在Java Spark中重新映射键 - 腾讯云开发者社区

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重新认识 Java 中的内存映射（mmap）

中的 mmap Java 中原生读写方式大概可以被分为三种：普通 IO，FileChannel（文件通道），mmap（内存映射）。...区分他们也很简单，例如 FileWriter,FileReader 存在于 java.io 包中，他们属于普通 IO；FileChannel 存在于 java.nio 包中，也是 Java 最常用的文件操作类...阶段总结一下重点，在 DRAM 中设置用户写入缓冲区这一行为有两个意义：方便做 4kb 对齐，ssd 刷盘友好减少用户态和内核态的切换次数，cpu 友好但 mmap 不同，其底层提供的映射能力不涉及到切换内核态和用户态...而使用 mmap 作为缓存，会直接存储在 pageCache 中，不会导致数据丢失，尽管这只能规避进程被 kill 这种情况，无法规避掉电。...在 RocketMQ 中也利用了这一点，为了能够方便的使用 mmap，将 commitLog 的大小按照 1G 来进行切分。对的，忘记说了，RocketMQ 等消息队列一直在使用 mmap。

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spark (java API) 在Intellij IDEA中开发并运行

概述：Spark 程序开发，调试和运行，intellij idea开发Spark java程序。...至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在IDEA中运行成功！ 4.(第二部分)将intellij IDEA中的Spark java程序打包成jarGithub项目源码 ?...至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在hadoop YARN模式下运行成功！...6.3.在Web中查看Github项目源码 http://localhost:8088/cluster/apps ?...至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在hadoop YARN模式下运行成功！

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Spark 在Spark2.0中如何使用SparkSession

最重要的是，它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....1.1 创建SparkSession 在Spark2.0版本之前，必须创建 SparkConf 和 SparkContext 来与 Spark 进行交互，如下所示： //set up the spark...", 15), ("Java", 20))) //rename the columns val lpDF = langPercentDF.withColumnRenamed("_1", "language...正如你所看到的，输出中的结果通过使用 DataFrame API，Spark SQL和Hive查询运行完全相同。...但是，在 Spark 2.0，SparkSession 可以通过单一统一的入口访问前面提到的所有 Spark 功能。

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java高级用法之:在JNA中将本地方法映射到JAVA代码中

那么在JNA中有那些在JAVA代码中定义本地方法的方式呢？ Library Mapping 要想调用本地的native方法，首选需要做的事情就是加载native的lib文件。...我们把这个过程叫做Library Mapping，也就是说把native的library 映射到java代码中。...，map的key可以是 OPTION_FUNCTION_MAPPER,而它的value则是一个 FunctionMapper ，用来将JAVA中的方法名称映射到native library中。...实际上就是做一个从JAVA代码到native lib中函数的一个映射，我们将其称为Function Mapping。...对象JAVA中的方法映射来说，该映射最终会创建一个Function对象。

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java高级用法之:在JNA中将本地方法映射到JAVA代码中

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「Spark从精通到重新入门(一)」Spark 中不可不知的动态优化

为什么 Spark 3.0 能够“神功大成”，在速度和性能方面有质的突破？...Spark 3.0 版本之前，Spark 执行 SQL 是先确定 shuffle 分区数或者选择 Join 策略后，再按规划执行，过程中不够灵活；现在，在执行完部分的查询后，Spark 利用收集到结果的统计信息再对查询规划重新进行优化...但是在不同 shuffle 中，数据的大小和分布基本都是不同的，那么简单地用一个配置，让所有的 shuffle 来遵循，显然不是最优的。...自适应查询 AQE 凭借着自己的“三板斧”，在 1TB TPC-DS 基准中，可以将 q77 的查询速度提高 8 倍，q5 的查询速度提高 2 倍，且对另外 26 个查询的速度提高 1.1 倍以上，这是普通优化无法想象的傲人战绩...AQE 参数说明 #AQE开关 spark.sql.adaptive.enabled=true #默认false，为true时开启自适应查询，在运行过程中基于统计信息重新优化查询计划 spark.sql.adaptive.forceApply

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判断键是否在字典中

在Python中，检查字典中是否存在某个键可通过以下方法实现：使用 in 关键字：最常用且直接，检查键是否存在于字典的键集合中。...使用 get() 方法：尝试获取键对应的值，若键不存在则返回默认值（默认为 None）。通过返回值是否为 None 判断键是否存在。...使用 keys() 方法：通过检查 keys() 返回的键视图是否包含特定键来确定其存在性。...使用异常处理：直接访问字典键，若键不存在则引发 KeyError。可通过 try-except 捕获异常，但通常不推荐，因效率较低且可能掩盖其他异常。...其他方法则适用于特定场景，如 get() 方法在需要获取键对应值时较为方便。

