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
1简述任务调度就是在给定的时间或固定频率，执行业务逻辑，是比较常见的功能需求。解决方案有jdk原生的Timer、ScheduledThreadPoolExecutor等，这些类常适用于一些内嵌的业务逻辑场景，本文主要介绍注解@Scheduled，以上都是单进程解决方案，经过适当改造，也可以适用于分布式场景，可以满足大多数调度业务场景，具体实现思路下面会做简单叙述。2配置2.1开启项目开启调度功能，需要先添加注解@EnableScheduling，否则调度注解@Scheduled就不起作用。2.2线程池既然是任务运行，就会涉及线程处理，如果有不同类型的任务，也会出现并行处理，对线程的合理管理，就
一.选择题一.单选题（共9题，49.5分）(单选题)下列传统并行计算框架,说法错误的是哪一项?A.刀片服务器、高速网、SAN,价格贵,扩展性差上B.共享式(共享内存/共享存储),容错性好C.编程难度高D.实时、细粒度计算、计算密集型正确答案:B:共享式(共享内存/共享存储),容错性好;5.5分(单选题)下列关于MapReduce模型的描述,错误的是哪一项?A.MapReduce采用“分而治之”策略B.MapReduce设计的一个理念就是“计算向数据靠拢”C.MapReduce框架采用了Master/Slave架构D.MapReduce应用程序只能用Java来写正确答案:D:MapReduce应
鸿蒙系统（HarmonyOS）是华为公司自主研发的一款开放源代码的分布式操作系统。它具有高度灵活性和可扩展性，旨在为各种设备提供统一的、无缝的用户体验。本文将详细介绍鸿蒙系统的特点和优势，并提供一些示例源代码以帮助读者更好地理解其功能和用法。一、鸿蒙系统的特点分布式架构：鸿蒙系统采用分布式架构，可以实现多设备间的协同工作和资源共享。它支持设备之间的即插即用，可以轻松构建智能家居、智能办公和其他物联网场景。统一开发：鸿蒙系统提供统一的开发平台，开发者可以使用一套代码同时适配多种设备，减少了开发和维护成本。开发者可以使用C/C++、Java和JS等多种编程语言进行开发。异构多核：鸿蒙系统支持异构多
作者：深耕行业的SmartX金融团队 张德敏近年来随着金融行业的高速发展，经营决策者及监管机构对信息时效性的要求越来越高，科技部门面临诸多挑战。例如，不少金融机构使用数仓业务系统，为公司高层提供日常经营报表，同时支持监管报送等应用。该业务系统通常是I/O密集型应用，对IT基础架构的性能有极高的要求。在《Oracle数据仓库在超融合架构下的跑批性能验证》文章中，我们分享了金融机构利用SmartX超融合优化Oracle数据仓库跑批效率的实践经验。超融合部署架构如下：编辑本期，我们将进一步验证SmartX分布式存储SMTXZBS对数仓业务系统的支持能力，通过金融客户的实际测试，对比SmartX分布
📢📢📢📣📣📣哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验一位上进心十足的【大数据领域博主】！😜😜😜中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。✨如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【IT邦德】💞💞💞❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️❤️文章目录前言📣1.Citus介绍📣2.架构设计📣3.安装citus✨3.1yum安装✨3.2创建拓展📣4.集群配置✨4.1修改配置文件✨4.2新增节点✨4.3集群信息前言因
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介云计算的快速发展给我们带来了巨大的机遇。不仅如此，云计算还解决了一些复杂的问题，比如资源共享、弹性伸缩等问题。但是，云计算也引入了新的复杂性，比如分布式系统的容错性、可用性等问题。如果分布式系统不能很好的处理容错性和可用性的问题，那么就会影响到服务的正常运行。因此，对于分布式系统的容错性和可用性方面的研究一直是云计算领域的一项重要课题。为了帮助云计算高手更好地理解分布式系统的容错性和可用性，本文试图通过专业的知识与分析方法对分布式系统容错性和可用性提供一个全面的了解。主要包括如下几个方面：分布式系统容错性机制的概述；分布式系统容错性机制对系统可用性的影响；基
数据库是应用和计算机的核心组成，试想，如果没有数据库，就像人的大脑没有了记忆一样，信息也得不到共享，那么，对开发者来说，如何设计一款高效易用的数据库至关重要。GaussDB是企业级分布式数据库，具备分布式强一致、有效降低容灾成本、支持PB级海量数据、智能诊断等优点，是当下炙手可热的主流数据库，那么如何更好的设计分布式数据库的数据分布策略呢？首先介绍一下GaussDB的基本架构，便于理解后面的分析。图逻辑架构这个是一个典型的基于数据分片的分布式架构(sharenothing)，底层数据通过一定的规则比如hash、list或者range等让数据打散分布到不同的数据节点上，计算时底层多个节点共同参与
HBase是一个基于Hadoop的分布式列式数据库，可以存储海量的结构化和半结构化数据。本文介绍如何在三个Ubuntu系统上搭建一个HBase集群，并进行简单的数据操作。在三个Ubuntu系统上分布式安装配置HBase-2.3.7，主要步骤包括：准备工作：下载安装包，设置环境变量，解压安装包。安装配置HBase：编辑配置文件，指定分布式模式，数据目录，Zookeeper地址，RegionServer列表，分发安装包。启动HBase集群：启动服务，查看状态，使用客户端连接。一、准备工作首先确保已经安装配置好Hadoop和Zookeeper，并且可以正常运行。本文假设已经按照之前文章的步骤搭建了
本文使用数据来源自2023年数学建模国赛C题，以附件1、附件2数据为基础，通过excel的数据透视表等功能重新汇总了一份新的数据表，从中截取了一部分数据为例用于绘制图表。绘制的图表包括一维直方图、一维核密度估计图、二维直方图、二维核密度估计图、箱线图、累计分布函数图。 目录1.一维直方图、一维核密度估计图2.二维直方图、二维核密度估计图3.箱线图、累计分布函数图4.附录：数据 1.一维直方图和核密度估计图以某生鲜超市2023年6月30日销售流水数据为基础，整理出当日的各类商品销售情况表（如4.附件：数据的图所示），绘制了蔬菜类别的一维直方图、日销量的一维核密度估计图。核密度估计图可以反映了销售
