生化小课 医学生：生理生化 必有一挂 生科/生技：生化书是我见过最厚的教材 没有之一 每周一堂 生化小课 —— 期末/考研 逢考必过—— 生物在能量和生物合成前体的来源方面 有很大差异 ✦ 我们可以根据生物如何获得合成细胞材料所需的能量和碳来对其进行分类...根据能量来源分为两大类：光能营养型生物（phototrophs）捕获并利用阳光，而化能营养型生物（chemotrophs）从化学燃料的氧化中获取能量。...我们可以通过结合这些术语来描述生物的营养模式。例如，蓝藻是光能自养型生物；人类是化能异养型生物。甚至可以做出更精细的区分，许多生物可以在不同的环境或发育条件下从不止一种来源获得能量和碳。...所有生物都可根据其能量来源（阳光或可氧化化合物）和合成细胞材料的碳源进行分类 Principles of Biochemistry 本栏目信息及图片均来源于Lehninger Principles...of Biochemistry 第八版，其中文字信息为英文原版的小编翻译/整理版，仅供学习交流使用，欢迎在留言区或私信听课君提供宝贵意见，如有侵权请联系删除。
在 C# 中，有不同类型的变量（用不同的关键字定义），例如： int - 存储整数（没有小数点的整数），如 123 或 -123 double - 存储浮点数，有小数点，如 19.99 或 -19.99...这将声明变量为“常量”，这意味着它是不可更改且只读的： const int myNum = 15; myNum = 20; // 错误 当您希望一个变量始终存储相同的值，以防他人（或自己）破坏您的代码时...= 50; Console.WriteLine(x + y + z); 在第一个示例中，我们声明了三个 int 类型的变量（x、y 和 z），并为它们赋了不同的值。...在第二个示例中，我们声明了三个 int 类型的变量，然后将它们都赋予了相同的值 50。 C# 标识符 所有的 C# 变量都必须使用唯一的名称来标识。 这些唯一的名称被称为标识符。...注意： 建议使用描述性名称，以创建易于理解和维护的代码： // 好的 int minutesPerHour = 60; // 可以，但不容易理解 m 实际上是什么 int m = 60; 命名变量的一般规则是
Hadoop/MapReduce和Spark最适合的都是做离线型的数据分析，但Hadoop特别适合是单次分析的数据量“很大”的情景，而Spark则适用于数据量不是很大的情景。...从物理的角度来看rdd存储的是block和node之间的映射。 RDD是spark提供的核心抽象，全称为弹性分布式数据集。 RDD在逻辑上是一个hdfs文件，在抽象上是一种元素集合，包含了数据。...Driver：运行程序的main方法，创建spark context对象。...12. spark工作机制？ 用户在client端提交作业后，会由Driver运行main方法并创建spark context上下文。...只有等到所有的map task执行完毕后才能执行reduce task； Spark：Spark中分区相同的转换构成流水线在一个task中执行，分区不同的需要进行shuffle操作，被划分成不同的stage
Spark 的 RPC 实现 Spark 开发自己的 RPC 实现以换下 Akka 的理由主要是上面提及的版本依赖问题，在社区中记录为 SPARK-5293。 阅读相关代码，首先我们要定位代码的位置。...而在 Typed Akka 中，由于 sender() 无法确切的类型化，因此采用的是将消息来源直接编码在发送的消息中的方式以在需要的时候使用它回复消息，这要求 ActorRef 在不同的 ActorSystem...我们跳转到定义并查找初始化点，可以发现生成这两种不同信息的差异的根源发生在 RpcEndpointRef 是调用 ask 还是 send 上，在唯一的 Netty 实现上一路会经过 NettyRpcEnv...阅读代码首先应该思考的是所要阅读的代码解决了什么问题，这个问题为什么存在，它的现有解法和一般解法是什么。...主要精力集中在差异化的部分，对比差异化的部分的考量点，分清孰优孰劣，或者在软件开发的过程中，通常没有一方完全好过另一方，有的只是权衡（trade off）。
如果你了解过pandas中的DataFrame，千万不要把二者混为一谈，二者从工作方式到内存缓存都是不同的。...02 DataFrame的作用 对于Spark来说，引入DataFrame之前，Python的查询速度普遍比使用RDD的Scala查询慢（Scala要慢两倍），通常情况下这种速度的差异来源于Python...和JVM之间的通信开销。...具体的时间差异如下图所示： ? 由上图可以看到，使用了DataFrame(DF)之后，Python的性能得到了很大的改进，对于SQL、R、Scala等语言的性能也会有很大的提升。...03 创建DataFrame 上一篇中我们了解了如何创建RDD，在创建DataFrame的时候，我们可以直接基于RDD进行转换。
为什么我们需要HDFS？有一些原因如下： 1.硬件故障： 硬盘驱动器会发生故障。这是我们不得不应对的现实。如果一个文件分布在多个节点之间，个别故障不会影响整个数据。此外，在HDFS中数据是复制的。...这个流程类似于Java Stream API，但不同之处在于每个Lambda表达式都在工作节点上执行。因此，Spark将代码传输到远程机器，执行计算，并返回结果。...Apache Spark的工作流程和惰性求值确实与Java Stream API有相似之处，但也有一些关键差异，特别是在分布式环境中运行时。...数据分区：Apache Spark将数据分成多个分区，每个分区在不同的节点上处理。这种分区策略可以确保数据局部性，最大程度地减少了数据传输开销。...至于Apache Spark将代码传输到数据的方法，确实有一些潜在的挑战，包括数据传输和维护复杂性。 在开发和配置Spark应用程序时，需要考虑这些因素，并选择适当的策略来处理数据和计算。
