讨论: 关于广播变量的用法 [问题点数:20分]

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广播变量
当Executor端使用到Driver端的<em>变量</em>时,该<em>变量</em>就会产生副本随着task放到Executor中,一个task对应着一个<em>变量</em>副本,如果使用这个<em>变量</em>的task有1000个,则就会产生1000个副本。 <em>广播</em><em>变量</em>:将Executor端使用到的Driver端的<em>变量</em>生成一个副本,放到Executor端的BlockManager。有几个Executor使用到对用的<em>变量</em>,就有几个副本 无论该Executo...
Matlab的parfor并行编程
Matlab的parfor并行编程 通常消耗最多计算资源的程序往往是循环。把循环并行化,或者优化循环体中的代码是最常用的加快程序运行速度的思路。Matlab提供了parfor关键字,可以很方便的在多核机器或集群上实现并行计算。 parfor关键字的使用 由for关键字引导的循环通常为串行运行,如果改为parfor则可以由多个worker以并行方式执行。parfor可以将n次循环分解为
Flink Streaming 广播变量的实现
1,问题思考,在spark里面不管是离线还是实时去使用<em>广播</em><em>变量</em>,都比较简单,通过可以<em>广播</em>一些静态<em>变量</em>,静态文件,可是在flink里面怎么使用呢? 2,在网上查找一个代码 跟本地实践,Flink 可以有两种<em>广播</em>方式: 1)<em>广播</em>配置文件或者静态<em>变量</em> 我使用的是Flink的分布式缓存 具体代码如下 package com.coder.flink.core.ca...
flink stream broadcast广播变量
Apache Flink 官方文档提供了<em>广播</em>状态的功能以及有关 API 的详细指南。在使用<em>广播</em>状态时要记住以下4个重要事项: 使用<em>广播</em>状态,operator task 之间不会相互通信 <em>广播</em>状态中事件的顺序在各个并发实例中可能不尽相同 所有 operator task 都会快照下他们的<em>广播</em>状态 RocksDB 状态后端目前还不支持<em>广播</em>状态 <em>广播</em><em>变量</em>创建后,它可以运行在集群中的任何functio...
Flink 广播变量的使用
现在针对实时有这么一个场景: 监听两个数据流 data1,data2。其中data2每天的数据量只有1000,而data1每天的数据量有3000万左右。 两份数据之间需要join。 因为将data2改成 <em>广播</em>对象,这些保证 <em>广播</em>后的数据可以被data1读取到。 。。。。。。。。 val configStateDescriptor = new MapStateDes...
51.性能调优之广播变量
本文为《Spark大型电商项目实战》 系列文章之一,主要介绍在实际项目中<em>广播</em>大<em>变量</em>的原因、原理和具体在代码中实现的方法。
parfor使用注意事项
1. 目前,在parfor里面是不可以使用debug模式的,因为并行运算时,系统并不知道你想查看的是那个Index下的<em>变量</em>值。 2. parfor里不能使用plot画图,但是可以将图数据保存下来。 3. Parfor里面的<em>变量</em>分为四种,分别是 temporary variable, broadcast variable, sliced variable, 和[? variable]。如果你
广播变量Broadcast2种实现方式,以及开发中遇到的坑
首先,介绍2中 我在开发过程中实现<em>广播</em><em>变量</em>时用了2中方式: 1. 使用mapPartitions循环每个分区 里面套一个for循环 进行遍历quzhi,使用yield进行返回(因为for循环不支持返回),当然了这是根据业务需要,你也可以不返回,看业务 2.同样使用mapPartitions循环每个分区,只不过里面使用map进行循环 其实跟第一种大差不差, 推荐第二种 区别 第二种...
spark中的广播变量broadcast
本文是对spark中的<em>广播</em><em>变量</em>broadcast的源码流程进行说明.
Spark广播变量及GC调优
最新在工作中,需要在广告中过滤黑名单,具体业务鉴于保密,暂不详细阐述,本文想要说的是本次应用过程中使用Spark<em>广播</em><em>变量</em>及使用GC调优解决该问题的要点,有用到的伙伴可以参考 正常spark日志解析中加入黑名单解析 根据前期调研查看,黑名单一类25万+,3.86MB,黑名单二类106万+,46.3MB,理论上完全可以将其封装,采用spark<em>广播</em><em>变量</em>的方式<em>广播</em>到每一个节点处理 但是实际在测试中,遇到...