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SQL语句在EFCore中的简单映射

在Entity Framework Core (EF Core)中，许多SQL语句的功能可以通过LINQ（Language Integrated Query）查询或EF Core特定的方法来实现。...虽然EF Core并不直接映射SQL函数到C#函数，但它提供了丰富的API来执行类似SQL中的操作，如聚合、筛选、排序、连接等。...下面是一些常用SQL操作及其在EF Core中的对应实现方式：SQL操作EF Core实现示例SELECTLINQ查询var result = context.Blogs.Select(b => new...在实际应用中，用户需要根据自己的数据库上下文类名来替换context。对于更复杂的SQL函数，如字符串处理函数、日期时间函数等，EF Core通常不直接提供与SQL函数一一对应的C#函数。...对于EF Core无法直接翻译或处理的复杂SQL查询，可以使用FromSqlRaw或FromSqlInterpolated方法执行原始SQL查询，并将结果映射到实体或DTO（数据传输对象）上。

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Redis:在集合中复制键

问题描述: 由于某种原因，我必须需要将某个集合的键（Key）复制一份副本。并移动到目标库拿到这个问题，脑海里一共有两种方式将所有的此集合中的所有的值从redis里面读取出来，然后再存进去。...如果二者有一个且仅有一个为空那么他们返回的结果为有值的集合方案一将所有的此集合中的所有的值从redis里面读取出来，然后再存到目标库中。思路清晰，不再过多赘述。 ?...取给定集合的并集存储在目标集合中 ? 取给差集合的并集存储在目标集合中 ?...destination key [key ...] summary: Add multiple sets and store the resulting set in a key 添加多个集合并将生成的集合存储在一个键中...destination key [key ...] summary: Subtract multiple sets and store the resulting set in a key 减去多个集合并将得到的集合存储在一个键中

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mybatis中jdbctype与java类型映射

类型处理器（typeHandlers） MyBatis 在设置预处理语句（PreparedStatement）中的参数或从结果集中取出一个值时，都会用类型处理器将获取到的值以合适的方式转换成 Java...类型处理器 Java 类型 JDBC 类型 BooleanTypeHandler java.lang.Boolean, boolean 数据库兼容的 BOOLEAN ByteTypeHandler java.lang.Byte...java.lang.Integer, int 数据库兼容的 NUMERIC 或 INTEGER LongTypeHandler java.lang.Long, long 数据库兼容的 NUMERIC...java.util.Date DATE TimeOnlyTypeHandler java.util.Date TIME SqlTimestampTypeHandler java.sql.Timestamp...java.time.Year INTEGER MonthTypeHandler java.time.Month INTEGER YearMonthTypeHandler java.time.YearMonth

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「Spark从精通到重新入门(二)」Spark中不可不知的动态资源分配

在运行过程中，无论 Executor上是否有 task 在执行，都会被一直占有直到此 Spark 应用结束。...上篇我们从动态优化的角度讲述了 Spark 3.0 版本中的自适应查询特性，它主要是在一条 SQL 执行过程中不断优化执行逻辑，选择更好的执行策略，从而达到提升性能的目的。...在 Spark 集群中的一个常见场景是，随着业务的不断发展，需要运行的 Spark 应用数和数据量越来越大，靠资源堆砌的优化方式也越来越显得捉襟见肘。...Spark 2.4 版本中 on Kubernetes 的动态资源并不完善，在 Spark 3.0 版本完善了 Spark on Kubernetes 的功能，其中就包括更灵敏的动态分配。...本文将针对介绍 Spark 3.0 中 Spark on Kubernetes 的动态资源使用。

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【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用

【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL在 driver 端的应用何时创建用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...比如MEMORY_ONLY只会在内存中存一份，MEMORY_AND_DISK会在内存和磁盘上各存一份等启用 WAL：在StorageLevel指定的存储的基础上，写一份到 WAL 中。...存储一份在 WAL 上，更不容易丢数据但性能损失也比较大关于什么时候以及如何清理存储在 WAL 中的过期的数据已在上图中说明 WAL 使用建议关于是否要启用 WAL，要视具体的业务而定：若可以接受一定的数据丢失

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Python在生物信息学中的应用：在字典中将键映射到多个值上

