这段话表明，在MySQL中，join、cross join和inner join这三者是等效的，而在标准的SQL查询中，这三者是不等效的。到这里，一切就能说得通了。...在上面的示例中，有可能where条件中的R(T2)可以极大地过滤不满足条件的记录，但由于nested loop算法的限制，只能先查T1，再用T1驱动T2。...表中相应字段的值全为null。...join的结果集中一定没有不能被T2匹配的T1中的记录。...以T2.B > 3为例，对于不能被T2匹配的T1中的结果集，其T2中的所有字段都是null，显然不满足T2.B > 3。
写一篇水水的技术文，总结一下sparksql中不同stage的并行执行相关，也是来自于一位群友的提问： 我们群里有很多技术很棒并且很热心的大佬，哈哈~ Hive中Job并发执行 hive中，同一sql...Spark中多个Stage的并发执行 先给结论： 没有相互依赖关系的Stage是可以并行执行的，比如union all 两侧的sql 存在依赖的Stage必须在依赖的Stage执行完成后才能执行下一个Stage...submitStage(parent) } //并把该stage添加到等待stage队列中 waitingStages += stage...stages: //以参数stage为起点，向前遍历所有stage，判断stage是否为未提交，若使则加入missing中 private def getMissingParentStages(stage...并将依赖的RDD放入waitingForVisit中，以能够在下面的while中继续向上visit，直至遍历了整个DAG图 waitingForVisit.prepend(narrowDep.rdd
说白了，这个问题就是要回答到底谁来完成过滤数据的操作。那么谁都可以来完成数据过滤呢？我们大致可以把SparkSql中的查询处理流程做如下的划分： ?...SparkSql首先会对输入的sql语句进行一系列的分析，包括词法解析(可以理解为搜索引擎中的分词这个过程)、语法分析以及语义分析(例如判断database或者table是否存在、group by必须和聚合函数结合等规则...，那么就会把过滤交给底层数据源来完成，这就是SparkSql中的谓词下推（至于哪些数据源能高效完成数据的过滤以及SparkSql是又如何完成高效数据过滤的则不是本文讨论的重点）。...而上边提到的谓词下推能否在两类条件中使用，在SparkSql中则有特定的规则，以左外连接查询为例，规则如下： ? 接下来对这个表格中的规则进行详细的分析。...至此，左联接查询的四条规则分析完了，可以看出，在SparkSql中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果
上月听了本部门sparksql大牛的sparksql调优分享，当时对一个点不是很理解，回去好好理了一下，整理成文。 1....具体情况具体分析 帽子很高，其实就是对2中表格中的规则一个一个来分析。 3.1....究其原因，是因为在sparksql中，把以上的查询解析成了如下的子查询： [1505293913863_2083_1505293913921.jpg] 3.2....Sparksql中的等价处理语句是： [1505294543344_1362_1505294543483.jpg] 3.4....好了分析结束，其实大家也看出来了，我是打着sparksql的幌子骗点击的，任何数据库其实都会按照这个规则处理的，不是sparksql所特有的。
本文的开头，咱们正式给该系列取个名字了，就叫数据分析EPHS系列，EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL的简称。...本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。 说到DataFrame，你一定会联想到Python Pandas中的DataFrame，你别说，还真有点相似。...4、总结 今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。...spark.sql()函数中的sql语句，大部分时候是和hive sql一致的，但在工作中也发现过一些不同的地方，比如解析json类型的字段，hive中可以解析层级的json，但是spark的话只能解析一级的...json（这是我在工作中的发现，也可能不太对，大家可以自己尝试一下）。
上一个博客介绍了详细介绍了Echarts提供的图表类型及其适用场景，vue3中安装和使用Echarts，以及自定义图表和处理事件等内容，在上一个博客中我也提到过，Echarts中的配置项非常多，...今天我们就来详细的聊一聊Echart是中的配置项。...各个配置项主要的配置参数如下： title配置 title配置项是Echarts中的 title 标题组件，它包含主标题和副标题。其常用的配置项有下面几个 text：标题文本内容。...其属性的取值为 ‘inherit’ 时，表示继承系列中的属性值。 lineStyle：图例图形中线的样式，用于诸如折线图图例横线的样式设置。...其属性的取值为 ‘inherit’ 时，表示继承系列中的属性值。 selectedMode: 图例选择的模式，控制是否可以通过点击图例改变系列的显示状态。
