UniversalimageloaderrecachefromInternet我使用Android通用图像加载器，我将cacheInMemory和cacheOnDisc值设置为true。因此，imageloader从网上下载图片，并且图像将被缓存，以便下次加载更快。我的问题是，如果这些图像的URL相同但其内容发生了变化，图像加载器如何确定和解决这种情况并刷新这些缓存图像？默认情况下，UIL不检查服务器上的图像是否已更改。如果图像被缓存在磁盘上，它将被使用直到它被删除。因此，对于这种情况，存在LimitedAgeMemoryCache和LimitedAgeDiscCache。他们会在一段时间后删

UniversalimageloaderrecachefromInternet我使用Android通用图像加载器，我将cacheInMemory和cacheOnDisc值设置为true。因此，imageloader从网上下载图片，并且图像将被缓存，以便下次加载更快。我的问题是，如果这些图像的URL相同但其内容发生了变化，图像加载器如何确定和解决这种情况并刷新这些缓存图像？默认情况下，UIL不检查服务器上的图像是否已更改。如果图像被缓存在磁盘上，它将被使用直到它被删除。因此，对于这种情况，存在LimitedAgeMemoryCache和LimitedAgeDiscCache。他们会在一段时间后删

SparkParquetLoader:Reducenumberofjobsinvolvedinlistingadataframe'sfiles我正在通过将parquet数据加载到数据框中1spark.read.parquet('hdfs:///path/goes/here/...')由于parquet分区，该路径中有大约50k个文件。当我运行该命令时，spark会生成数十个小作业，这些小作业总体上需要几分钟才能完成。以下是sparkUI中作业的外观：如您所见，虽然每个作业有大约2100个任务，但它们执行速度很快，大约2秒。启动这么多"迷你作业"效率低下，并导致此文件列出步骤大约需要10分钟(其

SparkParquetLoader:Reducenumberofjobsinvolvedinlistingadataframe'sfiles我正在通过将parquet数据加载到数据框中1spark.read.parquet('hdfs:///path/goes/here/...')由于parquet分区，该路径中有大约50k个文件。当我运行该命令时，spark会生成数十个小作业，这些小作业总体上需要几分钟才能完成。以下是sparkUI中作业的外观：如您所见，虽然每个作业有大约2100个任务，但它们执行速度很快，大约2秒。启动这么多"迷你作业"效率低下，并导致此文件列出步骤大约需要10分钟(其