Nginx实现反向代理的功能由 ngx_http_proxy_module 实现，下面是配置示例： location / { proxy\_pass http://localhost:8080...缓存在反向代理服务器中保存一段时间，如几个小时或一天，在缓存时间内，即使上游服务器内容发生变化，也会被忽视，将缓存的内容向浏览器发送。...使用缓存会提供站点的响应性能。...首先要在 http 配置块下，使用proxy_cache_path定义缓存文件的路径、文件命名方式、命名共享内存及共享内存的空间大小等信息，如proxy\_cache\_path /tmp/nginxcache...配置缓存服务器，首先要设置缓存的名称，内存空间名称等信息，然后在需要进行缓存的 URL 路径下，启用缓存，进行缓存的设置诸如缓存的名称、缓存的 key 等。
因为本项目集成了很多你可能用不到的功能，会造成不少的代码冗余。如果你的项目不关注这方面的问题，也可以直接基于它进行二次开发。...}; }, computed: { ...mapGetters(["fileUpload", "token"]) }, methods: { //对图片大小的限制
参考链接： Python中的Sorted 摘要: 下文讲述Python代码中sorted()函数的功能说明，如下所示: sorted()函数功能说明 sorted()函数功能: 用于对所有可迭代的对象进行排序操作...)函数语法: sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) -------参数说明---- iterable:可迭代对象 cmp:比较的函数...，这个具有两个参数，参数的值都是从可迭代对象中取出，此函数必须遵守的规则为，大于则返回1，小于则返回-1，等于则返回0。 ...key:主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。 ...reverse:排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序(默认) -------返回值说明---- 重新排序的列表 例: Python sorted
根据社区反馈，它具有下面的限制： 1. 由于其输入参数包括 DataFrame / SQLContext，因此 DataSource API 兼容性取决于这些上层的 API。2....由于上面的限制和问题， Spark SQL 内置的数据源实现（如 Parquet，JSON等）不使用这个公共 DataSource API。 相反，他们使用内部/非公共的接口。...DataSource API v2 版本主要关注读取，写入和优化扩展，而无需添加像数据更新一样的新功能。 v2 不希望达成的目标 定义 Scala 和 Java 以外的语言的数据源。...应该定义为单独的 Java 接口，用户可以选择他们想要实现的任何优化。 DataSource API v2中不应该出现理想化的分区/分桶概念，因为它们是只是数据跳过和预分区的技术。...每个数据源实现可以自由定义自己的选项。 DataSource 选项应该是不区分大小写的，并且显式的挑选CaseInsensitiveMap以表示选项。
根据社区反馈，它具有下面的限制： 1. 由于其输入参数包括 DataFrame / SQLContext，因此 DataSource API 兼容性取决于这些上层的 API。 2....由于上面的限制和问题， Spark SQL 内置的数据源实现（如 Parquet，JSON等）不使用这个公共 DataSource API。 相反，他们使用内部/非公共的接口。...DataSource API v2 版本主要关注读取，写入和优化扩展，而无需添加像数据更新一样的新功能。 v2 不希望达成的目标 定义 Scala 和 Java 以外的语言的数据源。...应该定义为单独的 Java 接口，用户可以选择他们想要实现的任何优化。 DataSource API v2中不应该出现理想化的分区/分桶概念，因为它们是只是数据跳过和预分区的技术。...每个数据源实现可以自由定义自己的选项。 DataSource 选项应该是不区分大小写的，并且显式的挑选CaseInsensitiveMap以表示选项。
WordCount 可以充分利用内置的聚合计数，所以这种计算不仅可以用较少的代码表示，而且还可以更快地执行。...除了速度之外，由此产生的编码数据的序列化大小也明显更小（高达2倍），从而降低了网络传输的成本。...Spark内置支持自动生成原始类型（如String，Integer，Long），Scala Case 类和 Java Beans 的 Encoder。 3....无缝支持半结构化数据 Encoder 的功能不仅仅在性能方面。它们还可以作为半结构化格式（例如JSON）和类型安全语言（如Java和Scala）之间的桥梁。...，在尝试错误地处理TB大小数据之前提供有用的错误消息。
如果要写入的分区数超过此限制，则在写入之前通过调用 coalesce(numPartitions) 将其减少到此限制。 fetchsize JDBC 抓取的大小，用于确定每次数据往返传递的行数。...spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize 10000 控制批量的柱状缓存的大小。...更大的批量大小可以提高内存利用率和压缩率，但是在缓存数据时会冒出 OOM 风险。 其他配置选项 以下选项也可用于调整查询执行的性能。...最好过度估计，那么具有小文件的分区将比具有较大文件的分区（首先计划的）更快。...但是，Spark 2.2.0 将此设置的默认值更改为 “INFER_AND_SAVE”，以恢复与底层文件 schema（模式）具有大小写混合的列名称的 Hive metastore 表的兼容性。