以上这些特点决定了机器学习系统的设计和其他计算系统的设计有很大区别。和传统分布式系统比较，机器学习系统在通信，同步和容错等方面都活动空间极大。...MPI 需要得到 host 之间的路由信息，所以 horovod 需要得到这些信息： 回忆一下，在没有 spark 的情况下，也需要获取到这些 host 之间的路由信息。...在 Hovorod on spark 状态下，我们的训练函数实际上是在 Spark Executor 中运行，为了进行 ring allreduce，所以现在需要知道 spark Executor 之间的路由...在没有 spark 的情况下，假设有多个 hosts，需要获取到这些 host 之间的路由信息。因为 host 之间是一个环形，构成了 ring allreduce。...3.5 Spark 相关的Driver 在 Hovorod on spark 状态下，我们的训练函数实际上是在 Spark Executor 中运行，因为面对的情况不同，所以我们对于 Driver 需求是不同的
Driver：运行程序的 main 方法，创建 spark context 对象。...RDD 的弹性体现在于 RDD 上自动进行内存和磁盘之间权衡和切换的机制。 4. RDD 中 reduceBykey 与 groupByKey 哪个性能好，为什么？...通常来说，Spark 与 MapReduce 相比，Spark 运行效率更高。请说明效率更高来源于 Spark 内置的哪些机制？...Hadoop/MapReduce 和 Spark 最适合的都是做离线型的数据分析，但 Hadoop 特别适合是单次分析的数据量“很大”的情景，而 Spark 则适用于数据量不是很大的情景。...因为 Spark 和 ZooKeeper 之间可能是不同步的。
数据倾斜是如何造成的 在 Spark 中，同一个 Stage 的不同 Partition 可以并行处理，而具有依赖关系的不同 Stage 之间是串行处理的。...由于同一个 Stage 内的所有 Task 执行相同的计算，在排除不同计算节点计算能力差异的前提下，不同 Task 之间耗时的差异主要由该 Task 所处理的数据量决定。 具体解决方案 ： 1....所有 Executor 都注册到 Driver 上之后，SparkContext 结束初始化，接下来往下执行我们自己的代码。 每执行到一个 Action，就会创建一个 Job。...如果你想改为余弦或者马氏距离，就的重新编译源码了。Spark 里面的机器学习库都是一些经典的算法，这些代码网上也好找。这些代码使用起来叫麻烦，但是很灵活。Spark 有一个很大的优势，那就是 RDD。...的时机 在 Spark Streaming 中，JobGenerator 用于生成每个 batch 对应的 jobs，它有一个定时器，定时器的周期即初始化 StreamingContext 时设置的
部署到批任务中 部署成API服务 然而在现实世界中，很多算法工程师都会遇到需要花费很多精力在模型部署工程上的问题， 平台割裂。训练和部署是在不同平台完成的。 配合问题。...Spark，这个时候就需要动用 JNI，而跨语言进程之间又面临数据传输的效率问题等； 传统的这些方法，无法统一完成批，流，web服务的部署，无法解决平台割裂，无法解决协作问题。...【总结】这种方式在流程上是简单易懂，但是也存在很多问题，给部署工程师带来很大的困扰。首先部署工程师除了要负责部署模型，还需要考虑负载均衡，节点监控，维护成本，资源浪费等额外的问题上。...同时也方便了 Spark / Ray 之间的模型传输。...ray_context = RayContext.connect(globals(),"127.0.0.1:10001") init_func: 模型初始化函数。
5.Spark 主备切换机制原理知道吗？ 6.spark 的有几种部署模式，每种模式特点？ 7.Spark 为什么比 mapreduce快？...4.spark 工作机制？ 用户在 client 端提交作业后，会由 Driver 运行 main 方法并创建 spark context 上下文。...7.Spark 为什么比 mapreduce快？...都是将 mapper（Spark 里是 ShuffleMapTask）的输出进行 partition，不同的 partition 送到不同的 reducer（Spark 里 reducer 可能是下一个...在Spark 中，没有这样功能明确的阶段，只有不同的 stage 和一系列的transformation()，所以 spill, merge, aggregate 等操作需要蕴含在transformation