Flink流广播实例分析
前言   继上一篇,我们介绍了<em>广播</em><em>变量</em>后,本篇将以某报警规则为例进一步说明<em>广播</em><em>变量</em>的使用。   具体场景如下:   1、数据源有两种消息:Route Msg和Alarm Msg   2、 Route Msg中有两个关键字段:resultType和resultMark,其中resultType需要和每条报警规则对应,resultMark标志该条消息是有效或者无效。   3、 Alarm Msg根据报...
初识Flink广播变量broadcast
  Broadcast <em>广播</em><em>变量</em>:可以理解为是一个公共的共享<em>变量</em>,我们可以把一个dataset 或者不变的缓存对象(例如map list集合对象等)数据集<em>广播</em>出去,然后不同的任务在节点上都能够获取到,并在每个节点上只会存在一份,而不是在每个并发线程中存在。如果不使用broadcast,则在每个节点中的每个任务中都需要拷贝一份dataset数据集,比较浪费内存(也就是一个节点中可能会存在多份data...
共享变量广播变量,累计器的工作原理图。
一、共享<em>变量</em> 二、<em>广播</em><em>变量</em> 三、累加器
[Flink基础]--Apache Flink中的广播状态实用指南
感谢英文原文作者:https://data-artisans.com/blog/a-practical-guide-to-broadcast-state-in-apache-flink Apache Flink中的<em>广播</em>状态实用指南 从版本1.5.0开始,Apache FlinkⓇ具有一种新的状态,称为<em>广播</em>状态。在这篇文章中,我们解释了<em>广播</em>状态是什么,并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式...
spark中动态广播变量的使用
今天来说一下spark,动态<em>广播</em><em>变量</em>的<em>用法</em>,如果对<em>广播</em><em>变量</em><em>用法</em>不清楚的可以查看这个博客,在实际项目中,有时候我们的<em>广播</em><em>变量</em>是动态的,比如需要一分钟更新一次,这个也是可以实现的,我们知道<em>广播</em><em>变量</em>是在driver端初始化,在excetors端获取这个<em>变量</em>,但是不能修改,所以,我们可以在driver端进行更新这个<em>变量</em>,具体的代码实现如下所示: package test import java.sq...
flink 广播变量&&累加器&&计数器
<em>广播</em><em>变量</em> Flink Broadcast(<em>广播</em><em>变量</em>) <em>广播</em><em>变量</em>允许编程人员在每台机器上保持一个只读缓存<em>变量</em>,而不是传送<em>变量</em>的副本给tasks,<em>广播</em><em>变量</em>创建之后,他可以运行在集群中任何function上,而不需要多次传递给集群节点,另外不要更改<em>广播</em><em>变量</em>,这样才能确保每个节点获取到的数据是一致的,简单理解就是一个公共的共享<em>变量</em>,我们可以把dataSet数据集<em>广播</em>出去,然后不同的task在节点上都能...
spark之共享数据(广播变量详细图解)
<em>广播</em><em>变量</em>:比如数据库中一份公共配置表格,需要同步给各个节点进行查询。<em>广播</em><em>变量</em>允许程序缓存一个只读的<em>变量</em>在每台机器上面,而不是每个任务保存一份拷贝。例如,利用<em>广播</em><em>变量</em>,我们能够以一种更有效率的方式将一个大数据量输入集合的副本分配给每个节点。Spark也尝试着利用有效的<em>广播</em>算法去分配<em>广播</em><em>变量</em>,以减少通信的成本。 一个<em>广播</em><em>变量</em>可以通过调用SparkContext.broadcast(v)方法从一个初始变...
Spark-广播变量(Broadcast Variables)
Spark-<em>广播</em><em>变量</em>(Broadcast Variables)使用以及源码分析
在使用Flink广播变量broadcast时遇到的坑
在使用Flink<em>广播</em><em>变量</em>遇到的坑 如下代码中需要特别注意: (1)需要手动导入org.apache.flink.api.scala._ (2)需要手动导入scala.collection.JavaConverters._ 【如果不手动导入该包,导致asScala使用隐式转换失败】 package testbrocast import org.apache.flink.api.common.fun...
Spark中广播变量知识点
为什么要使用<em>广播</em><em>变量</em>,<em>广播</em><em>变量</em>的好处及<em>用法</em>
Spark 广播变量
<em>广播</em><em>变量</em>用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个 较大的只读值,以供一个或多个 Spark 操作使用。比如,如果你的应用需要向所有节点发 送一个较大的只读查询表,甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量,<em>广播</em><em>变量</em>用起 来都很顺手。传统方式下,Spark 会自动把闭包中所有引用到的<em>变量</em>发送到工作节点上。虽然这很方便,但也很低效。原因有二:首先,默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的;其次,...