我们想要一个能将键（key）映射到多个值的字典（即所谓的一键多值字典[multidict]）。解决方案字典是一种关联容器，每个键都映射到一个单独的值上。...如果想让键映射到多个值，需要将这多个值保存到另一个容器（列表、集合、字典等）中。...即使目前字典中并不存在这样的键）创建映射实体。...如果你并不需要这样的特性，你可以在一个普通的字典上使用 setdefault() 方法来代替。...因为每次调用都得创建一个新的初始值的实例（例子程序中的空列表 [] ）。讨论一般来说，构建一个多值映射字典是很容易的。但是如果试着自己对第一个值做初始化操作，就会变得很杂乱。

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Mybatis在IDEA中找不到mapper映射文件

这个问题的解决方法就是在pom.xml文件中加上配置，让编译器把src/main/java目录下的xml文件一同编译到classes文件夹下。 1 2 3 java目录下的xml文件一同编译到classes文件夹下--> 4 5 6...src/main/java 7 8 **

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Python学习记录06-字典中的键映射多个值

本节的内容是Python中的字典，一个key映射多个value的内容。 Python的基础知识学习里，我们常用的字典是这样的。...都是一个key映射一个value dict1 = {"hello":"world","nihao":"shijie"} print(dict1) print(dict1["hello"]) #world...print(dict1["nihao"]) #shijie 如果想一个key映射多个value，我们就需要让value也是一个容器，可以是列表，也可以集合。...可以用以下的方式来创建一个映射多个value 的字典 test1 = { "key1":['value1','value','value3'], "key2":{"value4",'value5...s['b'].add(4) s['b'].add(5) s['b'].add(6) print(s) #defaultdict(, {'b': {4, 5, 6}}) 接下来我们来尝试实现一个多值映射的字典

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HyperLogLog函数在Spark中的高级应用

本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...在 Spark 中使用近似计算，只需要将 COUNT(DISTINCT x) 替换为 approx_count_distinct(x [, rsd])，其中额外的参数 rsd 表示最大允许的偏差率，默认值为...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...为了解决这个问题，在 spark-alchemy 项目里，使用了公开的存储标准，内置支持 Postgres 兼容的数据库，以及 JavaScript。...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少总结总结一下

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在IDEA中编写Spark的WordCount程序

1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...和src/test/java分别修改成src/main/scala和src/test/scala，与pom.xml中的配置保持一致（）； ?...sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1)); //停止sc，结束该任务 sc.stop(); } } 5：使用Maven打包：首先修改pom.xml中的...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...可以在图形化页面看到多了一个Application： ?

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java高级用法之:在JNA中使用类型映射

简介 JNA中有很多种映射，library的映射，函数的映射还有函数参数和返回值的映射，libary和函数的映射比较简单，我们在之前的文章中已经讲解过了，对于类型映射来说，因为JAVA中的类型种类比较多...类型映射的本质我们之前提到在JNA中有两种方法来映射JAVA中的方法和native libary中的方法，一种方法叫做interface mapping，一种方式叫做direct mapping。...JAVA类型和native类型进行转换，最简单的情况就是JAVA类型和native类型底层的数据长度保持一致，这样在进行数据转换的时候就会更加简单。...可能很多朋友已经想到了，既然能在JAVA类型外部维护转换关系，那么可不可以在JAVA类型本身对这个转换关系进行维护呢？...总结本文讲解了JNA中的类型映射规则和自定义类型映射的方法。本文的代码：https://github.com/ddean2009/learn-java-base-9-to-20.git

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Spark Tips 2: 在Spark Streaming中均匀分配从Kafka directStream 中读出的数据

下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。...message便平均分配到了16个partition，在sparkstreamingjob中被读取出之后也就是均匀分布到了16个executor core中运行。

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Java中的内存映射缓存区是什么？

Java 中的内存映射缓存区（Memory-mapped buffer）是一种将文件或文件的一部分直接映射到程序内存中的技术。...简单来说，内存映射缓存区允许 Java 程序在处理文件时像处理一个非常大的字节数组一样进行操作，而不用担心过多的 I/O 负担或频繁的磁盘访问。...内存映射缓存区的原理：在传统的 I/O 模型中，应用程序必须通过 File 和 InputStream（或 Reader）或 OutputStream（或 Writer）对象来访问文件数据。...实现方式：在 Java 中使用内存映射缓存区需要借助于 NIO（New IO）库中的 MappedByteBuffer 类。...在 Java 中，内存映射缓存区是一种高效、方便的技术，通过将文件映射到进程地址空间中的虚拟内存区域，Java 程序可以像处理一个非常大的字节数组一样进行操作。

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