对于单例或多例，BeanFactory只提供了BeanFactory::isSingleton和BeanFactory::isPrototype2个方法，这也是为什么我在设计模式与IoC一文中会说从设计模式的角度来说...在设计模式中Context的概念出现在“策略模式”，该模式的标准解释是执行一个方法会根据当前的状态和对象执行不同的“策略”，“策略”因为实现类的性质不同而发生改变。...实际上策略模式和Context是针对分层应用而设计的，很多设计模式的资料只会说模式是什么，但是不会提到模式的来源和立意。...我所知道在设计模式中Context的最早概念是来源是来自这篇论文——Context Object A Design Pattern for Efficient Information Sharing across...所以Context实际上就是按照适用范围（Scope）而不是应用功能（functionality）划分的一个数据对象。 这样在层与层之间传递数据的时候，无论有多少个接口都传递同一个的Context。
本篇文章主要介绍Apache Hudi在医疗大数据中的应用，主要分为５个部分进行介绍：1. 建设背景，2. 为什么选择Hudi，3. Hudi数据同步，4. 存储类型选择及查询优化，5....不一样的医院，不一样的系统，库和表都有很大的数据量差异，处理方式是需要考虑兼容多种场景的。 数据的时效性。数据应用产品需要提供更高效的实时应用分析，这也是数据产品的核心竞争力。 2....Hudi现在只是Spark的一个库， Hudi为Spark提供format写入接口，相当于Spark的一个库，而Spark在大数据领域广泛使用。 Hudi 支持多种索引。...初始化全量数据离线同步；2. 近实时数据同步。 ?...Flink对Hudi的支持，社区正在推进这块的代码合入。 更多参与社区，希望Hudi社区越来越好。
不同的地方是，这个presenter不暴露给外部，在view层内部持有，因为view层还有了生命周期，所以对presenter的方法调用都可以在view层进行。...所以我们需要提供一组接口，还对不同的场景进行不同的实现，TypeFactory就是用来做这个的。那读者可能会问了，为什么不让外界提供presenter，这样岂不是更自由。...并且，有时候你让别人去写presenter，别人不知道你的view层是怎么写的，还得花时间读你的view层代码，还得花时间去写整个的presenter，这些都是需要很大成本的。...这里的分层是为了明确边界，每一层盛放的是什么逻辑，不要混乱，明确职责。这样对代码的可读性和复用都有很大的好处。举个例子，一个页面有很多组件，组件之间肯定会有交流联系。...以及各个block组件之间的交流通信逻辑。 为什么不直接用activity，而加了一层pager？因为这是为多端复用准备的。
最后，处理后的数据可以推送到文件系统、数据库、实时仪表盘中 ? 为什么使用spark streaming 很多大数据应用程序需要实时处理数据流。...什么是StreamingContext 为了初始化Spark Streaming程序，一个StreamingContext对象必需被创建，它是Spark Streaming所有流操作的主要入口。...下面一个例子 为了初始化Spark Streaming程序，一个StreamingContext对象必需被创建，它是Spark Streaming所有流操作的主要入口。...几点需要注意的地方： 一旦一个context已经启动，就不能有新的流算子建立或者是添加到context中。...一旦一个context已经停止，它就不能再重新启动 在JVM中，同一时间只能有一个StreamingContext处于活跃状态 在StreamingContext上调用 stop() 方法，也会关闭SparkContext
Codegen在spark中的应用 除了前面查询优化中讲到逻辑优化器之外，Spark在1.5版本中引入了比较大的一个动作就是DataFrame执行后端的优化，引入了codegen技术。...从上图中可以看除，spark通过Codegen在运行前将逻辑计划生成对应的机器执行代码，由Tungsten backend执行。...其二是虚函数的调用，和第一个问题的原因类似，因为数据处理引擎要支持极为复杂的SQL语句，还有十几种的数据类型，比如，程序在处理add这个逻辑的时候，此时数据处理引擎需要根据来源数据是INT还是BIGINT...来选择不同的函数来处理，所以在实际处理时，肯定只能用虚函数来转给具体的执行函数，这个对CPU的影响肯定是非常明显的，因为很多时候虚函数调用本身的运行成本，比这个函数本身执行成本更高。...Codegen这种方式，就是在SQL执行前才编译具体的执行代码。
作者丨斌迪、HappyMint 来源丨大数据与人工智能（ID:ai-big-data） 【导读】本篇文章为大家带来spark面试指南，文内会有两种题型，问答题和代码题，题目大部分来自于网络上，有小部分是来自于工作中的总结...这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。这对于企业应用来说，就可使用一个平台来进行不同的工程实现，减少了人力开发和平台部署成本。 兼容性。Spark能够跟很多开源工程兼容使用。...在2.x之前，对于不同的功能，需要使用不同的Context，比如 创建和操作RDD时，使用SparkContext 使用Streaming时，使用StreamingContext 使用SQL时，使用SQLContext...广播变量允许开发人员在每个节点缓存只读的变量，而不是在任务之间传递这些变量。...24、哪些代码在driver上执行，哪些代码在executor上执行? 概括来说，driver执行的就是main方法中除了RDD算子中的代码块以外的所有代码块，并且只执行一次。
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