在与一位面试官沟通的时候, 我问了一个问题, 技术更新如此的快, 您是如何知道当前市场上流行的技术或者框架? 如何才能不断的更新自己的知识库呢? 他说, 无论你是否想要换工作, 都准备好, 每年来
那么，lambda表达式有什么用处呢？很多人提出了质疑，lambda和普通的函数相比，就是省去了函数名称而已，同时这样的匿名函数，又不能共享在别的地方调用。其实说的没错，lambda在Python这种动态的语言中确实没有起到什么惊天动地的作用，因为有很多别的方法能够代替lambda。同时，使用lambda的写法有时显得并没有那么pythonic。甚至有人提出之后的Python版本要取消lambda。
基于一个主题/事件通道，订阅者subscriber通过自定义事件订阅主题，发布者publisher通过发布主题事件的方式发布。
通过之前的三篇文章，我们已经学习完了服务容器相关的内容，可以说，服务容器就是整个 Laravel 框架的灵魂，从启动的第一步开始就是创建容器并且加载所有的服务对象。而说起管道，其实大家也不会太陌生，在程序开发的世界中，管道模式的应用随处可见，同样在 Laravel 框架中，它也是核心一般的存在。甚至可以说，管道和服务容器的组合，才让我们有了一个这样的框架可以使用。
上面的步骤2并不是匹配上的都能reduce，lookahead token会影响一些规则，使其延迟reduce。
JavaScript 为我们提供了大量处理数组的不同方法。我们将在短短几分钟内为您介绍7个基本知识，以提高您的JS开发技能
结论：第一个this是obj中的this，第二个this是windows中的this。 高阶函数 1. filter过滤函数
介绍几个 序列处理的函数，比如序列过滤、把所有元素都拿过来做某些操作，这种的序列处理函数。
Stream和Collection的区别是什么 流和集合的区别是什么？ 粗略地说, 集合和流之间的差异就在于什么时候进行计算。集合是一个内存中的数据结构，它包含数据结构中目前所有的值--集合中的每个元素都得先计算出来才能添加到内存里。(你可以往集合里加东西或者删东西，但是不管什么时候，集合中的每个元素都是放在内存里的，元素都得计算出来才能成为集合的一部分。) 相比之下，流则是在概念上固定的数据结构(你不能添加或者删除元素)，其元素则是按需计算的。这对编程有很大的好处。用户仅仅从流中提取需要的值，而这
本文介绍了Hadoop MapReduce的工作机制，包括代码编写、作业配置、作业提交、Map任务分配、Reduce任务分配、作业完成等过程。主要讲解了MapReduce作业的工作机制，包括如何提交作业、任务分配、作业初始化、Shuffle和排序等过程。通过一幅图来直观地展现MapReduce的工作机制，并介绍了如何提交一个MapReduce作业以及作业初始化、Shuffle和排序等过程。
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
在处理数组时，有时我们需要将其中的项目按照某个特定的属性或条件进行分类或分组。这个过程可能会多次重复，每次都需要编写分组函数或使用像 lodash 这样的库中的 groupBy 函数来完成。但是，现在 JavaScript 正在引入一种更方便的方法，让我们不再需要手动编写这些分组逻辑。
「大数据」，想必大家经常听到这个被炒得很热的话题。随之而来的是各种看似高大上的专业术语，比如「扩展性」、「可靠性」、「容错性」，好像真的很高深，要积累多年经验才能学习。 但另一方面，很多同学都刚刚进入互联网这个行业，对分布式计算还没有很多了解，那是不是就要花很多力气才能搞懂「大数据」呢？不必担心，包子老师在这里用浅显易懂深入浅出的语言，帮助没有基础的同学快速的入手「大数据」，让每位同学都能迅速学会最前沿的技术。今天，我们先学习当前使用最广泛的大数据处理框架 Hadoop. Hadoop，你是怎么来的？ 今天
本篇文章来介绍一个重量级的Spark调优机制，就是我们常说的shuffle调优。在讲解shuffle调优之前，我们先来明确一个概念，什么是shuffle操作？
循环正常结束则执行else语句。一般用于循环找符合条件的元素，如果找到则break调出循环，不会触发else；如果没有找到（完整运行循环）则print not found
大家好，我是 梦想家Alex 。之前实际上我也写了不少关于大数据技术组件的文章，例如：
子类没有实现init方法时，默认自动调用父类的。 如定义init方法时，需自己手动调用父类的 init方法。
一个页面中需要用到多个字典数据。用于下拉选项，同时，需要将其保存为json格式。以便于key，value的相互转换。
