用途：个人学习笔记，有所借鉴，欢迎指正！目录前言：一、Python-文件传输爆破-ftplib库操作ftp协议 1、关键代码解释：2、完整代码： 二、Python-登录爆破-paramiko库操作ssh协议1、关键代码解释：2、完整代码： 三、Python-数据库爆破-pymysqlj库操作mysql协议1、关键代码解释：2、完整代码： 四、Python-数据库爆破-redis库操作redist协议1、关键代码解释：2、完整代码：五、Python-邮件爆破-smtplib库操作smtp协议1、关键代码解释：2、完整代码： 六、整合五种协议爆破完整脚本前言：原理：python的一些库支持FTP、
join基本流程Spark将参与Join的两张表抽象为流式遍历表(streamIter)和查找表(buildIter)，通常streamIter为大表，buildIter为小表，我们不用担心哪个表为streamIter，哪个表为buildIter，这个spark会根据join语句自动帮我们完成。对于每条来自streamIter的记录，都要去buildIter中查找匹配的记录，所以buildIter一定要是查找性能较优的数据结构。spark提供了三种join实现：sortmergejoin、broadcastjoin以及hashjoin。五种join策略ShuffleHashJoinBroadc
文章目录1.Redis事务1.1Redis事务是什么，能干嘛？1.2Redis事务和数据库事务的差异1.3Redis事务的相关命令2.Redis管道2.1Redis管道是什么2.2管道与原生批量命令对比2.3管道与事务对比2.4使用管道注意事项1.Redis事务1.1Redis事务是什么，能干嘛？（1）Redis事务是什么？可以一次执行多个命令，本质是一组命令的集合。一个事务中的所有命令都会序列化，按顺序地串行化执行而不会被其他命令插入，不许加塞（2）Redis事务能干嘛？一个队列中，一次性、顺序性、排他性的执行一系列命令1.2Redis事务和数据库事务的差异1.3Redis事务的相关命令（1
目录1.1🐶Hadoop回顾1.2🐶spark简介1.3🐶Spark特性1.🥙通用性2.🥙简洁灵活3.🥙多语言1.4🐶SparkCore编程体验1.4.1spark开发工程搭建1.🥙开发语言选择：2.🥙依赖管理工具：1.4.2Spark编程流程1.🥙获取sparkcontext对象2.🥙加载数据3.🥙处理转换数据4.🥙输出结果,释放资源1.4.3简单代码实现-wordCount 在大数据领域，Hadoop一直是一个重要的框架，它为处理海量数据提供了可靠的解决方案。然而，随着大数据技术的发展和需求的不断演变，人们开始寻找更高效、更灵活的解决方案。这就引出了Spark，一个强大的分布
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
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
Windows下Redis5下载、安装和配置教程-2024年1月8日一、下载二、安装三、配置环境四、配置可视化客户端一、下载redis是现在是没有对win系统版进行维护的，这个是大神完成的，目前是到5版本，选择Redis-x64-5.0.14.1.zip点击下载下载地址：https://github.com/tporadowski/redis/releases网盘下载链接：https://pan.baidu.com/s/1IsUywsieDRVqVkwtPXo8RQ?pwd=9s1m提取码：9s1m–来自百度网盘超级会员V6的分享二、安装1.下载好后，将压缩包移动到你要安装的目录，并解压，解压
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
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
我有一个Spark作业，可以通过退出代码1返回，但我无法弄清楚此特定的退出代码的含义以及为什么该代码返回应用程序。这就是我在NodeManagerlogs-中看到的2017-07-1007:54:03,839WARNorg.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor:Exceptionfromcontainer-launchwithcontainerID:container_1499673023544_0001_01_000001andexitcode:1ExitCodeExceptionexitCode=1:a