SparkSql中的谓词下推有两层含义，第一层含义是指由谁来完成数据过滤，第二层含义是指何时完成数据过滤。...要解答这两个问题我们需要了解SparkSql的Sql语句处理逻辑，大致可以把SparkSql中的查询处理流程做如下的划分： ?...SparkSql首先会对输入的Sql语句进行一系列的分析(Analyse)，包括词法解析(可以理解为搜索引擎中的分词这个过程)、语法分析以及语义分析(例如判断database或者table是否存在、group...这里其实有一个条件传递的过程，通过join中条件，已经在逻辑上提前把两表整合成了一张表。 至于第二个例外，则涉及了SparkSql中的一个优化，所以需要单独介绍。...但是，要完成这种优化，需要SparkSql的语义分析逻辑能够正确的分析出Sql语句所要表达的精确目的，所以分区字段在SparkSql的元数据中也是独立于其他普通字段，进行了单独的标示，就是为了方便语义分析逻辑能区别处理
在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理（一）》中，我们介绍了一些基本的概念，并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。...本篇文章要介绍的是--外连接查询中的谓词下推规则，这相比内连接中的规则要复杂一些，不过使用简单的表格来进行分析也是可以分析清楚的。先上表： ? 我们以左外连接查询为例，先总结规矩如下: ?...条件下推过滤了左表整整50%的数据（相当牛，虽然只过滤了一条）。究其原因，是因为在SparkSQL中，把以上的查询解析成了如下的子查询： ?...可见，右表join中条件下推不下推，结果一样，所以，干吗不下推？可以过滤掉一半的数据呢。SparkSQL中的等价处理语句是： ? 可以看出，也是解析成了一个非相关子查询来处理的。...可以看出，在SparkSQL中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果，而这种错误结果又不易发觉，所以使用时要格外小心
依赖注入 （DI） 是一种通过关注点分离来促进软件松散耦合的技术。在 Blazor 应用程序的上下文中，DI 鼓励你为特定任务开发离散服务，然后将这些服务注入到需要使用其功能的组件和类中。...这些依赖类旨在调用针对抽象的操作，而不是针对特定的依赖项实现，从而确保使用类不绑定到特定的实现。这样可以使应用程序更易于维护和测试。...Blazor 中的服务 Razor 组件主要与 UI 表示有关。生成 UI 所涉及的部分工作通常涉及与数据存储进行通信，可能是通过 Web 服务。可能需要记录组件中的操作和事件。...Razor 组件与数据访问服务的特定实现紧密耦合。由于组件与其服务之间关系的性质，它使组件难以进行单元测试：服务实现被硬编码到组件中。...注册通常发生在应用程序的 Program 类中的 Main 方法中，其中应用程序的 ServiceCollection 可以通过 WebAssemblyHostBuilder 的 Services 属性访问
MySql的设计中大量使用了缓存，下面这些缓存配置项是应该熟知的 key_buffer_size key_buffer_size是设置MyISAM表索引的缓冲区大小，此参数对MyISAM表性能影响最大...当MySQL访问一个表时，如果在MySQL表缓冲区中还有空间，那么这个表就被打开并放入表缓冲区，这样做的好处是可以更快速地访问表中的内容 一般通过查看 Open_tables 和 Opened_tables...Thread Cache池中可以缓存的连接线程最大数量，可设置为0~16384，默认为0 这个值表示可以重新利用保存在缓存中线程的数量，当断开连接时，如果缓存中还有空间，那么客户端的线程将被放到缓存中；...如果线程重新被请求，那么请求将从 缓存中读取，如果缓存中是空的或者是新的请求，那么这个线程将被重新创建，如果有很多新的线程，增加这个值可以改善系统性能 1GB内存 -> 8 2GB内存 -> 16 3GB...，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多 tmp_table_size tmp_table_size用于设置内存临时表的最大值。
$Message.error(res.msg); 加载中 const msg = this.$Message.loading({ content: 'Loading......', duration: 0 }); 取消加载中 setTimeout(msg, 3000); 或者用全局销毁 this.$Message.destroy();
