开始安装Hadoop，hive，hbase，spark很顺利。但是到了pyspark时候
目录 1. 连接spark2. 创建dataframe2.1. 从变量创建2.2. 从变量创建2.3. 读取json2.4. 读取csv2.5. 读取MySQL2.6. 从pandas.dataframe创建2.7. 从列式存储的parquet读取2.8. 从hive读取3. 保存数据3.1. 写到csv3.2. 保存到parquet3.3. 写到hive3.4. 写到hdfs3.5. 写到mys
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2023-08-08 10:10:50
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使用Python开发一、Python编程语言1.1、Python语言的特点Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库。如今Python已经成为继JAVA，C++之后的的第三大编程语言。1、可性移强植 简易单学 2、免开费源 丰富库的 3、可性移强植 高语层言 4、可扩性展1.2、Python与人工智能Python被认为是人工智能、机器学习的首选语言。1.3、PySpa
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2023-08-07 02:13:45
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为什么调优？由于Spark的计算本质是基于内存的，所以Spark性能程序的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者是内存。 情况一：内存大能够容纳所有数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现瓶颈。 情况二：内存小不能容纳所有数据（10亿级以上数据量），则需要对内存的使用进行性能优化。调优：将重复使用的RDD进行持久化Spark单个RDD多次执行原理：每次执行RDD进行算子操作时
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2023-09-03 18:10:24
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