Spark部分广播变量的理解(原理+图解+代码实现)
    1.<em>广播</em><em>变量</em>         当在Executor端用到了Driver<em>变量</em>,不使用<em>广播</em><em>变量</em>,在每个Executor中有多少个task就有多少个Driver端<em>变量</em>副本。         如果使用<em>广播</em><em>变量</em>在每个Executor端中只有一份Driver端的<em>变量</em>副本。         val broadcast = sc.broadCast(...)         broadcast.value...
spark广播变量的使用(转)
环境: ubuntu16.04 64 伪分布式 使用的spark是2.3.1 scala 2.11.8 参考连接: https://blog.csdn.net/android_xue/article/details/79780463#commentsedit 注意,这篇博客是对上述参考链接的总结和概括. 一句话讲明,<em>广播</em><em>变量</em>干嘛的? 就是你代码里的某个<em>变量</em>在程序运行时太耗内存了,所以丢到各个sla...
广播中读写变量冲突问题
类中,i为私有<em>变量</em>。 一个while函数,判断i, 赋值i++ <em>广播</em>中,判断i,赋值i++ 请教一下,会不会引起冲突?
spark广播变量
<em>广播</em><em>变量</em>的好处: 如果你的算子函数中,使用到了特别大的数据,那么,这个时候,推荐将该数据进行<em>广播</em>。这样的话,就不至于将一个大数据拷贝到每一个task上去。而是给每个节点拷贝一份,然后节点上的task共享该数据。这样的话,就可以减少大数据在节点上的内存消耗。并且可以减少数据到节点的网络传输消耗。 以下是官网翻译: <em>广播</em><em>变量</em>允许程序员在每台机器上保留一个只读<em>变量</em>,而不是随副本一起发送它的副本。例...
spark的广播变量和累加器的用法
今天我们主要来说一下spark的<em>广播</em><em>变量</em>和累加器的具体使用,先来看一下官网的介绍: 共享<em>变量</em> 通常,当在远程集群节点上执行传递给Spark操作(例如map,reduce)的函数时,它将在函数中使用的所有<em>变量</em>的单独副本上工作.这些<em>变量</em>将复制到每台计算机,并且远程计算机上的<em>变量</em>更新不会传播回驱动程序.支持跨任务的通用,读写共享<em>变量</em>效率低下.但是,Spark确实为两种常见的使用模式提供了两种有限类型...
Flink广播的使用
官网参考地址:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.2/dev/batch/index.html#broadcast-variables <em>广播</em>的定义: Broadcast variables allow you to make a data set available to all parallel inst
【云星数据---Apache Flink实战系列(精品版)】:Apache Flink高级特性与高级应用015-Flink中广播变量和分布式缓存001
1.flink中的<em>广播</em><em>变量</em>flink支持将<em>变量</em><em>广播</em>到worker上,以供程序运算使用。执行程序package code.book.batch.sinksource.scala import java.util import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction import org.apache.flink.api.scala.{
Flink Broadcast 广播变量应用案例实战
转载自:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84558874 欢迎加入大数据学习群: **Flink学习视频:**http://edu.51cto.com/sd/88e07 1.1 Broadcast 真假曹操 DataStreaming Broadcast (元素<em>广播</em>):元素<em>广播</em>,重复处理 把元素<em>广播</em>给所有的分区,数据会被...
Flink DataSet API 之 Broadcast(广播变量)
基本介绍 1、<em>广播</em><em>变量</em>允许编程人员在每台机器上保持1个只读的缓存<em>变量</em>,而不是传送<em>变量</em>的副本给tasks 2、<em>广播</em><em>变量</em>创建后,它可以运行在集群中的任何function上,而不需要多次传递给集群节点。另外需要记住,不应该修改<em>广播</em><em>变量</em>,这样才能确保每个节点获取到的值都是一致的。可以理解为是一个公共的共享<em>变量</em>,我们可以把一个dataset 数据集<em>广播</em>出去,然后不同的task在节点上都能够获取到,这个...