快来看看又出了哪些神器的功能~ 1关键更新 新的项目范围的分析允许开发者在编译前跟踪整个小型或中型项目的错误，这个功能只能够在 IntelliJ IDEA Ultimate 中使用，该功能势必要干掉FindBugs...你还可以查看是否有任何依赖的版本更新，并从编辑器中直接升级。...2编辑器 检查和快速修复的描述更加全面，其中一些还具有使用实例； 图表具有更有信息量，为你提供一个带有图谱的结构视图和所选块及其相邻块的预览； 你的项目的版权声明默认包括项目创建年份和当前版本年份； 对...； IntelliJ IDEA 自动清理任何最后更新超过 180 天的缓存和日志目录； 如果你的项目缺少一个用于特定框架的插件，IDE 会提醒你并提供启用它的机会；IDE 会在 Toolbox App...7Scala Scala 3的支持得到了显著改进。索引更快、更精确，现在可以创建sbt和基于.idea的Scala 3项目。
你还可以查看是否有任何依赖的版本更新，并从编辑器中直接升级。...编辑器： 检查和快速修复的描述更加全面，其中一些还具有使用实例； 图表具有更有信息量，为你提供一个带有图谱的结构视图和所选块及其相邻块的预览； 你的项目的版权声明默认包括项目创建年份和当前版本年份； 对...； IntelliJ IDEA 自动清理任何最后更新超过 180 天的缓存和日志目录； 如果你的项目缺少一个用于特定框架的插件，IDE 会提醒你并提供启用它的机会；IDE 会在 Toolbox App...Scala: Scala 3的支持得到了显著改进。索引更快、更精确，现在可以创建sbt和基于.idea的Scala 3项目。...终端 在内置终端中有两个新选项:光标形状选择和Option(⌥)键作为元修饰符与其他键组合的能力。 调试器 预览选项卡可以在调试器中工作。
Apache Spark是一个开源框架引擎，以其在大数据处理和分析领域的速度，易于使用的性质而闻名。它还具有用于图形处理，机器学习，流式传输，SQL等的内置模块。...支持多种语言：Spark支持多种语言，如R，Scala，Python，Java，它提供了动态性，并有助于克服仅使用Java进行应用程序开发的Hadoop限制。...持久存储合格：由于数据集既可查询又可序列化，因此可以轻松地将它们存储在任何持久存储中。 消耗更少的内存：Spark 使用缓存功能来创建更优化的数据布局。因此，消耗的内存更少。...以下是 Spark 数据帧的功能： Spark 数据帧能够在单个节点上处理大小从千字节到 PB 不等的数据，也可以处理大型群集。...在 Spark 中定义执行器内存 在 Spark 中开发的应用程序具有为 Spark 执行程序定义的相同固定核心计数和固定堆大小。堆大小是指通过使用属于标志的属性来控制的 Spark 执行程序的内存。
曾冠东还表示，Scala不是Java的杀手，它无法取代Java的地位，也突破不了JVM的限制、Java实现不了的功能它也实现不了。我们可以将Scala形象的理解成大量语法糖的Java。 ...Scala的case类及其内置支持的模式匹配模型代数类型在许多函数式编程语言中都被使用。 ...Scala提供了一个独特的语言组合机制，这可以更加容易地以类库的形式增加新的语言结构： 任何方式可以被用作中缀(infix)或后缀(postfix)操作符闭包按照所期望的类型(目标类型)自动地被构造 ...Java 拥有非常强的概念规范，因此任何一个 Java 程序之间具有非常多的相似之处，并且这样能够方便的进行程序员交替。但是 Scala 并没有这样的统一性，因为这是一门很有表现力的语言。...Scala对二进制不兼容，语法也越来越复杂，不能突破Bytecode的限制、编译速度有所缓慢。当它被广泛用于单元测试、开发工具、Socket开发、以及面对多核挑战的并发应用。
true); MemoryStateBackend 的使用限制： 每个单独状态的大小默认限制为5 MB。...这个值可以在 MemoryStateBackend 的构造函数中增加。 不考虑配置的最大状态大小，状态不能大于akka frame大小。 聚合状态必须能够放进 JobManager 内存中。...适用场景： 具有大状态，长窗口，大的键/值状态的作业。...RocksDBStateBackend 使用限制： 由于 RocksDB 的JNI桥接API基于 byte []，每个键和每个值支持的最大大小为 2^31 个字节。...RocksDBStateBackend 适用场景： 具有非常大的状态，长时间窗口，大键/值状态的作业。 所有高可用配置。 请注意，你可以保存的状态数量仅受可用磁盘空间的限制。
主要面向通用缓存、Java EE和轻量 容器。 EhCache 是 个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。...主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两 ，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口...与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象 样轻松地操作分布式数据集。 10、Memcached –通用分布式内存缓存系统。...Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点：协议简单，基于libevent的事件处理，内置内存存储方式。 11、Apache Hive –在Hadoop之上提供类似SQL的层。...）和AOP（面向切面编程）功能，为应用系统提供声明式的安全访问控制功能，减少了为企业系统安全控制编写大量重复代码的工作。
