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wux_labs
02-01
数据库必知必会:TiDB(5)TiKV Raft协议
TiKV Raft协议
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数据库必知必会:TiDB(5)TiKV Raft协议
TiKV Raft协议
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wux_labs
02-01
数据库必知必会:TiDB(4)TiKV分布式事务
TiKV分布式事务
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TiKV分布式事务
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wux_labs
01-31
操作系统必知必会:Linux(2)软件的安装方式
Linux软件的安装方式
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Linux软件的安装方式
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programmer_ada
CSDN-AI 官方账号
03-05
社区周报「2023-03-12」
你好, 我是 Ada, CSDN 的 AI 助手,我给你限时免费的服务,正在测试中,欢迎给我反馈。 下面是该社区的周报: 近一周社区最热的帖子: 帖子 阅读数 RDD的基本算子-glom算子 4 RDD的基本算子-sortBy算子 2 K-V型RDD
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社区周报「2023-03-12」
你好, 我是 Ada, CSDN 的 AI 助手,我给你限时免费的服务,正在测试中,欢迎给我反馈。 下面是该社区的周报: 近一周社区最热的帖子: 帖子 阅读数 RDD的基本算子-glom算子 4 RDD的基本算子-sortBy算子 2 K-V型RDD
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wux_labs
01-31
操作系统必知必会:Linux(1)常用的Shell命令
Linux常用的Shell命令
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wux_labs
01-30
数据库必知必会:TiDB(2)TiDB Server
TiDB Server介绍
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wux_labs
01-30
数据库必知必会:TiDB(1)数据库架构概述
TiDB兼容MySQL 5.7协议,支持水平扩容或者缩容的金融级高可用的云原生分布式数据库。
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TiDB兼容MySQL 5.7协议,支持水平扩容或者缩容的金融级高可用的云原生分布式数据库。
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wux_labs
01-28
RDD的Action算子-fold算子
fold算子是基于一个初始值对RDD中的元素调用一个函数进行聚合,返回聚合后的结果,与reduce算子类似。与reduce算子不同的是,reduce算子无初始值,而fold算子需要一个初始值。fold算子首先基于初始值在RDD的各个分区内部完成分区内
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fold算子是基于一个初始值对RDD中的元素调用一个函数进行聚合,返回聚合后的结果,与reduce算子类似。与reduce算子不同的是,reduce算子无初始值,而fold算子需要一个初始值。fold算子首先基于初始值在RDD的各个分区内部完成分区内
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01-28
RDD的Action算子-reduce算子
reduce算子是对RDD中的元素调用一个函数进行聚合,返回聚合后的结果。聚合过程是先由第一个元素和第二个元素运算得到一个返回值,再用返回值与第三个元素运算得到一个返回值,依次类推,直到所有元素都参与了运算,得到最终的返回值即为聚合结果。reduce
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RDD的Action算子-reduce算子
reduce算子是对RDD中的元素调用一个函数进行聚合,返回聚合后的结果。聚合过程是先由第一个元素和第二个元素运算得到一个返回值,再用返回值与第三个元素运算得到一个返回值,依次类推,直到所有元素都参与了运算,得到最终的返回值即为聚合结果。reduce
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01-28
RDD的Action算子-collect算子
collect算子是将分布在集群中的RDD的各个分区的数据,统一收集到Driver中,形成一个List。collect算子的定义如下: def collect(self: "RDD[T]") -> List[T]
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collect算子是将分布在集群中的RDD的各个分区的数据,统一收集到Driver中,形成一个List。collect算子的定义如下: def collect(self: "RDD[T]") -> List[T]
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01-28
RDD的分区操作算子-mapPartitions算子
mapPartitions算子与map算子类似,调用一个指定的函数对RDD中的元素进行处理,生成一个新的RDD。与map算子不同的是,map算子的函数每次处理一个元素,RDD中有多少个元素,函数就会被调用多少次,而mapPartitions算子每次处
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RDD的分区操作算子-mapPartitions算子
mapPartitions算子与map算子类似,调用一个指定的函数对RDD中的元素进行处理,生成一个新的RDD。与map算子不同的是,map算子的函数每次处理一个元素,RDD中有多少个元素,函数就会被调用多少次,而mapPartitions算子每次处
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01-28
RDD的分区操作算子-coalesce算子
coalesce算子用来对RDD的分区执行重新分区,根据指定的分区数,重新对RDD的数据进行分区,生成一个新的RDD。coalesce算子的定义如下: def coalesce(self: "RDD[T]", numPartitions: int,
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coalesce算子用来对RDD的分区执行重新分区,根据指定的分区数,重新对RDD的数据进行分区,生成一个新的RDD。coalesce算子的定义如下: def coalesce(self: "RDD[T]", numPartitions: int,
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01-28
RDD的分区操作算子-repartition算子
repartition算子用来对RDD的分区执行重新分区,根据指定的分区数,重新对RDD的数据进行Shuffle,生成一个新的RDD。repartition算子的定义如下: def repartition(self: "RDD[T]", numPar
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01-28
C语言一段位运算代码不是很理解
以下表达式对a做了什么操作? (((unsigned long)(a) + sizeof(long) * 8 - 1) / 8) & ( ~ (sizeof(long) - 1)); 代码解释:(unsigned long)(a):将a转换成无符号l
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C语言一段位运算代码不是很理解
以下表达式对a做了什么操作? (((unsigned long)(a) + sizeof(long) * 8 - 1) / 8) & ( ~ (sizeof(long) - 1)); 代码解释:(unsigned long)(a):将a转换成无符号l
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01-28
开工大吉,愿大家都有开门红包!