Spark编程指引(四)------------------共享变量(广播变量和累加器)
共享<em>变量</em> 通常情况下,当向Spark操作(如map,reduce)传递一个函数时,它会在一个远程集群节点上执行,它会使用函数中所有<em>变量</em>的副本。这些<em>变量</em>被复制到所有的机器上,远程机器上并没有被更新的<em>变量</em>会向驱动程序回传。在任务之间使用通用的,支持读写的共享<em>变量</em>是低效的。尽管如此,Spark提供了两种有限类型的共享<em>变量</em>,<em>广播</em><em>变量</em>和累加器。
flink实战--flink原理解析
Flink出现的背景 我们知道目前流处理的主要流行的计算引擎有,Storm,SparkStreaming。但是这个两个计算引擎都有自己的局限性。Storm实现了低延迟,但是目前还没有实现高吞吐,也不能在故障发生的时候准确的处理计算状态(将数据从一个事件保存到另一个事件的,这些保留下来的是数据较计算状态),同时也不能实现exactly-once。SparkStreaming通过微批处理方法...
Flink Kafka BroadCast
需求:在统计数据时,需要按照一定的规则将数据丢弃,规则是变化的。 方案:选择了使用kafka来完成Flink的全局<em>广播</em>。 未解决问题:当规则改变后,之前所统计的历史数据不可用。 代码: public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = S...
Flink 广播变量 asScala报错
如下图: 解决方案: 导入隐式转换 import scala.collection.JavaConverters._ //asScala需要使用隐式转换 Java集合跟 scala集合的转换 importscala.collection.JavaConverters._ vallist:java.util.List[Int]=Seq(1,2,3,4)...
Flink的流广播(Broadcast State)
  上一篇Flink的状态管理中,我们提到了Operator state,本文介绍的<em>广播</em>状态(Broadcast State)是 Apache Flink 中支持的第三种类型的operator state。Broadcast State使得 Flink 用户能够以容错、一致、可扩缩容地将来自<em>广播</em>的低吞吐的事件流数据存储下来,被<em>广播</em>到某个 operator 的所有并发实例中,然后与另一条流数据连接进...
Flink广播变量简介
戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&amp;amp;构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time <em>广播</em><em>变量</em>简介 在Flink中,同一个算子可能存在若干个不同的并行实例,计算过程可能不在同一个Slot中进行,不同算子之间更是如此,因此不同算子的计算数据之间不...
Spark性能调优之——在实际项目中广播变量
Spark Application Driver 进程,其实就是我们写的Spark作业,打成jar运行起来的进程。比如一个1M的map(随机抽取的map) ,创建1000个副本,网络传输!分到1000个机器上,则占用了1G内存。不必要的网络消耗,和内存消耗。如果你是从哪个表里面读取了一些维度数据,比方说,所有商品的品类的信息,在某个算子函数中使用到100M。1000个task 。100G的数据,网络
精通Apache Flink读书笔记--3、4
Flink
【云星数据---Apache Flink实战系列(精品版)】:Apache Flink高级特性与高级应用016-Flink中广播变量和分布式缓存002
2.flink中的分布式缓存flink支持将文件,分布式缓存到worker节点,以便程序计算使用。执行程序package code.book.batch.sinksource.scalaimport org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction import org.apache.flink.api.scala.{DataSet, Exe
matlab persistent变量的小问题?
