所有RDD行动算子如下：aggregate、collect、count、first、foreach、reduce、take、takeOrdered、takeSample、saveAsObjectFile、saveAsTextFile具体解释和例子1. aggregate 概念 1.将每个分区里面的元素进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine
文章目录 Transformation算子Spark算子：RDD基本转换操作(1)–map、flatMap、distincmapflatMapdistinctSpark算子：RDD基本转换操作(2)–coalesce、repartitioncoalescerepartitionSpark算子：RDD基本转换操作(3)–randomSplit、glomrandomSplitglomSpark算子：R
主线程:步骤1: 客户端向资源管理器master发送注册和申请资源的请求,master负责任务资源的分配,这是spark集群的老大 步骤2: Master收到申请资源的请求后,向指定的worker节点发送请求,然后worker节点会开启对应的executor的进程 步骤3: Executor进程会向driver发送注册请求,然后申请要计算的task 步骤4: 在driver的内部会执行一些操作,最
转载
2023-08-08 11:55:46
92阅读
计算机视觉(Computer Vision)是研究如何使机器“看”的科学，即用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪、测量等任务。其与机器视觉的区别在于：计算机视觉侧重对质的分析，如分类识别，这是猫还是狗；或进行身份确认，如车牌识别、人脸识别；或进行行为分析，如人群聚集等；而机器视觉侧重对量的分析，如通过视觉去测量零件的直径。计算机视觉的基本任务包括：图像分类、目标定位、目标检测、图像分割等。
# Java计算任务与队列
在现代软件开发中，我们经常会面临需要处理大量计算任务的情况。在这些场景中，任务的数量往往超过了单个线程能够处理的能力。为了高效地处理这些任务，我们可以使用队列来实现多线程计算任务的分发与协调。
## 队列的基本概念
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，类似于现实生活中的排队。在队列中，数据项从一端（称为队尾）添加，从另一端（称为队头）移除。在Java中，队列
原创
2023-08-01 08:20:13
36阅读
# Java树形计算任务
在软件开发中，经常会遇到需要对树形结构进行计算的情况，例如计算树的深度、求解树的节点和、查找特定节点等。在Java编程中，我们可以利用递归算法来实现这些树形计算任务。
本文将介绍如何使用Java语言来实现树形计算任务，并给出具体的代码示例。首先，我们将通过一个简单的树形结构示例来说明问题，然后介绍如何编写递归算法来处理树形计算任务。
## 树形结构示例
假设我们有
文章目录定义概念流程支持的数据类型demo切片策略FileInputFormat片与块的关系提交流程关键设置Job提交流程阶段总结准备提交 定义MapReduce最早是由谷歌公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。 特点： MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台。 MapReduce是一个并行计算与运行软件框架。 MapReduce是一个并行程序设计模型与方法。易
考虑云计算安全的几个方面
当云计算涉及到通过软件服务交付时，必要的保护措施是独立的软件提供商首要关心的事情，他们应该从所有接入点、用户以及各个角度保护他们的SaaS基础设施。
但需要注意的是并非所有的云计算都是安全的。在大众市场上，可能会有相对廉价的云存储或者云计算
我们知道计算机的强大在于他可以同时干很多事儿。那么他是怎么做到的呢？CPU用时间片的方式来处理，比如说5ms第一个程序，5ms第二个程序，内存切分。这个过程操作系统负责协调。计算机的早期，多任务被称作多道程序。多道程序是令CPU一次读取多个程序放入内存，先运行第一个程序直到它出现了IO操作。因为IO操作慢，CPU需要等待。为了提高CPU利用率，此时运行第二个程序。即，第n+1个程序得以执行的条件是
原创
2014-08-21 09:35:13
794阅读
# Hive 定时计算任务
在大数据领域，Hive 是一个常用的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。Hive 提供了类似于 SQL 的查询语言，允许用户将数据存储在表中并执行复杂的分析查询。除了常规的查询功能，Hive 还支持定时计算任务，以便自动执行预定义的 Hive 脚本。
## 定时任务原理
Hive 定时任务的实现原理是基于 Linux 的 cron 服务。cron 是一个常驻内存的
与 流式计算 对应的是 批量计算，流式计算 可以 及时反馈结果，而批量计算 往往伴随着延时。 本节主要总结两点内容：sparkstreaming消息队列（Kafka）一、sparkstreaming首先给出流式计算的一个框架：LAMBADA 架构： 如图：上半部分为 批量计算；下半部分 为 流式计算；共同构成了 LAMBADA 架构；1、sparkstreaming 架构sparkstreamin
前言无论是在大数据处理领域，还是在消息处理领域，任务系统都有一个很关键的能力 - 任务触发去重的保障。这个能力对于一些准确性要求极高的场景中（如金融等）是必不可少的。作为 Serverless 化任务处理平台，Serverless Task 也需要提供这类保障，在用户应用层面及自身系统内部两个维度具备任务的准确触发语义。本文主要针对消息处理可靠性这一主题来介绍函数计算内部的一些技术细节，并展示如何
原创
2022-06-09 14:55:29
137阅读
本文主要针对消息处理可靠性这一主题来介绍函数计算异步任务功能的技术细节，并展示如何在实际应用中使用函数计算所提供的这方面能力来增强任务执行的可靠性。
原创
2022-07-04 00:15:03
114阅读
实现计算功能在map包下创建RelationshipMap.java，其中内容如下：package map;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class RelationshipMap {
public String getRelationShipValueByMap(String key) {
## Yarn 任务占 CPU 计算的方法
在大数据处理环境中，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为Apache Hadoop中的资源管理器，负责动态分配计算资源和调度任务。了解 YARN 任务占用 CPU 的情况，对于有效地监控和优化资源使用至关重要。本文将通过示例展示如何计算 Yarn 任务的 CPU 占用率，并提供可视化图表来帮助理解其分布。
#
# 如何实现Python计算进程任务进度
## 一、流程概述
下面是实现Python计算进程任务进度的流程：
```mermaid
pie
title 任务进度计算流程
"开始" : 0%
"计算进程任务" : 50%
"结束" : 100%
```
## 二、详细步骤
### 1. 导入必要的库
首先，你需要导入必要的库来辅助实现进程任务进度的计算。在
《Project2016 企业项目管理实践》张会斌 董方好 编著 先说一个好消息：摘要工期是可以自动计算的。 比如A1、A2、A3、A4四个任务，工期如下图安排： 而他们的摘要任务，就不再需要掰着日历数好日子再手工填到项目文件中，只需要让那四个任务下降一个级别，摘要任务的工期、起始时间都自动搞定了。
原创
2022-09-20 06:26:33
620阅读
给定两个被元组（22,1,42,10）和（20,0,36,8）表示的对象（a）计算这两个对象之间的
原创
2022-08-23 14:54:59
146阅读
1、定期跟踪和比较项目进度与计划的出入 在软件开发过程中，我们需要定期跟踪软件开发执行情况，并与开发计划进行比较，以衡量项目进度的健康程度。并对项目进行快速评估，这样有助于尽早发现问题，尽早解决。 &
提示：好记性不如烂笔头。本博客作为学习笔记，有错误的地方希望指正 文章目录前言：一、任务延时vTaskDelay()二、任务延时vTaskDelayUntil()三、任务延时xTaskDelayUntil()四、获取任务优先级uxTaskPriorityGet()五、任务优先级设置vTaskPrioritySet()六、任务挂起vTaskSuspend()七、任务恢复vTaskResume()八、