与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用one-hot向量来表示类别，例如源数据中有两类，分别为猫和狗，此时可以使用数字1和数字2来表示猫和狗，但是更常用的方法是使用向量[0,1]表示猫，使用向量[1,0]表示狗。one-hot的中文释义为独热，热 的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。那么使用独热编码表征类别相较于直接用标量进行表征有什么好处呢，从类别的区分性来说，两者都可以完成对不同类别的区分。但是从标量数字的性质来说，其在距离方面的诠释不如one-hot。例如现在有三个类别，分别为猫，狗和西瓜，若用标量表示可以表示为label猫=1，label狗=2，label西瓜=3，从距离上来说，以欧氏距离为例，dist(猫，狗)=1，dist(狗，西瓜)=1，dist(猫，西瓜)=2，这样会得出一个荒谬的结论，狗要比猫更像西瓜，因此用标量来区分类别是不明确的，若以独热编码表示类别，即label猫=[1,0,0],label狗=[0,1,0],label西瓜=[0,0,1],容易验证各类别之间距离都相同。
针对react中对于FunctionComponet,ClassComponent,DOM节点的基本处理和挂载已经告一段落了。
Hive作为大数据平台举足轻重的框架，以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一。
这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料，发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的，而最新的SavedModel模型格式则资料较少，为此总结一下TensorFlow如何保存SavedModel模型，并加载之。
Shuffle 过程 上一章里讨论了 job 的物理执行图，也讨论了流入 RDD 中的 records 是怎么被 compute() 后流到后续 RDD 的，同时也分析了 task 是怎么产生 result，以及 result 怎么被收集后计算出最终结果的。然而，我们还没有讨论数据是怎么通过 ShuffleDependency 流向下一个 stage 的？ 对比 Hadoop MapReduce 和 Spark 的 Shuffle 过程 如果熟悉 Hadoop MapReduce 中的 shuffle 过程
没想到在今年上个月的时候，群里又有人提了同样的问题（我在讨论结束后才看到），而且最终都找到了 stackoverflow 上一个同样的问题：
ArrayList和LinkedList内部的实现大致是怎样的？他们之间的区别和优缺点？
当输入1 - 2 * 3时，上面语法无法决定(1 - 2) * 3 or 1 - ( 2 * 3)？
!(NOT)运算符可以使用两次!!，这样可以将任何变量转换为布尔值(像布尔函数)，当你需要在处理它之前检查某个值时非常方便。
How to Extend/Reduce LVM’s (Logical Volume Management) in Linux
具体来讲，本文首先介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计算如何用于深度学习。然后，列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求（硬件和软件）。最后，为了提供亲身实践的经验，本文从理论角度和实现的角度演示了一个用于训练深度学习模型的分布式算法（同步随机梯度下降，synchronous SGD）。
首先，声明下，以下知识点并非阿里的面试题。这里，笔者结合自己过往的面试经验，整理了一些核心的知识清单，帮助读者更好地回顾与复习 Java 服务端核心技术。本文会以引出问题为主，后面有时间的话，笔者陆续会抽些重要的知识点进行详细的剖析与解答。
JavaScript 中,数组的遍历我们肯定都不陌生，最常见的两个便是forEach 和 map。
List<T>最应该出现的地方，应该是定义一个泛型List容器 但List是库里自带的容器，看看ArrayList的源码头一行：
有些朋友学完了python基础语法后，会觉得没什么用，有时也会很无聊，不知道能干什么。
OutputFormat是MapReduce输出的基类，所有实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。下面介绍几种常见的OutputFormat实现类。
3、Set 独有的方法有哪些？ 4、实现一个 min 函数，返回两个元素较小的元素 5、map、filter、reduce 的作用 6、map 与 flatmap 的区别 7、什么是 copy on write 8、如何获取当前代码的函数名和行号 9、如何声明一个只能被类 conform 的 protocol 10、guard 使用场景 11、defer 使用场景 12、String 与 NSString 的关系与区别 13、怎么获取一个 String 的长度 14、如何截取 String 的某段字符串 15、throws 和 rethrows 的用法与作用 16、try？和 try！是什么意思 17、associatedtype 的作用 18、什么时候使用 final 19、public 和 open 的区别 20、声明一个只有一个参数没有返回值闭包的别名