请问怎么对persistent这种<em>变量</em>设置容量?我想设置一个<em>变量</em>的容量为25,也就是说只容纳下25个数,后面再有数就把前面的数挤出去了。
如何把RDD转换成可以广播变量
我把 SparkContext instance 转成RDD 经过处理得到想要的中间数据, 而这中间数据需要被各节点共享,我该如何操作,才能把它<em>广播</em>出去? 详细点说是,我们根据log文件读取出所有被冻
Spark的广播和累加器的使用
<em>广播</em>和计数器的解释1.1 <em>广播</em>: <em>广播</em><em>变量</em>允许程序员将一个只读的<em>变量</em>缓存在每台机器上,而不用在任务之间传递<em>变量</em>。<em>广播</em><em>变量</em>可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本。Spark还尝试使用高效地<em>广播</em>算法来分发<em>变量</em>,进而减少通信的开销。 Spark的动作通过一系列的步骤执行,这些步骤由分布式的洗牌操作分开。Spark自动地<em>广播</em>每个步骤每个任务需要的通用数据。这些<em>广播</em>数据被序列化地缓存,在运行任务
Spark学习笔记
本文整理自《Spark快速大数据分析》,其中SparkSQL和SparkStreaming还没学习,日后补上 第二章 Spark入门 RDD(弹性分布式数据集)是Spark对分布式数据和计算的基本抽象。 每个Spark应用都有一个驱动器程序来发起集群上的并行操作。驱动器程序包含应用的main函数,并且定义了集群上的分布式数据集,还对数据集应用了相关操作。驱动器程序一般要管理多个执行器
spark性能调优之广播变量
<em>广播</em><em>变量</em>,很简单 其实就是SparkContext的broadcast()方法,传入你要<em>广播</em>的<em>变量</em>,即可 final Broadcast>> broadcast = sc.broadcast(fastutilDateHourExtractMap); 使用<em>广播</em><em>变量</em>的时候,直接调用<em>广播</em><em>变量</em>(Broadcast类型)的value() / getValue() ,可以获取到之前封装的<em>广播</em><em>变量</em>
Spark之广播变量
private static void broadCastOps(JavaSparkContext sc) { //加载user表到rdd JavaRDD linesRDD = sc.parallelize(Arrays.asList("1,3,张三,河北", "2,1,李四,北京", "3,0,王五,天津", "4,1,赵六,广东")); JavaRDD sexLineR
spark之广播共享变量broadcast
<em>广播</em><em>变量</em>用来把<em>变量</em>在所有节点的内存之间进行共享,这样的方式尤其是在分布式集群中进行并行计算提供了很大的便利,如果数据集很大,需要分布式存储到各个DataNode上,根据“计算向数据靠近”的原则,将每一个DataNode上都要使用的<em>变量</em>(类似全局<em>变量</em>)进行<em>广播</em>,而不是在每一个DataNode上产生一个副本,比如利用sc.broadcast将聚类中心设置为一个只读<em>变量</em>,并<em>广播</em>给每一个集群中的机器进行共享
Spark 广播变量(broadcast)更新方法
Spark <em>广播</em><em>变量</em>(broadcast)更新方法更新方法spark <em>广播</em><em>变量</em>可以通过unpersist方法删除,然后重新<em>广播</em> val map = sc.textFile("/test.txt").map(line => { val arr = line.split(",") (arr(0), arr(2).toInt) }).distinct var mapBC = sc.broa
【实践】spark streaming中的广播变量应用
1. <em>广播</em><em>变量</em>我们知道spark 的<em>广播</em><em>变量</em>允许缓存一个只读的<em>变量</em>在每台机器上面,而不是每个任务保存一份拷贝。常见于spark在一些全局统计的场景中应用。通过<em>广播</em><em>变量</em>,能够以一种更有效率的方式将一个大数据量输入集合的副本分配给每个节点。Spark也尝试着利用有效的<em>广播</em>算法去分配<em>广播</em><em>变量</em>,以减少通信的成本。 一个<em>广播</em><em>变量</em>可以通过调用SparkContext.broadcast(v)方法从一个初始<em>变量</em>
Spark2.2 广播变量broadcast原理及源码剖析
实例首先先来看一看broadcast的使用代码: val factor = List[Int](1,2,3); val factorBroadcast = sc.broadcast(factor) val nums = Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9) val numsRdd = sc.parallelize(nums,3) val list = n
Broadcast广播变量
一、共享<em>变量</em>可以节省内存与运行时间,提高并行处理的执行效率,共享<em>变量</em>包括:(1)Broadcast<em>广播</em><em>变量</em>(2)accumulator累加器二、<em>广播</em><em>变量</em>使用规则:1、可以使用SparkContext.broadcast([初始值])创建2、使用.value的方法读取<em>广播</em><em>变量</em>的值3、<em>广播</em><em>变量</em>被创建后,不可以被修改例如:val kvFruit = sc.parallelize(list((1,&quot;app...
(RDD)Broadcast 广播变量
1)假设某个作业有10000个tasks,每个task上有100M的<em>变量</em>,这个数据是很可怕的    所以:10000tasks ==&amp;gt;100 executor    <em>广播</em><em>变量</em>是<em>广播</em>到executor上的,每个executor上的所有task共享2)使用案例    map join    把小表的数据<em>广播</em>出去    BroadcastJoin = MapJoin 3)说明    Broadca...
spark2.x-广播变量
<em>广播</em><em>变量</em>允许程序员保持只读<em>变量</em>,在每个机器上缓存,而不是用任务来发送它的副本。它们可以有效的方式给每个节点提供一个大的输入数据集的副本。spark尝试使用高效<em>广播</em>算法来分发<em>广播</em><em>变量</em>以减少通信成本。注意,对象在<em>广播</em>后不应修改以确保所有节点获得<em>广播</em><em>变量</em>的相同值 Broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他的节点上; 例如 Driver 上有一张表,而 Executor 中的每个并行执行的Tas...
