【LeetCode】挑战100天Day4（热题+面试经典150题）一、LeetCode介绍二、LeetCode热题HOT100-62.1题目2.2题解三、面试经典150题-63.1题目3.2题解一、LeetCode介绍LeetCode是一个在线编程网站，提供各种算法和数据结构的题目，面向程序员、计算机科学专业学生和技术爱好者等人群，旨在帮助他们提高算法和编程技能。LeetCode上的问题通常来自各种技术公司的面试题目，因此它也是程序员面试准备的重要资源之一。LeetCode上的问题涵盖了各种难度级别，从入门级到专家级都有不同难度的题目可供练习。用户可以选择使用不同的编程语言提交答案，LeetC
在字节跳动内部，Spark计算引擎被广泛应用于大规模数据处理，机器学习等场景，天任务数超过150W。线上集群磁盘类型多样，包括SSD、HDD及混合等。每天会产生超过100PB以上的Shuffle数据，同时单个任务的Shuffle数据量可能达到数百TB。巨量的Shuffle数据和复杂的计算资源环境也给Spark运行过程中的Shuffle性能带来了很多挑战。本文将从背景介绍、稳定性资源场景和混部资源场景分享字节跳动在SparkShuffle云原生化方面的大规模演进实践。一、背景介绍Spark 是字节跳动内使用广泛的计算引擎，已广泛应用于各种大规模数据处理、机器学习和大数据场景。目前中国区域内每天的
✨作者主页：IT研究室✨个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。☑文末获取源码☑精彩专栏推荐⬇⬇⬇Java项目Python项目安卓项目微信小程序项目文章目录一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、代码参考五、论文参考六、系统视频结语一、前言随着信息技术的快速发展，智慧小区已成为城市管理的重要组成部分。智慧小区通过集成物联网、大数据、云计算等先进技术，为小区居民提供更便捷、更智能的服务，同时也为物业管理部门提供更便捷、更准确的管理手段。在这个背景下，研究智慧小区大
一、SparkWordCount运行原理二、划分Stage数据本地化 移动计算，而不是移动数据 保证一个Stage内不会发生数据移动三、SparkShuffle过程在分区之间重新分配数据 父RDD中同一分区中的数据按照算子要求重新进入RDD的不同分区中 中间结果写入磁盘 有子RDD拉取数据，而不是由父RDD推送 默认情况下，shuffle不会改变分区数量四、RDD的依赖关系Lineage：血统、依赖 RDD最重要的特征之一，保存了RDD的依赖关系 RDD实现了基于Lineage的容错
525.连续数组525. 连续数组 题目描述：给定一个二进制数组 nums ,找到含有相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组，并返回该子数组的长度。解题思路：本题的元素只有0和1，根据题目意思，我们可以把题目看成找一段最长的子区间使得区间的0和1的数量相同，我们可以对其优化将所有的0变成-1，这样这段区间的和就为0也就是转化为在【0，i-1】这个区间内最长的和为0的子数组我们依旧可以利用哈希表hash，我们还得处理一下默认前缀和为0的时候等于-1的时候 长度的计算：解题思路： classSolution{public:intfindMaxLength(vector&nums){unorde
一、Hadoop&Hive&Spark官方文档官网文档永远是最好的指导手册hive1.2.1参数配置官方文档spark2.2参数配置官方文档/sparksql参数配置文档/spark最新版本官方文档hadoop2.7.1参数配置官方文档二、常用Spark参数具体含义 参数分类场景参数公司集群默认值参数含义executor申请&并行度一般需要大数量下，需要提升任务并行度时可以考虑修改这些参数spark.dynamicAllocation.enabledtrue是否开启动态资源分配，平台默认开启，同时强烈建议用户不要关闭。理由：开启动态资源分配后，Spark可以根据当前作业的负载动态申请和释放资源
一、问题按每年的1月1日算当年的第一个自然周(遇到跨年也不管，如果1月1日是周三，那么到1月5号（周日）算是本年的第一个自然周,如果按周一是一周的第一天)计算是本年的第几周，那么sparksql如何写?二、分析难点:SparkSQL的DAYOFWEEK函数返回的每周第一天是周日。边界值的处理，即第一周如何判定、第二周从哪天开始计算。对应的伪代码intday_of_week(intday){if(day==7){return1;}else{returnday+1;}}dayofyear=DAYOFYEAR(your_date_column)if(dayofyear7-day_of_week(fi
Hive引擎包括：默认MR、Tez、Spark不更换引擎hive默认的就是MR。MapReduce：是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。HiveonSpark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。SparkonHive就是通过sparksql，加载hive的配置文件，获取到hive的元数据信息，sparksql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据，接下来就可以通过sparksql来操作hive表中的数据HiveonSpark效率要低于SparkonHive前者只
目录前言一、spark是什么？二、知识回顾1.启动zookeeper。2.启动hdfs和yarn。3.通过jps查看是否启动成功。4.进入MySQL。5.进入hive之后验证 6.启动hbase.7.查看进程8.进入hbase并测试是否正常三、spark的安装与部署1.安装Scala2.安装与部署spark总结前言为了避免MapReduce框架中多次读写磁盘带来的消耗，以及更充分地利用内存，加州大学伯克利分校的AMPLab提出了一种新的、开源的、类HadoopMapReduce的内存编程模型Spark。一、spark是什么？Spark是一个基于内存的大数据并行处理框架，其最初由加州大学伯克利分
#cording:utf8frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.typesimportIntegerType,StringType,StructTypeimportpyspark.sql.functionsasFif__name__=='__main__':#0.构建执行环境入口对象SparkSessionspark=SparkSession.builder.\appName('movie_demo').\master('local[*]').\getOrCreate()sc=spark.sparkContext#1.读取文件sche
