1. HashMap的数据结构数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；链表链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。哈希表那么我们能不能综合两者的特性，做
简述HashMap的特点一、HashMap是查询效率最高的数据结构。二、HashMap的内部是使用数组来存储元素的，元素存放的位置是依据key值的hashcode()方法的返回值经散列算法，生成的下标数字来决定的。所以查询元素时，HashMap会依靠给定的key的hashcode()方法返回值来计算出对应的下标，然后直接通过下标去访问相应的元素，这样就省去了遍历数组的过程。HashMap查询数据时
转载
2023-08-18 21:04:20
78阅读
方式一：entrySet()
转载
2020-03-06 17:50:00
101阅读
简介Apache Spark 3.3.0 从2021年07月03日正式开发，历时近一年，终于在2022年06月16日正式发布，在 Databricks Runtime 11.0 也同步发布。这个版本一共解决了 1600 个 ISSUE，感谢 Apache Spark 社区为 Spark 3.3 版本做出的宝贵贡献。PySpark 的 PyPI 月下载量已经迅速增长到2100万次，Python 现在
转载
2023-09-11 19:39:00
250阅读
Spark3.0解决了超过3400个JIRAs，历时一年多，是整个社区集体智慧的成果。Spark SQL和 Spark Cores是其中的核心模块，其余模块如PySpark等模块均是建立在两者之上。Spark3.0新增 了太多的功能，无法一一列举，下图是其中24个相对来说比较重要的新功能，下文将会围绕这些进行简单介绍。 性能相关的新功能主要有： Adaptive Quer
转载
2023-09-03 11:18:21
211阅读
# Spark特性及其应用
Apache Spark是一个强大的分布式数据处理框架，因其高性能和简洁的API而广受欢迎。Spark提供了一些显著的特性，包括内存计算、丰富的API、支持多种数据源和容错能力等，本文将逐一介绍这些特性，并展示相关代码示例。
## 内存计算
Spark最核心的特性之一是其内存计算能力。相比传统的MapReduce，Spark可以将数据存储在内存中，这使得数据处理速
原创
2024-09-12 05:29:19
29阅读
文章目录一、前言二、HashMap2.1 HashMap数据结构2.2 HashMap线程不安全2.3 哈希冲突三、JDK1.7中
原创
2021-10-29 11:41:47
207阅读
点赞
文章目录一、前言二、HashMap2.1 HashMap数据结构2.2 HashMap线程不安全2.3 哈希冲突三、JDK1.7中HashMap的实现3.1 基本元素Entry3.2 插入逻辑3.2.1 插入逻辑3.2.2 新建节点添加到链表3.3 数组扩容逻辑3.4 null处理3.5 辨析扩容、
原创
2022-01-12 17:37:55
100阅读
一，概述二，广播变量broadcast variable 2.1 定义广播变量的原因 2.2 图解广播变量 2.3 定义广播变量 2.4 还原广播变量 2.5 定义注意事项三，累加器 3.1 为什么要将一个变量定义为一个累加器 3.2 图解累加器 3.3 定义累加器 3.4 还原累加器 3
转载
2024-02-05 12:26:30
65阅读
Spark 3.0 之后，对Spark-SQL增加了三种join选项：SHUFFLE_HASH, SHUFFLE_MERGE , SHUFFLE_REPLICATE_NL。（原先只有BROADCAST 一种）参考地址：https://github.com/apache/spark/pull/24164 SHUFFLE_HASH（Shuffle Hash Join）：根据关联key对数据进
该论文来自Berkeley实验室，英文标题为：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing。下面的翻译，我是基于科学网翻译基础上进行优化、修改、补充，这篇译文翻译得很不错。在此基础上，我增加了来自英文原文的图和表格数据，以及译文中缺少的未翻译的部分。如果翻译措
RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中最基本的数据结构，它是一个不可变的分布式数据集合，可以在集群中进行并行处理。RDD可以从Hadoop的HDFS文件系统中读取数据，也可以从其他数据源中读取数据，如本地文件系统、Hive、Cassandra等。RDD的特点：分布式：RDD可以在集群中分布式存储和处理数据，可以在多个节点上并行处理数据。不可变性：RDD
转载
2023-08-01 16:08:05
287阅读
Spark 官方网站使用如下简洁的语言描述了Spark我们可以从中提取出如下信息：Spark是一个引擎快速通用Spark可以用来处理数据数据是大规模的Spark本身并不提供数据存储能力，它只是一个计算框架它的快速体现在什么地方呢？如果处理的数据在内存中，运行MapReduce比hadoop要快100倍以上，要是数据在磁盘中，也比Hadoop快10倍以上。为什么会快呢，Spark在处理数据的时候，使
转载
2023-09-30 09:20:55
44阅读
1、为什么用HashMap？HashMap是一个散列桶（数组和链表），它存储的内容是键值对(key-value)映射HashMap采用了数组和链表的数据结构，能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改HashMap是非synchronized，所以HashMap很快HashMap可以接受null键和值，而Hashtable则不能（原因就是equlas()方法需要对象，因为HashMap
转载
2023-07-12 13:10:22
144阅读
1.什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。1.2.RDD的属性 1）一组分片（Pa
转载
2024-01-12 00:18:54
37阅读
1.spark容错主要分为两个方面 其一是集群 再者为spark的应用程序。 2.Driver 重要补充： driver宕机： Spark On Yarn:总之，要重启 client：只能重启job cluster：类似于MR的ApplicationMaster Spark On Standalon
转载
2017-03-13 15:03:00
178阅读
2评论
Spark RDD 概述 特性
原创
2022-12-28 15:29:28
119阅读
# Spark 3.0 新特性
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，用于处理大规模数据集的高速计算。它提供了丰富的功能和灵活的API，使得开发者可以方便地进行数据处理、机器学习和图计算等操作。Spark 3.0 是 Spark 的最新版本，带来了一些令人兴奋的新特性和改进。本文将介绍 Spark 3.0 的一些重要新特性，并给出相应的代码示例。
## 1. Pandas UD
原创
2023-07-22 03:54:54
145阅读
1.RDD是spark提供的核心抽象，全称：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，氛围多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以并行操作（分布式数据集）3.RDD通常通过Hadoop上的文件来创建。有时也可以通过应用程序中的集合赖床见。4.RDD最重要的特性就是提供
原创
2019-09-21 22:15:02
2237阅读
# Spark RDD特性详解
## 引言
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了一套强大的分布式数据处理的API，其中最重要的概念之一就是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets，简称RDD）。RDD是Spark中最基本的数据抽象，它是一个可分区、可并行计算的数据集合。
本文将重点介绍Spark RDD的特性，并通过代码示例
原创
2023-10-19 14:40:30
64阅读