Spark共享变量——广播变量和累加器
什么是共享<em>变量</em> 通常情况下,当向Spark操作(如map,reduce)传递一个函数时,它会在一个远程集群节点上执行,它会使用函数中所有<em>变量</em>的副本。这些<em>变量</em>被复制到所有的机器上,远程机器上并没有被更新的<em>变量</em>向驱动程序回传。在任务之间使用通用的,支持读写的共享<em>变量</em>是低效的。所以Spark提供了两种有限类型的共享<em>变量</em>,<em>广播</em><em>变量</em>和累加器。 <em>广播</em><em>变量</em> <em>广播</em><em>变量</em>原理图: <em>广播</em><em>变量</em>的运用: v...
Spark性能优化之如何使用广播变量以及Kryo序列化
在Spark Application中,经常会使用到一个共享<em>变量</em>,众所周知的,Spark是一个并行计算框架,对于这个<em>变量</em>,每一个executor的task在访问它的时候,都会去拷贝一份副本去使用。如下图所示: 对于这种默认方式,它会极大的系统的内存,我们可以假设一个集群中有1024个task,这个共享<em>变量</em>大小假设为1M,那么就会去复制1024份到集群上去,这样就会有1个G的数据在网络中传输,...
Spark 共享变量广播变量、累加器
通常,如下操作rdd.transformation(func),func所需要的外部<em>变量</em>都会以副本的形式从Driver端被发送到每个Executor的每个Task,当Task数目有成百上千个时,这种方式就非常低效;同时每个Task中<em>变量</em>的更新是在本地,也不会被传回Driver端。为此,Spark提供了两种类型的共享<em>变量</em>:<em>广播</em><em>变量</em>、累加器。 <em>广播</em><em>变量</em> <em>广播</em><em>变量</em>,Execoutor中的只读<em>变量</em>。在Dr...
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它是一个过程,是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过...
有哪些让程序员受益终生的建议
从业五年多,辗转两个大厂,出过书,创过业,从技术小白成长为基层管理,联合几个业内大牛回答下这个问题,希望能帮到大家,记得帮我点赞哦。 敲黑板!!!读了这篇文章,你将知道如何才能进大厂,如何实现财务自由,如何在工作中游刃有余,这篇文章很长,但绝对是精品,记得帮我点赞哦!!!! 一腔肺腑之言,能看进去多少,就看你自己了!!! 目录: 在校生篇: 为什么要尽量进大厂? 如何选择语言及方...
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...
linux系列之常用运维命令整理笔录
本博客记录工作中需要的linux运维命令,大学时候开始接触linux,会一些基本操作,可是都没有整理起来,加上是做开发,不做运维,有些命令忘记了,所以现在整理成博客,当然vi,文件操作等就不介绍了,慢慢积累一些其它拓展的命令,博客不定时更新 free -m 其中:m表示兆,也可以用g,注意都要小写 Men:表示物理内存统计 total:表示物理内存总数(total=used+free) use...
比特币原理详解
一、什么是比特币 比特币是一种电子货币,是一种基于密码学的货币,在2008年11月1日由中本聪发表比特币白皮书,文中提出了一种去中心化的电子记账系统,我们平时的电子现金是银行来记账,因为银行的背后是国家信用。去中心化电子记账系统是参与者共同记账。比特币可以防止主权危机、信用风险。其好处不多做赘述,这一层面介绍的文章很多,本文主要从更深层的技术原理角度进行介绍。 二、问题引入 假设现有4个人...
程序员接私活怎样防止做完了不给钱?
首先跟大家说明一点,我们做 IT 类的外包开发,是非标品开发,所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改,而这种需求修改很容易造成扯皮,进而影响到费用支付,甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么,怎么保证自己的薪酬安全呢? 我们在开工前,一定要做好一些证据方面的准备(也就是“讨薪”的理论依据),这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发...
网页实现一个简单的音乐播放器(大佬别看。(⊙﹏⊙))
今天闲着无事,就想写点东西。然后听了下歌,就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 演示地点演示 html代码如下` music 这个年纪 七月的风 音乐 ` 然后就是css`*{ margin: 0; padding: 0; text-decoration: none; list-...
Python十大装B语法
Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。
数据库优化 - SQL优化
以实际SQL入手,带你一步一步走上SQL优化之路!
