shuffle。。。相当重要，为什么咩，因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式，对shuffle过程进行了优化。
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据
WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。作用就是，将数据通过日志的方式写到可靠的存储，比如 HDFS、s3，在 driver 或 worker failure 时可以从在可靠存储上的日志文件恢复数据。WAL 在 driver 端和 executor 端都有应用。我们分别来介绍。
spark 广播的方式 spark 历史上采用了两种广播的方式 一种是通过 Http 协议传输数据 一种是通过 Torrent 协议来传输数据 但是最新的 spark 版本中， http 的方式已经废弃了（pr 在此https://github.com/apache/spark/pull/10531）， spark 是在 spark 1.1 版本中引入了 TorrentBroadcast， 此后就没有更新 HttpBroadcast 和相关文档了， spark2.0 的时候完全可以删除 HttpBroadc
Spark SQL比Hadoop Hive快，是有一定条件的，而且不是Spark SQL的引擎比Hive的引擎快，相反，Hive的HQL引擎还比Spark SQL的引擎更快。
但是最新的 spark 版本中， http 的方式已经废弃了（pr 在此https://github.com/apache/spark/pull/10531）， spark 是在 spark 1.1 版本中引入了 TorrentBroadcast， 此后就没有更新 HttpBroadcast 和相关文档了， spark2.0 的时候完全可以删除 HttpBroadcast 了， 之后统一把 TorrentBroadcast 作为广播变量的唯一实现方式。 但是代码没有写死， 还是保留了扩展性（BroadcastFactory 作为一个 trait， TorrentBroadcastFactory 只是一种实现方式， 符合依赖倒置原则， 依赖抽象，不依赖具体实现）， 万一之后想到了更牛x 的实现方式， 可以方便的加上，但是我估计一时半会应该没有了。本着过时不讲的原则， 我们这里只说 TorrentBroadcast 大家可以到这里看下图
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/55044862 在上一篇《深入理解Spark 2.1 Core （九）：迭代计算和Shuffle的原理与源码分析》提到经过迭代计算后，SortShuffleWriter.write中：
在《大数据之脚踏实地学10--Hive独立式安装》一文中我们已经介绍了Hive工具的安装流程，基于Hive可以轻松的在Hadoop集群内实现SQL语句的落地。如果没有她，数据的管理操作都要通过编写Java代码，运行Map-Reduce，那将是一件非常头疼的事。
今天一个学生问我如何从一个文本中读取内容，如下是做的是控制台中的例子，在别的地方也是这个道理。
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一篇由三位Hudi PMC在2018年做的关于Hudi的分享，介绍了Hudi产生的背景及设计，现在看来也很有意义。
在上一篇MySQL备份中我们提到MySQL的备份工具包括用于逻辑备份的SQL语句、将SQL语句与操作系统的命令结合的物理备份工具（例如，“LOCK TABLE”）、MySQL企业版备份（物理备份）、“mysqldump”，及第三方工具。本文将详细介绍MySQL企业版备份工具。
OnZoom是Zoom新产品，是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场。作为Zoom统一通信平台的延伸，OnZoom是一个综合性解决方案，为付费的Zoom用户提供创建、主持和盈利的活动，如健身课、音乐会、站立表演或即兴表演，以及Zoom会议平台上的音乐课程。
https://docs.ansible.com/ansible/latest/modules/script_module.html#script-module
Rust 中，文件读写处理简单而高效。代码也很紧凑，容易阅读。我们从读取文件的字符串行、避免读取写入同一文件、使用内存映射随机访问文件这三个文件处理中的典型案例来了解一下。
在前面的Android FFmpeg系列03--视频解码与渲染一文中，我们了解了FFmpeg的解码API和整个解码流程，本文通过一个小案例来了解下FFmpeg中的编码API和整个编码流程
为了更方便的进行数据读写，消息在磁盘底层的文件目录设计，都需要关注和解决什么问题呢：
一篇关于字节跳动基于 Apache Hudi 的实时数据湖平台 ByteLake 的分享。
当一个进程内多次使用 open 打开同一个文件时，每次都会得到一个新的文件描述符（file descriptor）。这些文件描述符是独立的，每个描述符都维护着文件的状态信息，比如文件偏移量等。
昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据，如web服务器产生的日志，通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。
java nio 的全称是 java new I/O ，即一个全新的 I/O 控制系统，它的 API 的包名为 java.nio ，是在 jdk1.4 后引入的。
部署spark2.2集群on Yarn模式的前提，是先搭建好hadoop集群环境，请参考《Linux部署hadoop2.7.7集群》一文，将hadoop集群环境部署并启动成功；
在分析HDFS的一致性之前, 我们先得解决HDFS客户端行为的几个问题。 1. 为什么HDFS不支持多个writer同时写一个文件,即不支持并发写? 首先谈一谈HDFS产生的历史。HDFS是根据Go
创建、分发 Task一文中我们提到 TaskRunner（继承于 Runnable） 对象最终会被提交到 Executor 的线程池中去执行，本文就将对该执行过程进行剖析。
我们每分钟会有几百万条的日志进入系统，我们希望根据日志提取出时间以及用户名称，然后根据这两个信息形成
在实际开发中，由于需求变化，会经常改动代码，然后用 webpack 进行打包发布。由于改动过多，我们/dist/目录中会有很多版本的代码堆积在一起，乱七八糟。
问题描述：当前文件夹中有一文件data.txt，其中包含一些自然数，每行一个。要求编写程序，读取data.txt中的所有自然数，将其升序排序之后写入新文件data_new.txt中。
文件系统的特性 磁盘分区完毕后需要进行格式化，操作系统才能使用这个分区。 不同操作系统能够使用的文件系统是不同的，例如：Windows98以前使用FAT/FAT16文件系统，Windows2000以后使用NTFS文件系统，Linux使用Ext2文件系统。在分区完成之后，要使得操作系统能够识别文件系统，就需要进行格式化，把分区格式化成某一个操作系统能够识别的文件系统。 一般来说，一个分区中装一个文件系统，但是现在技术发展了，一个分区可以装多个文件系统，也能将多个分区合并成一个文件系统。一个文件系统可以
下面主要从架构、组件原理、业务场景等角度针对相关组件的技术要点进行总结. 主要以问题驱动.
