本套系列博客从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出Spark源码解读及商业实战指导，请持续关注本套博客。版权声明：本套Spark源码解读及商业实战归作者（秦凯新）所有，禁止转载，欢迎学习。
对于spark streaming来说窗口操作之后，是无法管理offset的，因为offset的存储于HasOffsetRanges，只有kafkaRDD继承了该特质，经过转化的其他RDD都不支持了。所以无法通过其他RDD转化为HasOffsetRanges来获取offset，以便自己管理。
Spark Hive SQL def initDimFrontCate(sqlContext: HiveContext): mutable.HashMap[String, String] = { var dimValues = new mutable.HashMap[String, String] val sql = s"""select front_cate_id, page_level_id | from dw.dim_fron
在上一篇文章中，我们对与块相关的BlockId、BlockData和BlockInfo有了比较全面的理解。前面已经提到过，块在读写时有锁机制，并且委托给BlockInfoManager来管理。虽然BlockInfoManager的字面意思是“块信息管理器”，但管理块信息的意图并不明显，管理块的锁才是真正主要的任务。本文就来研究BlockInfoManager的具体实现。
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在Java开发中，对List集合进行去重是一项基本的任务，而在实际应用中，List中的元素可能是复杂对象，因此需要考虑对对象属性进行去重的情况。本文将综合介绍Java List集合去重的几种方式，包括简单元素和对象属性的去重方法。
所以便有了要开发一套针对Spark Streaming 动态资源调整的想法。我在文章最后一个章节给出了一个可能的设计方案。不过要做这件事情，首先我们需要了解现有的Spark 已经实现的 Dynamic Resource Allocation 机制，以及为什么它无法满足现有的需求。
我们在Spring Data JPA: 为所有Repository添加自定义方法中学习了通过JpaRepositoryFactory来为所有Repository添加一个公共的方法以及实现。但在很多情况下，我们需要为某个单独的Repository添加一个自定义的方法，并使其拥有一个自定义的实现。我们现在就来学习一下如何为某个单独的Repository添加自定义方法
很多知识星球球友问过浪尖一个问题： 就是spark streaming经过窗口的聚合操作之后，再去管理offset呢？
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
List 元素的追加 方式1-在列表的最后增加数据 方式2-在列表的最前面增加数据
文件内容： http://bigdata.edu360.cn/zhangsan http://bigdata.edu360.cn/zhangsan http://bigdata.edu360.cn/lisi http://bigdata.edu360.cn/lisi 1.求最受欢迎的老师,不考虑课程类别(然后类似于wordCount) import java.net.URL import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.rd
An attempt at rank prediction for topselling books using text regression
这篇文章前半部分我们对直接在 Block 存取发挥重要作用的类进行介绍，主要是 DiskBlockManager、MemoryStore、DiskStore。后半部分以存取 Broadcast 来进一步加深对 Block 存取的理解。
有初学的同学一直有个疑问，什么叫低代码。低代码的特点是提供了大量的前端组件，我们在开发小程序的时候可以直接拖拽就完成了界面的开发。
比如用户要匹配查询，前几天我们有学过，有match匹配和term匹配两种常用的方式。
关于Akka Akka 是一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业。系统几乎不会宕机（高可用性 99.9999999 % 一年只有 31 ms 宕机）。 自定义RPC通信框架（乞丐版） 目标 woker能发送成功注册，并定时发送心跳。 master能成功接收注册，并能接收心跳及完成自检。 大体思路 1、提供一个Master，负责woker的任务分配，注册及销毁。 2、提供一个Woker，负责Master分配
JobScheduler有两个重要成员，一是上文介绍的 ReceiverTracker，负责分发 receivers 及源源不断地接收数据；二是本文将要介绍的 JobGenerator，负责定时的生成 jobs 并 checkpoint。
Storage 模块在整个 Spark 中扮演着重要的角色，管理着 Spark Application 在运行过程中产生的各种数据，包括基于磁盘和内存的，比如 RDD 缓存，shuffle 过程中缓存及写入磁盘的数据，广播变量等。
执行如下命令： mvn -Dmybatis.generator.overwrite=true mybatis-generator:generate 可以使用mybatis generator mybatis 使用多个参数 自定义方法需要根据多个查询条件去查询： SELECT * FROM `db_demo`.`hot_topic` WHERE lang='english' AND category='017' AND topic_type='video' ORDER BY score DESC; 推荐使用
1、user_visit_action user_visit_action 表，存放网站或者 APP 每天的点击流数据。通俗地讲，就是用户对 网站/APP 每点击一下，就会产生一条存放在这个表里面的数据。
