目录一、认识 Spark1.1、Spark 特点1.1.1、快速1.1.2、易用1.1.3、通用1.1.4、多种运行模式1.2、Spark 与 MapReduce 比较1.2.1、易用性1.2.2、效率1.2.3、任务启动开销1.3、Spark 技术栈1.3.1、Spark Core1.3.2、Spark SQL1.3.3、Spark Streaming1.3.4、Spark GraphX1.3
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2023-08-16 06:33:57
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面向服务的架构 (SOA) 设计要尽可能地简单。在设计一个 SOA 服务的时候要谨记这 9 大设计原则：
1. 标准服务契约服务要遵循一个服务描述。 2. 松耦合服务之间的依赖最小化。 3. 服务抽象服务
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2023-07-07 20:06:32
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# OSA安全架构解析
在信息技术不断发展的今天，安全性成为了所有系统开发中的一个重要考量。OSA（开放系统架构）安全架构是一种应对各种安全威胁和风险的框架，为现代应用程序提供了必要的保护机制。本文将介绍OSA安全架构的基本概念，并通过代码示例与序列图进行深入解析。
## 1. OSA安全架构概述
OSA安全架构的目标是为分布式系统提供一种综合的、可扩展的安全解决方案。它涵盖了身份验证、授权
原创
2024-09-19 04:28:16
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1.背景—Deco 人工干预页面编辑器是 Deco（https://ling-deco.jd.com[1]）工作流重要的一环，Deco 编辑器实现对 Deco 智能还原链路 输出的结果进行可视化编排，在 Deco 编辑器中修改智能还原输出的 Schema ，最后改造后的 Schema 经过 DSL 处理之后下载目标代码。 为了赋能业务，打造智能代码生态，Deco 编辑器除了满足通用的静态代码下载
1. http://bbs.osapub.com/thread-4222-1-1.html采用yum方式安装,完成后,重装 nginx php2. http://wiki.osapub.com/%E5%85%A8%E6%89%8B%E5%8A%A8%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%AE%89%E8%A3%85按4配置3. http://bbs.osapub.com/thread-4124
翻译
精选
2013-10-23 17:15:04
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随着行业的不断发展，如今市面上的OA办公系统越来越多，许多系统供应商为了在市场上占据一席之地，为此煞费苦心，然而OA办公系统到底好不好，相信是很多用户所关心的问题，系统固然有降低了资金投入的风险，不过却可能给企业带来更多的风险，给用户的信息化管理带来很多阻碍。那么，OA办公系统到底会带来哪些风险呢？下面一起来了解下吧。1、功能有限因为成本控制和开发精力有限，OA办公系统的功能往往非常简单，无法满足
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2023-10-02 11:49:20
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一、安装 setuptools时出现 Compression requires the (missing) zlib module 错误尝试安装：yum install zlibyum install zlib-devel安装完成后，重新编译 python2.7&nbs
原创
2013-07-12 16:45:04
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前面已经介绍了iOS中静态库的基本概念和特点，这里就不再多废话，直接上代码编译环境Xcode5.1 + Mac OS X 10.9.3新建静态库项目Xcode中创建静态库的模板有两个，一个是创建iOS静态库，另一个是创建Mac OS X静态库，我们选择前者点击右下角Next按钮进入下一步给工程起个名字MyToolsA，其余的按默认值点击Next下一步我们所关心的就只有MyToolsA.