---上一篇文章我们详细的讲解了lseek函数的用法，其实还是那句话，在linux系统下，对于一个陌生的命令、函数、库函数，完全可以用man手册去查看，为了给大家了解一些基本的linux命令使用，这里
在以后的章节中会讲到Linux内核会涉及到cache与buffer以提高读取磁盘的效率。但cache/buffer却会导致一些很严重的问题，尤其在RHEL非正常关机时。
1、查看当前Linux系统所支持的文件系统：ls -l /lib/modules/$(uname -r)/kernel/fs；目前已加载到内存中支持的文件系统：cat /proc/filesystems。
当使用include()函数包含文件时，只有代码执行到 include() 函数时才将文件包含进来，发生错误时只给出一个警告，继续向下执行。
•Flink 1.12.2_2.11•Hudi 0.9.0-SNAPSHOT(master分支)•Spark 2.4.5、Hadoop 3.1.3、Hive 3.1.2
在使用abaqus后处理的过程中，我们常常需要将结果中的某些场变量值导出，如果能将需要的结果直接导出到excel中，甚至在写入表格之前进行一定的计算处理，就能在很大程度节省时间提高效率，降低劳动强度。
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上一次我们说到了文件的常规操作，打开，读，写，关闭这些，重点在于打开是以什么样的方式来打开，包括文件的权限，内容是否清空，打开不存在的文件等等情形。今天继续说一下文件IO操作。
在大文件系统下, 单一inode表将会变得非常臃肿, 难以管理, 因此 ext2采用多个区块群组(group block), 每个区块群组均具有其 superblock, inode, block
1. 前言 计算机的基本工作就是处理数据，包括磁盘文件中的数据，通过网络传输的数据流或数据包，数据库中的结构化数据等。随着互联网、物联网等技术得到越来越广泛的应用，数据规模不断增加，TB、PB量级成为常态，对数据的处理已无法由单台计算机完成，而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理，除了与存储系统打交道外，还涉及计算任务的分工，计算负荷的分配，计算机之间的数据迁移等工作，并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全，情况要复杂得多。 举一个简单的例子，假设我们要从销售记录中统计各种
最近两天不知什么原因导致win10的redis 无法通过 双击 redis-server.exe 文件启动 redis服务；于是从新安装并且 通过命令行启动服务，并且设置别名，每次方便启动服务
因为硬盘每次读写都会寻址和写入，其中寻址是一个耗时的操作。所以为了提高读写硬盘的速度，Kafka使用顺序I/O，来减少了寻址时间：收到消息后Kafka会把数据插入到文件末尾，每个消费者（Consumer）对每个Topic都有一个offset用来表示读取的进度。
在 Spark 中，RDD 被表示为对象，通过对象上的方法调用来对 RDD 进行转换。 经过一系列的transformations定义 RDD 之后，就可以调用 actions 触发 RDD 的计算 action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。 在Spark中，只有遇到action，才会执行 RDD 的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。 要使用 Spark，开发者需要编写一个 Driver 程序，它被提交到集群以调度运行 Worker Driver 中定义了一个或多个 RDD，并调用 RDD 上的 action，Worker 则执行 RDD 分区计算任务。
市场上的许多玩家已经建立了成功的MapReduce工作流程来每天处理以TB计的历史数据。但是谁愿意等待24小时才能获得最新的分析结果？这篇博文将向您介绍旨在利用批处理和流处理方法的Lambda架构。我们将利用Apache Spark（Core，SQL，Streaming），Apache Parquet，Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据。还包括清晰的代码和直观的演示！
本文为CSDN原创编译文章，禁止转载。 【编者按】在"Spark 1.4：SparkR发布，钨丝计划锋芒初露"一文中，我们有简单地介绍了1.4版本给Spark注入的新特性，在各个组件的介绍中也提到了新UI给用户带来的便捷。而从本文开始，我们将通过Databricks Blog上的系列文章深入了解新版本中的数据可视化，首先分享的是这个系列的第一篇博文——Understanding your Spark application through visualization，作者Andrew Or。 以下为译文 图
1）本地模式 Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地，一般都是为了方便调试，本地模式分三类 local：只启动一个executor local[k]:启动k个executor local[ * ]:启动跟cpu数目相同的 executor
在sql语句中，除了select、from等关键字以外，其他大部分元素都可以理解为expression，比如：
在 Java 中，文件是很常用的概念，这其中文件路径是一个很基础的内容，因为文件的创建，读取，写入和删除等操作都是依赖于文件路径的。但是你仔细看一下Java中 File的 API 你会发现有这样三个方法返回路径。
php8.1引入了了两个函数,分别为fsync和fdatasync,主要是为了PHP提供更强大IO控制能力。我们通常使用fwrite函数来对文件进行写入操作,我们认为该函数一旦返回成功,数据便已经写到了文件中,事实上是不太正确的。文件的write操作,更新的只是内存中的页缓存,而脏页不会立即更新到硬盘中,而是由操作系统统一调度。
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件的名称，从另一个文件夹中找到与这一文件夹中文件同名的文件，并将找到的同名文件复制到第三个文件夹中的方
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