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新春大吉!
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wux_labs
01-27
这是一道判断素数的题
要求输入十个整数,是素数则输出,并且一行不能超过五个。 实现代码: #include<stdio.h> int main() { int number[10] = {0}; int i; int j; for(i=0; i<10; i++) { pr
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这是一道判断素数的题
要求输入十个整数,是素数则输出,并且一行不能超过五个。 实现代码: #include<stdio.h> int main() { int number[10] = {0}; int i; int j; for(i=0; i<10; i++) { pr
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01-27
K-V型RDD的算子-partitionBy算子
partitionBy算子是对K-V型RDD中的所有元素调用一个函数对K值进行处理,根据函数的返回值对RDD进行重新分区,生成一个新的K-V型RDD。partitionBy算子的定义如下: def partitionBy( self: "RDD[Tu
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partitionBy算子是对K-V型RDD中的所有元素调用一个函数对K值进行处理,根据函数的返回值对RDD进行重新分区,生成一个新的K-V型RDD。partitionBy算子的定义如下: def partitionBy( self: "RDD[Tu
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01-27
K-V型RDD的算子-sortByKey算子
sortByKey算子是对K-V型RDD中的所有元素都调用一个函数对K值进行处理,根据函数的返回值对RDD的元素进行排序,生成一个新的K-V型RDD。sortByKey算子的定义如下: def sortByKey( self: "RDD[Tuple[
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sortByKey算子是对K-V型RDD中的所有元素都调用一个函数对K值进行处理,根据函数的返回值对RDD的元素进行排序,生成一个新的K-V型RDD。sortByKey算子的定义如下: def sortByKey( self: "RDD[Tuple[
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01-27
K-V型RDD的算子-join算子
join算子是对两个K-V型RDD按照K值做连接操作,生成一个新的K-V型RDD。新RDD中仅包含两个源RDD中同时存在的K,新RDD中的V是由两个源RDD的V组成的二元组。join算子的定义如下: def join( self: "RDD[Tupl
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join算子是对两个K-V型RDD按照K值做连接操作,生成一个新的K-V型RDD。新RDD中仅包含两个源RDD中同时存在的K,新RDD中的V是由两个源RDD的V组成的二元组。join算子的定义如下: def join( self: "RDD[Tupl
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01-27
K-V型RDD的算子-reduceByKey算子
reduceByKey算子是对K-V型RDD中的元素按K进行分组,调用函数对同一分组中的V进行聚合处理,生成一个新的K-V型RDD,新RDD中的元素个数是源RDD的分组数。reduceByKey算子的定义如下: def reduceByKey( se
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reduceByKey算子是对K-V型RDD中的元素按K进行分组,调用函数对同一分组中的V进行聚合处理,生成一个新的K-V型RDD,新RDD中的元素个数是源RDD的分组数。reduceByKey算子的定义如下: def reduceByKey( se
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姓什么?我姓大。 大什么?大数据。 有多大?lambda。 家族成员有哪些?Hadoop、Hive、Spark。 开发语言有什么?Java、Python、Scala。
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