2019年11月中国大陆编程语言排行榜
2019年11月2日,我统计了某招聘网站,获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息,提取编程语言关键字,并统计如下: 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 cpp 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7 p...
通俗易懂地给女朋友讲:线程池的内部原理
餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”
《奇巧淫技》系列-python!!每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱
将代码部署服务器,每日早上定时获取到天气数据,并发送到邮箱。 也可以说是一个小型人工智障。 知识可以运用在不同地方,不一定非是天气预报。
经典算法(5)杨辉三角
杨辉三角 是经典算法,这篇博客对它的算法思想进行了讲解,并有完整的代码实现。
英特尔不为人知的 B 面
从 PC 时代至今,众人只知在 CPU、GPU、XPU、制程、工艺等战场中,英特尔在与同行硬件芯片制造商们的竞争中杀出重围,且在不断的成长进化中,成为全球知名的半导体公司。殊不知,在「刚硬」的背后,英特尔「柔性」的软件早已经做到了全方位的支持与支撑,并持续发挥独特的生态价值,推动产业合作共赢。 而对于这一不知人知的 B 面,很多人将其称之为英特尔隐形的翅膀,虽低调,但是影响力却不容小觑。 那么,在...
腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹?
昨天,有网友私信我,说去阿里面试,彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static?他被难住了,因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶,今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题,我们一起来看看。 腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹? 在互联网职场论坛,一名程序员发帖求助到。二面腾讯,其中一个算法题:64匹...
面试官:你连RESTful都不知道我怎么敢要你?
干货,2019 RESTful最贱实践
为啥国人偏爱Mybatis,而老外喜欢Hibernate/JPA呢?
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番<em>讨论</em>,感触还是有一些,于是就有了今天这篇文。 声明:本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实,讲道理,所以,请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题,争论已经很多年了。一直也没有结论,毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看...
白话阿里巴巴Java开发手册高级篇
不久前,阿里巴巴发布了《阿里巴巴Java开发手册》,总结了阿里巴巴内部实际项目开发过程中开发人员应该遵守的研发流程规范,这些流程规范在一定程度上能够保证最终的项目交付质量,通过在时间中总结模式,并推广给广大开发人员,来避免研发人员在实践中容易犯的错误,确保最终在大规模协作的项目中达成既定目标。 无独有偶,笔者去年在公司里负责升级和制定研发流程、设计模板、设计标准、代码标准等规范,并在实际工作中进行...
SQL-小白最佳入门sql查询一
不要偷偷的查询我的个人资料,即使你再喜欢我,也不要这样,真的不好;
redis分布式锁,面试官请随便问,我都会
文章有点长并且绕,先来个图片缓冲下! 前言 现在的业务场景越来越复杂,使用的架构也就越来越复杂,分布式、高并发已经是业务要求的常态。像腾讯系的不少服务,还有CDN优化、异地多备份等处理。 说到分布式,就必然涉及到分布式锁的概念,如何保证不同机器不同线程的分布式锁同步呢? 实现要点 互斥性,同一时刻,智能有一个客户端持有锁。 防止死锁发生,如果持有锁的客户端崩溃没有主动释放锁,也要保证锁可以正常释...
项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...
Nginx 原理和架构
Nginx 是一个免费的,开源的,高性能的 HTTP 服务器和反向代理,以及 IMAP / POP3 代理服务器。Nginx 以其高性能,稳定性,丰富的功能,简单的配置和低资源消耗而闻名。 Nginx 的整体架构 Nginx 里有一个 master 进程和多个 worker 进程。master 进程并不处理网络请求,主要负责调度工作进程:加载配置、启动工作进程及非停升级。worker 进程负责处...
Python 编程开发 实用经验和技巧
Python是一门很灵活的语言,也有很多实用的方法,有时候实现一个功能可以用多种方法实现,我这里总结了一些常用的方法和技巧,包括小数保留指定位小数、判断<em>变量</em>的数据类型、类方法@classmethod、制表符中文对齐、遍历字典、datetime.timedelta的使用等,会持续更新......
YouTube排名第一的励志英文演讲《Dream(梦想)》
Idon’t know what that dream is that you have, I don't care how disappointing it might have been as you've been working toward that dream,but that dream that you’re holding in your mind, that it’s po...
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,...
程序员:我终于知道post和get的区别
是一个老生常谈的话题,然而随着不断的学习,对于以前的认识有很多误区,所以还是需要不断地总结的,学而时习之,不亦说乎
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU...