主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。 EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。...主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口...与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 10、Memcached --通用分布式内存缓存系统。 ...Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点：协议简单，基于libevent的事件处理，内置内存存储方式。...21、Amazon DynamoDB--快速，灵活的全面管理NoSQL的数据库服务，适用于任何规模的要求一致性，单位毫秒延迟的应用程序。
DVC用于跟踪ML模型和数据集 DVC的建立是为了使ML模型具有可共享性和可复制性。它设计用于处理大型文件、数据集、机器学习模型、度量以及代码。...完整的代码和数据来源有助于跟踪每个ML模型的完整演化。这保证了再现性，并使其易于在实验之间来回切换。 ML实验管理 利用Git分支的全部功能尝试不同的想法，而不是代码中草率的文件后缀和注释。...DVC被设计成保持分支像Git一样简单和快速-无论数据文件大小如何。除了一流的市民指标和ML管道，这意味着一个项目有更干净的结构。比较想法和挑选最好的很容易。中间工件缓存可以加快迭代速度。...这些管道用于消除代码进入生产过程中的摩擦。 特性： Git兼容 DVC运行在任何Git存储库之上，并与任何标准Git服务器或提供者（GitHub、GitLab等）兼容。...ML管道框架 DVC有一种内置的方式，可以将ML步骤连接到DAG中，并端到端地运行整个管道。DVC处理中间结果的缓存，如果输入数据或代码相同，则不会再次运行步骤。
DataFrame 本片将介绍Spark RDD的限制以及DataFrame（DF）如何克服这些限制，从如何创建DataFrame，到DF的各种特性，以及如何优化执行计划。...DFS类似于关系型数据库中的表或者像R/Python 中的data frame 。可以说是一个具有良好优化技术的关系表。DataFrame背后的思想是允许处理大量结构化数据。...在Scala和Java中，我们都将DataFrame表示为行数据集。在Scala API中，DataFrames是Dataset[Row]的类型别名。...Apache Spark DataFrame 特性 Spark RDD 的限制- 没有任何内置的优化引擎 不能处理结构化数据. 因此为了克服这些问题，DF的特性如下: i....创建DataFrames 对于所有的Spark功能，SparkSession类都是入口。
我们要么通过使用应用程序服务器完全摆脱了它，要么在使用像Guice或Spring这样的依赖注入框架时将其限制为残缺的形式。这是正确的方法吗？ 反之。...main()按照字典的定义，该方法应该是或应该是“ 大小，范围或重要性的首长；主要; 领先于我们程序的“方法”（嗯，也许大小不对！：））。如果它是如此重要，它应该在我们的代码库中占据重要位置！...我们不再受Java 1.5的束缚。现在，我们有了Java中的lambda，包括Scala，Kotlin，Ceylon和其他许多语言。...它也是读取代码的主要切入点（众所周知，使代码易于阅读比易于编写更为重要）。当我们想知道程序的功能时，这是最好的起点。它是否公开任何http端点？它是否连接到数据库？是否在服务注册表中注册？以什么顺序？...它可能涉及多个方法和类：但是这里的区别在于，我们的系统仍然有一个明确定义的入口点，具有清晰的启动顺序。如果我们需要了解特定步骤的详细信息，可以在IDE中进行定义。
EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是hibernate中默认的CacheProvider。...主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口...Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。...与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地 10、Memcached ——通用分布式内存缓存系统。...Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点：协议简单，基于libevent的事件处理，内置内存存储方式。
它具有容错性和数据并行功能，同时也支持许多库，如GraphX（用于图形处理），MLlib（用于机器学习）等。这些功能使Spark成为大数据分析最流行的平台。...库：除了简单的MapReduce功能，Spark还配备了标准的内置高级库，包括SQL查询（SparkSQL）、机器学习（MLlib）以及流式数据和图形处理（GraphX）的兼容性。...Spark拥有超过100个高阶操作，除了简单的MapReduce功能，Spark还配备了标准的内置高级库，包括SQL查询（SparkSQL）、机器学习（MLlib）以及流式数据和图形处理（GraphX）...第三种方法是使用SIMR（Spark In MapReduce），除了管理功能外，它还可以执行Spark作业。Spark shell可以在没有任何管理员权限的情况下使用。...); 我们可以缓存输出以保持它，如下所示： scala> counts.cache() 或者我们可以将它存储到外部文本文件中，如下所示：（文件名为output） scala> counts.saveAsTextFile
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