转自：vivo互联网技术 作者：李勇 1.SparkSql SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理...SparkSql中的谓 词下 推有两层含义，第一层含义是指由谁来完成数据过滤，第二层含义是指何时完成数据过滤。...上边提到，我们可以通过封装SparkSql的Data Source API完成各类数据源的查询，那么如果底层 数据源无法高效完成数据的过滤，就会执行全扫描，把每条相关的数据都交给SparkSql的Filter...这里其实有一个条件传递的过程，通过join中条件，已经在逻辑上提前把两表整合成了一张表。 至于第二个例外，则涉及了SparkSql中的一个优化，所以需要单独介绍。...但是，要完成这种优化，需要SparkSql的语义分析逻辑能够正确的分析出Sql语句所要表达的精确目的，所以分区字段在SparkSql的元数据中也是独立于其他普通字段，进行了单独的标示，就是为了方便语义分析逻辑能区别处理
Remove Duplicates from Sorted Array 题目大意 对排好序的list去重，输出去重后长度，并且不能创建新的数组 解题思路 快慢指针 代码 官方答案 数组完成排序后，我们可以放置两个指针...只要 nums[i] = nums[j]nums[i]=nums[j]，我们就增加 jj 以跳过重复项。...当我们遇到 nums[j] \neq nums[i]nums[j]≠nums[i] 时，跳过重复项的运行已经结束，因此我们必须把它（nums[j]nums[j]）的值复制到 nums[i + 1]nums...然后递增 ii，接着我们将再次重复相同的过程，直到 jj 到达数组的末尾为止。...，返回处理后的数组长度） 的基础上，可以使每个数字最多重复一次，也就是说如果某一个数字的个数大于等于2个，结果中应保留2个该数字。
最近用angularjs比较多，里面有很多自己的方法，都不咋会用，这篇只是个笔记，防止自己忘记 ...item.key}}" ng-selected="item.key==selectValue">{{item.value}} 用ng-repeat来循环显示option的值...，用ng-selected来设置当前是否是选中项。...在select中用ng-model的“selectValue”来保存select的选中的value值。
它可以检查代码中可能存在的各种问题，例如： 未使用的变量、函数或包 可疑的函数调用 错误的函数签名 程序中的竞态条件 错误的类型转换等 本文意图列出当前go tools项目中提供的所有检测项及其作用...这些几乎总是无用的，即使没有用，它们通常也是一个错误。 assign 是 go vet 中的一个检查项，主要用于检查可能出现的变量赋值问题。...go vet 中的 atomic 检查项主要用于检查在使用原子操作时可能出现的一些问题。...pkgfact 分析的输出是一组从分析的包及其导入的依赖项中收集的键/值对。 每个键/值对都来自一个顶级常量声明，其名称以“_”开头和结尾。...对于打算使用代码点的转换，请考虑将其替换为 string(rune(x))。 否则，strconv.Itoa 及其等效项返回所需基数中值的字符串表示形式。
有关Redis中配置文件的解释，我们可以看文档：redis/redis.conf at unstable · redis/redis · GitHub 下面我将介绍几个有关AOF的相关配置： 1.基本配置项...) 2.高级配置项： no-appendfsync-on-rewrite no/yes 作用：进行AOF重写或写入RDB文件时(bgsave)，会产生大量磁盘IO读写操作。...yes：进行BGSAVE / BGREWRITEAOF时，新数据执行AOF操作时不会进行fsync()，数据暂存于内存中，等待BGSAVE或BGREWRITEAOF结束后进行刷盘； no：进行BGSAVE...no #redis4 新增功能，默认是no 作用：开启混合持久化；(具体功能可以搜索相关文章学习) aof-timestamp-enabled no/yes 作用：Redis支持在AOF中记录时间戳注释...，以支持从一个特定的时间点恢复数据。
插件 maven-dependency-plugin:2.8 解包当前模块依赖的maven模块中的文件 使用goal:unpack-dependencies 在配置参数includeArtifactIds...中指定要解包的模块制件ID org.apache.maven.plugins... 解包指定maven模块中的文件...使用goal:unpack 可以指定非当前模块所以来的maven模块 org.apache.maven.plugins
关于tar的命令解释： -c: 建立压缩档案 -x：解压 -t：查看内容 -r：向压缩归档文件末尾追加文件 -u：更新原压缩包中的文件 这五个是独立的命令，压缩解压都要用到其中一个...tar -cf all.tar *.jpg 这条命令是将所有.jpg的文件打成一个名为all.tar的包。-c是表示产生新的包，-f指定包的文件名。...tar -uf all.tar logo.gif 这条命令是更新原来tar包all.tar中logo.gif文件，-u是表示更新文件的意思。...tar了，使用tar程序打出来的包我们常称为tar包，tar包文件的命令通常都是以.tar结尾的。...他是调用压缩功能实现的 3．命令参数： 必要参数有如下： -A 新增压缩文件到已存在的压缩 -B 设置区块大小 -c 建立新的压缩文件 -d 记录文件的差别 -r 添加文件到已经压缩的文件
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