-----------------------------------------------------------------------------------------------------------前情提要：服务器在公网环境，带宽只有30M。远程桌面多开玩游戏，设置RDP服务端使用GPU。压缩传输带宽避免造成卡顿。如果是内网，也可以用，还可以提供一个注册表键值，修改后提高fps帧率（公网不推荐）。--------------------------------------------------------------------------------------------
【性能优化】SQL执行过慢，如何优化开篇词：干货篇：1.查询优化2.数据库结构优化3.硬件和配置优化4.数据库维护5.其他技巧6.监控和分析7.考虑其他因素8.使用专业工具9.考虑分区或分片10.其他数据库设计考虑11.日志分析12.考虑其他存储引擎13.使用缓存14.避免使用函数和运算在WHERE子句中15.考虑使用缓存查询结果16.避免使用LIKE操作符与通配符开头的查询17.优化JOIN操作18.考虑使用读/写分离19.定期进行数据库维护和备份20.学习与了解MySQL的内部工作原理和最佳实践我是杰叔叔，一名沪漂的码农，下期再会！开篇词：当一条SQL执行时间过长时，可以从以下几个方面进行
1.spark是什么spark官网地址：https://spark.apache.org/Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台之一。2.Spark的特点运行速度快：与Hadoop的MapReduce相比，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。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。计算的中间结果是存在于内存中易用性好：Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的Shell，可
安装#NPM$npminstallelement-plus--save//或者（下载慢切换国内镜像）$npminstallelement-plus-S//可以选择性安装lessnpminstalllessless-loader-D//可以选择性配置@自动联想src目录ElementPlus的引入和注入main.tsimport{createApp}from'vue'importAppfrom'./App.vue'import{router}from'./router'//import引入importElementPlusfrom'element-plus'import'element-plus
一、需求在ODPS上我们有如下数据：idcategory_idattr_idattr_nameattr_value205348100000462最优粘度["0W-40"]205348100000461基础油类型["全合成"]205348100000463级别["BMWLonglife01"]我们希望得到的结果如下：(205348, 10000046,"基础油类型：全合成\n最优粘度：0W-40\n级别：BMWLonglife01\n")需求解读：需要将(id,category_id)作为key，然后将(attr_id,attr_name,attr_value)进行reduce操作，在reduc
一.什么是spark1，Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎， 是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台之一。2，spark的生态圈SparkCoreSpark的核心，提供底层框架及核心支持。BlinkDB一个用于在海量数据上进行交互式SQL查询的大规模并行查询引擎，允许用户通过权衡数据精度缩短查询响应时间，数据的精度将被控制在允许的误差范围内。SparkSQL可以执行SQL查询，支持基本的SQL语法和HiveQL语法，可读取的数据源包括Hive、HDFS、关系数据库（如MySQL）等。SparkStreaming可以进行实时数据流式计算。MLBa
1GC调优Spark立足内存计算，常常需要在内存中存放大量数据，因此也更依赖JVM的垃圾回收机制。与此同时，它也兼容批处理和流式处理，对于程序吞吐量和延迟都有较高要求，因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要。按照经验来说，当我们配置垃圾收集器时，主要有两种策略——ParallelGC和CMSGC。前者注重更高的吞吐量，而后者则注重更低的延迟。两者似乎是鱼和熊掌，不能兼得。在实际应用中，我们只能根据应用对性能瓶颈的侧重性，来选取合适的垃圾收集器。例如，当我们运行需要有实时响应的场景的应用时，我们一般选用CMSGC，而运行一些离线分析程序时，则选用ParallelGC。那么对于Spa
在机器学习的生产环境中，我们经常需要将多个模型的预测结果进行融合，以便提高预测的准确性。这个过程通常涉及到多个模型子分的简单逻辑回归融合。虽然离线训练时我们可以直接使用sklearn的逻辑回归进行训练和调参，但在生产环境中，模型的上线往往需要使用PMML（PredictiveModelMarkupLanguage）格式。PMML不仅能够在一个文件中完成多个模型的融合，还可以输出融合后的Sigmoid打分，极大地方便了生产环境中的模型管理和使用。使用PMML的Segmentation功能进行模型融合通过阅读PMML文档，我们发现可以利用其Segmentation功能来实现模型的融合。在PMML文
禅道插件上新了，OpenAI禅道集成，可提供神奇海螺聊天、需求润色功能。神奇海螺“章鱼哥，你为什么不问问神奇海螺呢？”——海绵宝宝那么，就让我们问一问神奇海螺吧！禅道上线神奇海螺功能，打通ChatGPT的API，解决在国内个人用户使用ChatGPT比较困难的问题，您可以通过禅道的神奇海螺向ChatGPT聊天提问了！在禅道右下角增加了神奇海螺功能，是一个ChatGPT聊天框，可以在这里与ChatGPT聊天。具体如何更好地使用神奇海螺，可以参考下列原则：提问时可以尽可能详细地描述问题背景、上下文信息，或者根据它的回答继续补充明确信息；神奇海螺具有上下文功能，支持多次迭代，重新调整问题描述或给到更清
我通读了map和mapPartitions之间的理论差异，并且很清楚何时在各种情况下使用它们。但我下面描述的问题更多是基于GCActivity和内存(RAM)。请阅读下面的问题:-=>我写了一个映射函数来将Row转换为String。因此，RDD[org.apache.spark.sql.Row]的输入将映射到RDD[String]。但是使用这种方法，将为RDD的每一行创建映射对象。因此，创建如此大量的对象可能会增加GCActivity。=>为了解决上面的问题，我想到了使用mapPartitions。因此，对象的数量等于分区的数量。mapPartitions将Iterator作为输入并接