通过前面几篇文章的讲解，我们就把Spark Core存储体系中的内存存储和磁盘存储逻辑基本上讲完了，而负责将这些组件统一管理并发挥作用的就是BlockManager，那么从本文开始，我们就来逐渐探索它的细节……
在之前的文章《解析SparkStreaming和Kafka集成的两种方式》中已详细介绍SparkStreaming和Kafka集成主要有Receiver based Approach和Direct Approach。同时对比了二者的优劣势，以及针对不同的Spark、Kafka集成版本处理方式的支持：
只需在 driver 端接收数据的 input stream 一般比较简单且在生产环境中使用的比较少，本文不作分析，只分析继承了 ReceiverInputDStream 的 input stream 是如何导入数据的。
在开发过程中，加入有这样一种场景，就是在开发的过程中，我们一直要使用一些相同或者类似的结构，我们就可以自定义模块，方便使用，以及后期的维护，了解vue的同学就知道，其中此方法类似vue中的插槽（slot）；
数据源是腾讯云微搭低代码的重要能力。数据源本质上是一系列操作数据的方法集合，通过对数据源模型的设计、对页面组件的数据绑定，可快速实现各类应用中数据的存储、使用，此外微搭低代码还提供了提供了数据源管理功能，可以创建、管理多个数据源。
从创建的store可以看到，里面包含了四部分内容：state，getters，mutations，actions
基本上就是作三件事: 构造FetchRequest, 同步发送FetchRequest并接收FetchResponse, 处理FetchResponse, 这三件事的实现调用了下列方法:
一般企业中，物理机器的cpu:内存基本上都是1:4+，比如机器24core，一般有128GB及以上内存；48core，一般有256GB及以上内存。
《Spark Core源码精读计划3 | SparkContext辅助属性及后初始化》
phxrpc的协程对外暴露的接口在UThreadRuntime中，这个类封装了操作系统提供的协程基础函数。并保证了多个协程间的切换是有序的
可以看到是调用了ReplicaManager.maybeUpdateMetadataCache方法, 里面又会调用到MetadataCache.updateCache方法
如果你想让 Web3.py 来定制一些基础功能之外的工作，最少有这几个选择：中间件、自定义方法、外部模块和自定义 provider。这篇文章将逐个介绍这些分别是什么，什么时候会涉及到，以及如何开始。
Arrays.asList()将返回一个数组内部是私有静态类的ArrayList，这不是java.util.ArrayList类，java.util.Arrays.ArrayList类有set()、 get()、 contains()方法，但是没有任何加元素的方法，因此它的大小是固定的。你应该这么做来创建一个真正的数组：
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：
我们上一节介绍了权限的设计思路，并且介绍了CSS的盒模型。本节我们介绍一下生命周期函数和自定义方法。
摘要：Spark Streaming自发布起就得到了广泛的关注，然而作为一个年轻的项目，需要提升的地方同样很多，比如1.2之前版本driver挂掉可能会丢失数据。这里将分析它的可靠性机制。 眼下大数据领域最热门的词汇之一便是流计算了，其中最耀眼的项目无疑是来自Spark社区的Spark Streaming项目，其从一诞生就受到广泛关注并迅速发展，目前已有追赶并超越Storm的架势。 对于流计算而言，毫无疑问最核心的特点是它的低时延能力，这主要是来自对数据不落磁盘就进行计算的内部机制，但这也带来了数据可靠性的
1、在子组件内通过绑定事件机制：@自定义方法名=“父组件方法名” 2、子组件方法中，通过this.emit(“自定义方法名”)，触发 3、子组件调用方法myclick
泛型，一种可以接收数据类型的数据类型，本文将通俗讲解Java泛型的优点、方法及相关细节。
只所以在 MyRelation 类中定义一些方法实现类似触发器的功能，其目的就像前面描述的那样，保证发送到数据库的数据是符合数据库的设计规则的。无论你是显式的写在数据库中，还是隐式的存在于业务逻辑中。
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我们的会员小程序最重要的采集信息就是会员的手机号，首先手机号唯一，可以用来唯一标识会员的身份。其次在日常的业务操作中，如会员的充值、消费等，需要根据会员的手机号来进行操作。
Arrays.asList()将返回一个数组内部是私有静态类的ArrayList，这不是java.util.ArrayList类，java.util.Arrays.ArrayList类有set()、 get()、 contains()方法，但是没有任何加元素的方法，因此它的大小是固定的。可以用于方便转换list，不能添加新元素，所以选择正确的使用场景。
泛型—— 一种可以接收数据类型的数据类型，本文将通俗讲解Java泛型的优点、方法及相关细节】
我相信，凡是按照前面步骤实践的看客，应该可以理解这套控制机制了。下面，我们详细展开。
Top1. 数组转换为数组列表 将数组转换为数组列表，开发者经常会这样做： [java] List<String> list = Arrays.asList(arr); Arrays.asList()将返回一个数组内部是私有静态类的ArrayList，这不是java.util.ArrayList类，java.util.Arrays.ArrayList类有set()、 get()、 contains()方法，但是没有任何加元素的方法，因此它的大小是固定的。可以用于方便转换list，不能添加新元素，所以选择正
已经很多天没有写文章了，直到我今天在飞机上看了一本书《如何成为一个不完美主义者》，让我重新认识了“完美主义”这四个字。
通过前面的一篇文章，微信小程序组件化开发框架wepy 学习（一），大家搭建wepy环境应该没有问题了，可以自己去尝试一下，很简单的。 下面来具体讲讲wepy页面与组件直接有哪些东西。
mutable（可变）和immutable（不可变）对象是我们在java程序编写的过程中经常会使用到的。
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