加快推动区块链技术和产业创新发展,2019可信区块链峰会在京召开
11月8日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办,科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。   区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力,电力解决了人类基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,区块链作为构造信任的技术有重要的价值。   1...
Java世界最常用的工具类库
Apache Commons Apache Commons有很多子项目 Google Guava 参考博客
程序员把地府后台管理系统做出来了,还有3.0版本!12月7号最新消息:已在开发中有github地址
第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员...
网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC...
8年经验面试官详解 Java 面试秘诀
作者 |胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 本人目前在一家知名外企担任架构师,而且最近八年来,在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官,前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里,就将结合本人的面试经验,针对Java初学者、Java初级开发和Java开发,给出若干准备简历和准备面试的建议。 Java程序员准备和投递简历的实...
面试官如何考察你的思维方式?
1.两种思维方式在求职面试中,经常会考察这种问题:北京有多少量特斯拉汽车?某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼?深圳有多少个产品经理?一辆公交车里能装下多少个乒乓球?一个正常成年人有多少根头发?这类估算问题,被称为费米问题,是以科学家费米命名的。为什么面试会问这种问题呢?这类问题能把两类人清楚地区分出来。一类是具有文科思维的人,擅长赞叹和模糊想象,它主要依靠的是人的第一反应和直觉,比如小孩...
全网阅读过20k的Java集合框架常见面试题总结!
本文为 SnailClimb 的原创,目前已经收录自我开源的 JavaGuide 中(61.5 k Star!【Java学习 面试指南】 一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识。欢迎 Star!)。 文末有我的公众号,公众号里有我最新整理的Java学习资料,免费分享。 这么好的文章,一定好先赞后看!!!建议养成这个好习惯!!爱你们!???? 剖析面试最常见问题之Java集合框架 当了...
17张图带你解析红黑树的原理!保证你能看懂!
二叉查找树 由于红黑树本质上就是一棵二叉查找树,所以在了解红黑树之前,咱们先来看下二叉查找树。 二叉查找树(Binary Search Tree),也称有序二叉树(ordered binary tree),排序二叉树(sorted binary tree),是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树: 若任意结点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 若任意结点的...
so easy! 10行代码写个"狗屁不通"文章生成器
前几天,GitHub 有个开源项目特别火,只要输入标题就可以生成一篇长长的文章。 背后实现代码一定很复杂吧,里面一定有很多高深莫测的机器学习等复杂算法 不过,当我看了源代码之后 这程序不到50行 尽管我有多年的Python经验,但我竟然一时也没有看懂 当然啦,原作者也说了,这个代码也是在无聊中诞生的,平时撸码是不写中文<em>变量</em>名的, 中文...
知乎高赞:中国有什么拿得出手的开源软件产品?(整理自本人原创回答)
知乎高赞:中国有什么拿得出手的开源软件产品? 在知乎上,有个问题问“中国有什么拿得出手的开源软件产品(在 GitHub 等社区受欢迎度较好的)?” 事实上,还不少呢~ 本人于2019.7.6进行了较为全面的回答,对这些受欢迎的 Github 开源项目分类整理如下: 分布式计算、云平台相关工具类 1.SkyWalking,作者吴晟、刘浩杨 等等 仓库地址: apache/skywalking 更...
MySQL数据库总结
一、数据库简介 数据库(Database,DB)是按照数据结构来组织,存储和管理数据的仓库。 典型特征:数据的结构化、数据间的共享、减少数据的冗余度,数据的独立性。 关系型数据库:使用关系模型把数据组织到数据表(table)中。现实世界可以用数据来描述。 主流的关系型数据库产品:Oracle(Oracle)、DB2(IBM)、SQL Server(MS)、MySQL(Oracle)。 数据表:数...
FPGA入门系列实验教程——实验Verilog下载
FPGA入门系列实验教程——实验Verilog FPGA入门系列实验教程——实验Verilog 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/augusdi/3735899?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/augusdi/3735899?utm_source=bbsseo[/url]
SSH中SCP命令的使用下载
SSH中SCP命令的使用,举例说明清楚易懂. 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/fengfuqiang88/3765921?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/fengfuqiang88/3765921?utm_source=bbsseo[/url]
QTP自动化测试下载
QTP自动化测试指导 QTP是很强的功能测试的自动化工具 举例说明如何正确使用工具 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/shen19890105/10828715?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/shen19890105/10828715?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的