性能上是否有任何优势取决于您使用什么数字作为标签？我有4组用标签标记的对象。有什么理由不跳过数字吗？即，我能否让第一组从0到99，第二组从1000到1099，第三组从2000到2099，第四组从100,000到100,099？请注意，我实际上并没有在代码中使用这么多对象。所以我不是在询问拥有这么多对象的性能问题。我只想知道跳过标签是否不好。它帮助我组织我的代码和我的想法。有人知道标签是如何存储的吗？ 最佳答案 标签只是存储为一个NSInteger属性。据我了解，-viewWithTag:搜索View层次结构，检查每个View是否有匹
早期的配置用于在代码中进行硬编码，后来它被外部化为.property文件(为了避免硬编码值，避免为了更改配置而更改代码......等等)然后它转移到XML(为了更加标准化，无错误..等)现在，在阅读Spring3中的@Configuration时，看起来我们又回到了最初的方法。Whywouldwewanttohard-codeconfigurationsinthecoderatherthanhavingitexternalized? 最佳答案 有一些优点Java是类型安全的。如果您是，编译器将报告问题配置正确的bean类限定符。基于
早期的配置用于在代码中进行硬编码，后来它被外部化为.property文件(为了避免硬编码值，避免为了更改配置而更改代码......等等)然后它转移到XML(为了更加标准化，无错误..等)现在，在阅读Spring3中的@Configuration时，看起来我们又回到了最初的方法。Whywouldwewanttohard-codeconfigurationsinthecoderatherthanhavingitexternalized? 最佳答案 有一些优点Java是类型安全的。如果您是，编译器将报告问题配置正确的bean类限定符。基于
我了解将“spark.deploy.spreadOut”设置为true可以使HDFS受益，但是对于S3，设置为false是否比true更有优势？ 最佳答案 如果您正在运行Hadoop和HDFS，那么使用该属性适用的SparkStandalone调度程序不会对您有好处。相反，您应该运行YARN，并且ResourceManager确定执行程序的分布方式如果您在EC2中运行独立调度程序，则设置该属性会有所帮助，默认值为true。换句话说，你从哪里读取数据不是这里的决定因素，master的部署模式是更好的性能优势将来自您尝试读取的文件数量以
我看到结合使用Spark和Cassandra比较流行。我知道Cassandra是一种大数据解决方案，提供可靠性而不是一致性，因此适合实时系统。它还为查询提供类似SQL的语法，但在底层管理其数据的方式与普通数据库截然不同。另一方面，Hadoop提供的一致性优于可靠性，因此适合分析系统。它的接口(interface)是MapReduce，对于现在来说速度很慢而且级别太低。所以这就是Sparks的用武之地。Sparks使用Hadoop的HDFS并用更好的架构取代旧的MapReduce，该架构更多地利用内存而不是硬盘，并公开更好的接口(interface)，例如RDD和数据帧。所以我的问题是:
这个问题在这里已经有了答案:WhyisSparkfasterthanHadoopMapReduce(2个答案)关闭5年前。我听说Spark比hadoop有优势，因为spark的内存计算。然而，一个明显的问题是并非所有数据都可以装入一台计算机的内存中。Spark也仅限于较小的数据集。同时，还有sparkcluster的概念。所以我没有遵循spark相对于hadoopMR的所谓优势。谢谢
我是沙发数据库的新手，在阅读CouchDB1.6的文档时，我知道它是单服务器DB，所以我想知道map减少如何固有地利用它。如果我需要扩展该数据库，那么我是否需要放置更多RAID硬件，它将在HDFS等商用硬件上运行吗？我知道长沙发db2.0计划引入集群功能，但是无法获得有关此文件的适当文档。您能帮我了解如何准确地在内部存储和访问文件。非常感谢您的帮助。 最佳答案 我认为您的问题是这样的:“MapReduce是……集群上的并行分布式算法。”[从Wikipedia上的MapReducearticle缩短]但是CouchDB1.x不是集群数
在使用parquet文件存储时创建Hive分区有什么好处吗？Parquet是一种列式存储文件格式，它将数据存储在列block中，所有列按索引顺序存储。当我们查询基于谓词的select列时，select列的索引会根据predicate跳转到需要的范围并打印值。分区有什么用？在面向行的Hive表中，分区很有用，因为我们只会命中指定的所需数据范围，但我无法理解它在parquet存储中有何帮助。 最佳答案 在非分区表中，hive必须读取表中的所有文件表的数据目录，然后对其应用过滤器。对于大表，它既慢又昂贵。在分区表中，它会根据分区列创建子目
我的问题与Hadoop中的Mapsidejoin有关。前几天我正在阅读ProHadoop我不明白以下句子“map-sidejoin提供了一个框架，用于对多个排序的对象执行操作数据集。虽然连接中的单个maptask失去了数据局部性的大部分优势，由于消除减少阶段和/或大大减少了reduce所需的数据量。”如果排序后的数据集存储在HDFS上，它怎么会失去数据局部性的优势？Hadoop中的作业跟踪器不会在数据集block本地化的同一位置运行任务跟踪器吗？请纠正我的理解。 最佳答案 这个说法是正确的。您不会丢失所有数据局部性，但会丢失其中的一
我需要比较Oracle和Hadoop(Hive)中的索引。到目前为止，我可以在Hive中找到两种主要的索引技术，即COMPACTINDEXING和BITMAPINDEXING。我可以检查Hive中COMPACTINDEXING与Oracle相比的性能差异。我需要了解更多在Hive中使用位图索引的用例/场景。另外，需要知道Hive是否像Oracle一样支持反向键索引、升序和降序索引。 最佳答案 是的，他们在HIVE中使用索引比oracle，请记住HIVE适用于大型数据集和然而他们在使HIVE成为实时数据方面取得了进展仓储工具。可以使用