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2023-10-12 12:39:13
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Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行，来扩展计算能力。Spark可以在各种各样的集群管理器（Hadoop YARN , Apache Mesos , 还有Spark自带的独立集群管理器）上运行，所以Spark应用既能够适应专用集群，又能用于共享的云计算环境。Spark运行时架构Spark在分布式环境中的架构如下图： 在分布式环境下，Spark集群采用的是主/从结构。
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2023-09-19 00:16:16
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文章目录1.运行架构2.核心组件1.Driver2.Executor3.Master & Worker4.ApplicationMaster3.核心概念1.Executor与Core2.并行度（Parallelism）3.有向无环图（DAG）4.提交流程1.Yarn Client模式2.Yarn Cluster模式 1.运行架构Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准
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2023-08-16 06:34:40
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前言
在Spark初认识中，我们了解到了，Spark是一个一栈式的大数据处理生态系统，其核心的组件Spark Core，Spark Sql，SparkStreaming分别解决了大数据中的数据处理的批处理，交互式查询，实时查询的业务场景。Spark的核心是Spark core，其他的组件都是基于Spark Core的，那么，问题来了。
问题：
Spark的核心模块是Spa
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2023-08-30 12:08:29
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1 概述官方网站 Spark Streaming是Spark core API的扩展，支持实时数据流的处理，并且具有可扩展，高吞吐量，容错的特点。 数据可以从许多来源获取，如Kafka，Flume，Kinesis或TCP sockets，并且可以使用复杂的算法进行处理，这些算法使用诸如map，reduce，join和window等高级函数表示。 最后，处理后的数据可以推送到文件系统，数据库等。 实
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2023-12-26 11:03:44
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一、 OSI体系结构的由来为了解决计算机网络复杂而庞大的问题，我们把大问题分解成小问题，因此产生了按功能划分的分层结构。 世界上第一个提出一个网络体系结构的是IBM公司，它提出的是SNA网络体系结构。在此之后的很多公司提出了自己的网络体系结构，导致使用不同的产品就要使用不同的网络体系结构，这就阻碍了整个网络上的互联互通。因此，为了支持异构网络系统的互联互通、支持不同的网络体系结构、支持不同厂家商家
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2023-10-10 18:56:37
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什么是OSIOSI/RM(open system interconnection/reference model 开放式系统互联协议标准 )OSI的七层体系结构网络通信：即在网络上完成信息传输。这一过程十分繁杂，因此我们需要利用"结构化"和"分层"的思想，对通信体系进行系统设计，对硬件、软件、协议、存储控制和拓扑提供标准，由此便产生了网络体系结构。 许多公司都提出了自己的网络体
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2023-09-22 13:00:11
182阅读
一．Spark的产生背景起源1.spark特点轻量级快速处理允许传统的hadoop集群中的应用程序在内存中已100倍的速度运行即使在磁盘上也比传统的hadoop快10倍，Spark通过减少对磁盘的io达到性能上的提升，他将中间处理的数据放到内存中，spark使用了rdd（resilient distributed datasets）数据抽象这允许他在内存中存储数据，所以减少了运行时间1.2 易于使
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2023-08-15 15:39:18
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文章目录一、什么是Spark？二、四大特性1.高效性2.易用性3.通用性4.兼容性三、Spark与Hadoop的区别四、生态圈五、基本架构六、运行流程1、整体流程2、四种运行模式七、运行架构特点1.Executor进程专属2.支持多种资源管理器3.Job提交就近原则4.移动程序而非移动数据的原则执行八、内存管理 一、什么是Spark？Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度
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2023-09-27 21:34:37
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1. Spark 架构Spark 遵循主从架构，即集群中由一个主服务器和若干个从服务器组成。Spark 架构基于两个抽象：RDD：弹性分布式数据集DAG：有向无环图1.1 Spark 运行架构Spark 运行架构中包括：集群资源管理器（Cluster Manager）Spark 驱动节点（Driver）若干个工作节点（Worker Node）1.2 Spark 组件? Application：Sp
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2023-08-16 06:32:26
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Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大
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2023-07-28 21:45:41
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目录一、 运行架构二、 核心组件2.1 Driver2.2 Executor2.3 Master & Worker2.4 ApplicationMaster三、 核心概念3.1 Executor与Core3.2 并行度（Parallelism）3.3 有向无环图（DAG）四、 提交流程2.1 Yarn Client模式2.2 Yarn Cluster模式2.3 Sta
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2024-05-16 11:01:39
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简述Spark基础及架构一、spark简介二、spark技术栈三、spark架构四、saprk常用API4.1 SparkContext4.2 SparkSession五、spark数据核心--RDD5.1 RDD概念5.2 RDD的五大特性5.2.1 分区(Partition)5.2.2 compute函数5.2.3 RDD依赖(DAG)5.2.4 分区器(Partitioner)5.2.5
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2023-08-14 10:58:18
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