java_io涉及到文件（txt,图片）上传，下载，读取文件，excel上传和下载字符流和字节流UML字符流byte.png字节流[图片上传失败...(image-d5611-1662632030088)]字符流code字符流输入/***属于字节流InputStream输入流FileInputStream*FileInputStream:只能以字节单位读取，对汉字不友好；读取汉字乱码，换成字符流读取即可*从另一角度来说：字符流=字节流+编码表。*/publicclassFileInputStreamTest{//FileInputStream读取txt,中文乱码//publicstaticvo
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
一、Spark1.1Spark有几种部署方式？请分别简要论述1）Local:运行在一台机器上，通常是练手或者测试环境。2）Standalone:构建一个基于Mster+Slaves的资源调度集群，Spark任务提交给Master运行。是Spark自身的一个调度系统。3）Yarn:Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。4）Mesos：国内大环境比较少用。1.2Spark任务使用什么进行提交，javaEE界面还是脚本Shell脚本。1.3Spark提交作业参数（重点）1）
一、Spark1.1Spark有几种部署方式？请分别简要论述1）Local:运行在一台机器上，通常是练手或者测试环境。2）Standalone:构建一个基于Mster+Slaves的资源调度集群，Spark任务提交给Master运行。是Spark自身的一个调度系统。3）Yarn:Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。4）Mesos：国内大环境比较少用。1.2Spark任务使用什么进行提交，javaEE界面还是脚本Shell脚本。1.3Spark提交作业参数（重点）1）
