背景在大环境不好的情况下,本司也开始了“降本增效”，本文探讨一下，在这种背景下Spark怎么做的降本增效。Yarn基于EMRCPU是xlarge，也就是内存和核的比例在7:1左右的，磁盘是基于NVMeSSDSpark3.5.0(也是刚由3.1升级而来)JDK8这里为什么强调NVMe，因为相比于HDD来说，他的磁盘IO有更高的读写速度。导致我们在Spark上做的一些常规优化是不起效果的注意：如没特别说明P99P95avg等时间单位是秒优化手段调整JVMGC策略因为我们内部存在于类似Apachekyuubi这种longrunning的服务，而且内存都是20GB起步，所以第一步就想到调整CMS策略为
文章目录前言jodconverter简介下载安装libreoffice代码演示1、创建springboot项目工程并引入依赖2、配置3、准备一个docx模板4、编写测试代码运行后的样式linux环境下安装libreoffice前言公司项目开发中，早期使用docx4j进行word转pdf，出现了很多格式紊乱、空格缩进、字体间距变大等问题。虽然针对空格缩进等处理，采取全角模式，进行了改善。但依旧还是会有很多解决不了的格式。一直在找一种新的方式进行替代，主要是：保证显示格式。jodconverter简介这是一款利用操作系统中的office库，实现文档类型转换的工具。目前支持很多格式间的互相转换。这里
1、五种连接策略选择连接策略的核心原则是尽量避免shuffle和sort的操作，因为这些操作性能开销很大，比较吃资源且耗时，所以首选的连接策略是不需要shuffle和sort的hash连接策略。◦BroadcastHashJoin（BHJ）：广播散列连接◦ShuffleHashJoin（SHJ）：洗牌散列连接◦ShuffleSortMergeJoin（SMJ）：洗牌排列合并联系◦CartesianProductJoin（CPJ）：笛卡尔积连接◦BroadcastNestedLoopJoin（BNLJ）：广播嵌套循环连接2、连接影响因素2.1、连接类型是否为equi-join(等值连接)等值连接
Java接入ApacheSpark（环境搭建、常见问题）背景介绍ApacheSpark是一个快速的，通用的集群计算系统。它对Java，Scala，Python和R提供了的高层API，并有一个经优化的支持通用执行图计算的引擎。它还支持一组丰富的高级工具，包括用于SQL和结构化数据处理的SparkSQL，用于机器学习的MLlib，用于图计算的GraphX和SparkStreaming。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spar
博主介绍：✌全网粉丝30W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行交流合作✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。🍅文末获取源码联系🍅👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微
最近再写项目练手，想着最近大模型那么火，也想接入项目来玩一玩，于是去了解了一下相关的api和通信协议，最后选择了文心一言进行集成，国内的相对稳定。ERNIE-Bot-turbo-千帆大模型平台|百度智能云文档(baidu.com)使用websocket进行双向通信，因为http是单向协议显然不适合这样的场景。简单介绍一下websocket它是一个双向的通信协议，一旦通信双方建立联系，就可以互相发送消息。 http和websocket通信过程图现在就开始进行配置吧，首先我们需要配置好websocket的的相关依赖已经配置serverEndpoint的扫描。org.springframework.
博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式thymeleaf前后端分离Thymeleaf是用于Java应用的一种模板引擎，它支持前后端分离式开发。这种架构模式下，前端开发者专注于设计和编写静态页
1.背景介绍大数据是指由于互联网、物联网等新兴技术的发展，数据量巨大、高速增长、多源性、不断变化的数据。大数据处理技术是指利用计算机科学技术，对大规模、高速、多源、不断变化的数据进行存储、处理和挖掘，以实现数据的价值化。并行计算是指同时处理多个任务或数据，以提高计算效率。大规模数据处理是指处理的数据量非常大，需要借助分布式系统来完成。Hadoop和Spark是两种常用的大规模数据处理技术，Hadoop是一个开源的分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)的集合，而Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，它可以在HDFS、本地文件系统和其他分布式存储系统上运行。本文将
4月28日消息，昨日第六届数字中国建设峰会在福州开幕，IT之家从阿里云官方获悉，阿里巴巴董事会主席兼CEO、阿里云智能CEO张勇在主论坛发言，他表示，数字化是基础，智能化是方向，当前的人工智能浪潮是和20年前的数字化浪潮同等重要的机会，行业正处于智能化时代的历史新起点。阿里巴巴董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇在第六届数字中国建设峰会现场在张勇看来，新一轮人工智能和实体经济的深度融合，将根本性地改造生产、经营等产业实践的方方面面。张勇表示，实体经济是智能化主战场，千行百业将被重新定义。张勇透露，阿里云工程师正在实验将千问大模型接入工业机器人，在钉钉对话框输入一句人类语言，即可远程指挥
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