昨天的案例讲了因为PG的DOUBLEBUFFERING导致的SQL执行忽快忽慢的问题，有些朋友在问是不是Oracle之外的很多数据库都是用类似的方式读取文件，这种DoubleBuffering技术是不是很落后，是不是必须加以改进。实际上，只要是使用文件系统，并且在读数据时没有采用DIO的数据库都会存在DOUBLEBUFFERING的问题，早期的Oracle也存在类似问题。上图比较清晰的说明了DOUBLEBUFFERING问题，对于写的情况，因为先写入CACHE,再由OS把CACHE写入磁盘，中间会有一些性能损失，不过对于现代的数据库来说，只有REDO/WAL是需要强一致性写入的，数据文件的写
found:org.apache.spark.sql.Dataset[(Double,Double)]required:org.apache.spark.rdd.RDD[(Double,Double)]我收到以下错误123 found :org.apache.spark.sql.Dataset[(Double,Double)] required:org.apache.spark.rdd.RDD[(Double,Double)] valtestMetrics=newBinaryClassificationMetrics(testScoreAndLabel)关于以下代码：1234valtestS
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要想理解float和double的取值范围和计算精度，必须先了解小数是如何在计算机中存储的：举个例子：78.375，是一个正小数。要在计算机中存储这个数，需要把它表示为浮点数的格式，先执行二进制转换：PS:二进制的小数点和十进制的小数点是不同的。二进制小数点后是2的负幂，十进制是10的负幂。一小数的二进制转换(浮点数)78.375的整数部分：小数部分：所以，78.375的二进制形式就是1001110.011然后，使用二进制科学记数法，有注意，转换后用二进制科学记数法表示的这个数，有底有指数有小数部分，这个就叫做浮点数二浮点数在计算机中的存储在计算机中，保存这个数使用的是浮点表示法，分为三大部分
要想理解float和double的取值范围和计算精度，必须先了解小数是如何在计算机中存储的：举个例子：78.375，是一个正小数。要在计算机中存储这个数，需要把它表示为浮点数的格式，先执行二进制转换：PS:二进制的小数点和十进制的小数点是不同的。二进制小数点后是2的负幂，十进制是10的负幂。一小数的二进制转换(浮点数)78.375的整数部分：小数部分：所以，78.375的二进制形式就是1001110.011然后，使用二进制科学记数法，有注意，转换后用二进制科学记数法表示的这个数，有底有指数有小数部分，这个就叫做浮点数二浮点数在计算机中的存储在计算机中，保存这个数使用的是浮点表示法，分为三大部分
