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《组织行为学》--态度、工作满意度及个人感悟

　　　　态度是根据经验而系统化了一种心理和神经的准备状态，它对个人的反应具有指导性的或动力性的影响。洛克奇指出：态度是一种具有结构和组织的复杂的认知体系。前一定义侧重在态度是个人行为的内在结构，或强调态度是个人行为的倾向性，它是对个人行为产生影响的一种心理结构。后一定义侧重于态度是个人对事物内在信念的总评价，强调态度是一种认识体系，侧重于认知方面。我们比较赞同以下定义：

2019-03-04

6.3K0

《组织行为学》--价值观整理及个人感悟

　　　　价值观是一个人关于生活的最基本的信念。对于个体而言，它是非常稳定的，一旦形成，就不容易发生变化。从更长远的历史长河来看，在人类一代又一代的传承过程中，人类的价值观又发生着变化。同时，价值观不仅有个体差异，还有时代的差异以及民族的差异。

2019-03-04

4.9K0

《组织行为学》--个体行为整理及个人感悟

　　人的能力各有长短，这是不争的事实。但是，个体能力的发展的不平衡未必就意味着孰优孰劣。人的能力是有差异的，应该善于根据人的能力特点去使用他们，尽量兼收并蓄。而不要有所弃有所取。要不拘一格地使用人才。

2019-03-04

4.5K0

《组织行为学》--历史沿革与研究方法整理及个人感悟

　　为什么研究历史？当我们想知道今天发生什么时，向历史发问。通过回顾组织行为学的历史，可以更加深入地了解这个领域到现在的发展过程。比如，管理者是如何将规章制度强加于员工的；为什么组织中的许多工人在生产线上从事标准化的和重复性的工作；而为什么近年来，一些组织已经用以团队为基础的工作单位取代了生产线。

2019-03-04

2.6K0

《组织行为学》--群体行为及个人感悟

　　我们上一节分析了个人维度的不同价值观、行为动机、态度、满意度等相关因素，从而使我们能够更好地理解他人，提高个人认知以及促进不同相关性的人之间达成合作关系。那么从这一章开始，我们将各类的人，根据组织职能的划分的再细分，就形成了特定某一活动或是组织战略分解下的群体，这个群体会专注于已有划分的目标。

2019-03-04

7.7K0

《组织行为学》--工作动机及个人感悟--工程师真实价值

我们研究个人工作动机的目的，是能够更好地把握不同情境下的心态及情绪。同时，组织行为学本身也是能够帮助管理者对不同工作动机的成员有着激励的作用。但是《组织行为学》中，只是从工作效能和提高员工工作积极性的角度去分析及激发不同需求个体。

2019-03-04

3.1K0

《组织行为学》--情绪与工作压力及个人感悟--缓解程序员焦虑

　　本人也是程序猿出身，曾经无限的痴迷过、疯狂过、对于技术的热情达到一种疯狂状态，一起探讨技术、架构时那种无上的成就感，仿佛它便是爱情，即便随着工作的深入，角色职能逐渐模糊，多角色的承担也会跟随技术的发展。那么从另一个角度，随着社会的发展，就像《组织行为学》中所说，每个2年基本上技术工作者拥有的技术栈都需要全方位更新，即便我们掌握其道之根本，也需要重新学习，信奉终身学习。但是，技术也是作为个体的能力体系之一，我们需要从第三者的角度，也就是上帝视角去审视自我，去审视社会，去审视整个人类生态。我们要发现其中的规律，掌握人性本身的一些规律和缺陷，从而使我们的工作效率能够进一步提升，缓解负面情绪，同时进行有效的压力管理，对自己及他人形成正向的影响，无论从技术方面、业务人员协作、社会网络关联、思维开放扩展上进行正向指导，最终能够对整个社会做出巨大贡献。

2019-03-04

4.2K0

《组织行为学》--组织行为研究总结及个人感悟

　　由于是“通过”别人来实现预定的目标，因此，管理的核心是对人的管理，这是当前国际国内理论界和实业界共同的认识。就企业管理来说，生产、开发、销售、财务的管理都是十分重要的，任何一个环节都不容许出问题。但这些环节都是由人来实现和完成的。所以，归根到底还是对人的管理，“经济的竞争就是人才的竞争”。

2019-03-04

5.5K0

《组织行为学》---组织与管理

　　　　任何社会都是一个组织的社会，尤其是现代社会更是如此。人们的生活不是彼此互不相干的，而是充满了人与人之间各种形式的交往互动，这就是我们通常所说的“社会生活”。

2019-03-04

2.7K0

一次极限项目管理，设计，开发，联调与测试

什么是All In？是你不知道全力做这件事情会得到什么。但你只想把它做好的感觉。

2018-10-09

1.3K0

SparkSQL（源码阅读三）

　　额，没忍住，想完全了解sparksql，毕竟一直在用嘛，想一次性搞清楚它，所以今天再多看点好了~

2018-09-06

1.1K0

SparkConf加载与SparkContext创建（源码阅读二）

spark 存储 apache 缓存

　　1、下面，开始创建BroadcastManager,就是传说中的广播变量管理器。BroadcastManager用于将配置信息和序列化后的RDD、Job以及ShuffleDependency等信息在本地存储。紧接着blockManager的创建后创建。如下：

2018-09-06

4210

SparkConf加载与SparkContext创建（源码阅读一）

即日起开始spark源码阅读之旅，这个过程是相当痛苦的，也许有大量的看不懂，但是每天一个方法，一点点看，相信总归会有极大地提高的。那么下面开始：

2018-09-06

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Hbase数据导入导出

平时用于从生产环境hbase到导出数据到测试环境。导入数据： import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.S

2018-09-06

3.5K0

Spark代码调优（一）

spark apache sql

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SQLContext}

2018-09-06

1.9K0

Spark性能测试报告与调优参数

1、代码中尽量避免group by函数，如果需要数据聚合，group形式的为rdd.map(x=>(x.chatAt(0),x)).groupbyKey().mapValues((x=>x.toSet.size)).collection() 改为 rdd.map(x=>(x.chatAt(0）,x)).countByKey();或进行reduceByKey,效率会提高3倍。

2018-09-06

1.9K0

SparkConf加载与SparkContext创建（源码阅读四）

　　sparkContext创建还没完呢，紧接着前两天，我们继续探索。。作死。。。

2018-09-06

6000

Spark数据传输及ShuffleClient（源码阅读五）

spark 存储 java

　　我们都知道Spark的每个task运行在不同的服务器节点上，map输出的结果直接存储到map任务所在服务器的存储体系中，reduce任务有可能不在同一台机器上运行，所以需要远程将多个map任务的中间结果fetch过来。那么我们就来学习下shuffleClient。shuffleClient存在于每个exeuctor的BlockManager中，它不光是将shuffle文件上传到其他executor或者下载到本地的客户端，也提供了可以被其他exeuctor访问的shuffle服务.当有外部的（其他节点）shuffleClient时，新建ExternalShuffleClient,默认为BlockTransferService.那么真正init的实现方法在NettyBlockTransferService中。

2018-09-06

7800

Spark常用函数（源码阅读六）

spark 数据处理 hbase xml

　　源码层面整理下我们常用的操作RDD数据处理与分析的函数，从而能更好的应用于工作中。

2018-09-06

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Spark之SQL解析（源码阅读十）

spark sql 数据库 hive

　　如何能更好的运用与监控sparkSQL?或许我们改更深层次的了解它深层次的原理是什么。之前总结的已经写了传统数据库与Spark的sql解析之间的差别。那么我们下来直切主题~ 　　如今的Spark已

2018-09-06

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