最近入职一个有趣的年轻同事，提交了大量大量的代码。翻开git记录一看，原来是用了非常多的java8的语法特性，重构了代码。用的最多的，就是map、flatMap之类的。
刚刚这个国庆，对程序员来说，最糟心的事情莫过于 ZeroMQ 的作者 Pieter Hintjens 的安乐死。想必你的朋友圈也传过了那篇令人感怀的 A protocal for dying。如果你还没看，翻翻朋友圈，仔细读一读，然后收藏起来，一两年后再看上一看。可敬的 Pieter，临终前的 last words，也不放过自己搞 messaging 的本行，借用了 Alice 和 Bob（https://en.wikipedia.org/wiki/Alice_and_Bob ）调侃了一番。 我对 Piet
Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。
1. spark vs hadoop PS:Databricks团队特别说明，为了和Hadoop对比，这次用于排序的Spark集群没有使用它们的内存缓存机制，他们也是用硬盘存储的中间结果！ http
前段时间接手一个项目，逻辑晦涩难懂，代码庞大冗余，上手极其困难。很大的原因就是数组方法使用不熟练，导致写出了很多垃圾代码，其实很多地方稍加改动就可以变得简单高效又优雅。因此我在这里总结下数组的常用方法和奇巧淫技（奇巧淫技主要是reduce~）。
实时处理是指从数据产生到根据该数据计算的结果产生之间的这段延迟可以满足业务的需求，假如业务需求是延迟不超过10ms，而你的处理延迟为15ms，就不能算实时处理，而假如业务要求处理数据的延迟为30min，而你的数据可以在20min内计算出来，这也算实时处理。
老工在职场多年，从事过海量（PB级）数据的关系型数据库数据处理工作，后由于数据平台升级的要求，将数据迁移到Hadoop集群，做了多年的数据研发和数据产品的研发工作，从业务理解、数据模型构建、数据采集、数据清洗，到数据产品前端/服务端的研发都做过，基本涵盖了数据的生命周期。对于Hive调优，老工自有一番理解。下面将从一个过度优化的案例说起。
来源：https://pyzh.readthedocs.io/en/latest/python-magic-methods-guide.html
数据分析中一个渐趋普遍的趋势是将相互关联的数据作为网络进行分析。网络分析不仅仅是查看数据的属性，还会关注数据和最终产出之间的结构关联。我们的重点是理解这些网络。网络总是难以进行可视化和导航，而且最大的问题是很难找到与任务相关的模式。
map-reduce 原文：http://blademaster.ixiezi.com/2010/03/27/google-mapreduce%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%89%88/ 问题： 由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成原本简单的运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理。 map-reduce 方案模型 MapReduce编程模型的原理是
一个Flink程序由多个Operator组成(source、transformation和 sink)。
接着上次，散仙所写的文章，在Win7上的eclipse中使用Apache Hadoop2.2.0对接CDH5.3的Hadoop2.5调试时，很顺利，所有的问题全部KO，今天散仙把项目整理了一下，上传到svn上，这次运行的地方是正宗的Apache社区版本Hadoop2.2的集群上（公司有两种hadoop集群（CDH的和Apache的））在使用过程中遇到一下几个问题，特记于此： 问题清单： 修真门槛 障碍描述 1 手写MapReduce中如何指定hadoop开启递归文件夹功能？ 2 关于在Hadoo
MapReduce 是谷歌 2004 年（Google 内部是从03年写出第一个版本）发表的论文里提出的一个概念。虽然已经过去15 年了，但现在回顾这个大数据时代始祖级别概念的背景、原理和实现，仍能获得对分布式系统的很多直觉性的启发，所谓温故而知新。
一、数据结构与算法基础 说一下几种常见的排序算法和分别的复杂度。 用Java写一个冒泡排序算法 描述一下链式存储结构。 如何遍历一棵二叉树？ 倒排一个LinkedList。 用Java写一个递归遍历目录下面的所有文件。 二、Java基础 接口与抽象类的区别？ Java中的异常有哪几类？分别怎么使用？ 常用的集合类有哪些？比如List如何排序？ ArrayList和LinkedList内部的实现大致是怎样的？他们之间的区别和优缺点？ 内存溢出是怎么回事？请举一个例子？ ==和equals的区别？ hashCo
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