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Spark的共享变量

这些函数在不同的节点上并发执行，内部的变量有不同的作用域，不能相互访问，有些情况下不太方便，所以Spark提供了两类共享变量供编程使用——广播变量和计数器。 1....org.apache.spark.broadcast.Broadcast[Array[Int]] = Broadcast(0) scala> broadcastVar.value res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3) 注意，广播变量是只读的...，所以创建之后再更新它的值是没有意义的，一般用val修饰符来定义广播变量。...在Web界面上，也可以看到计数器共享变量。 计数器变量的创建方法是SparkContext.accumulator(v, name)，其中v是初始值，name是名称。...注意，只有Driver程序可以读这个计算器变量，RDD操作中读取计数器变量是无意义的。

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计算每个请求的平均响应时间

目的 找出是哪些请求长期影响了系统性能 方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间，分析访问日志，对相同请求的响应时间进行累加，响应时间的和 除以 这个请求的访问次数，就得到此请求的平均访问时间...例如日志中记录了 /a.php 3次请求，响应时间分别为 1、2、3 /a.php 的平均响应时间就是 (1+2+3)/3 实现 使用awk分析日志的每一行，累加响应时间和访问次数，最后求出平均值并输出...其中红线标出的两列是我们关心的信息，"0"那列是响应时间，"/a.php"那列是请求的url awk按空格进行分割，所以响应时间在第6列，url在第8列 代码 ?...通过这个awk脚本，可以计算出每个请求的平均响应时间 数组变量url 存放每个请求对应的响应时间累加值 数组变量url_times 存放每个请求的被访问次数 最后在END块中对url数组进行遍历，打印出每个请求的

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每个线程对自己的Cell变量的value

可能你会觉得，线程 t2 不就是要将"A"改为"C"嘛，虽然中间变化了，但对 t2 也没影响呀比如：你的银行卡里有10w，中间你领了工资1w，然后，又被扣除还了房贷1w，此时，你的银行卡里还是10w。...遴选公务员虽然结果没变，但余额已经不是原来的余额了。而且，你一定在意中间你的钱去哪里了，所以是不一样的。中间的记账明细，其实我们是关心的，因为这个时候你已经犯法了。...其实其实就是加了版本号，每一次的修改，版本号都 +1。比对的是 内存值 + 版本号 是否一致。代码示例：解决ABA问题 有且只有一个线程执行成功，其他线程都会失败，不断重试（自旋），自旋会成为瓶颈。...而LongAdder的思想就是把要操作的目标资源[分散]到数组Cell中，遴选公务员每个线程对自己的Cell变量的value进行原子操作，大大降低了失败的次数。...这就是为什么在高并发场景下，推荐使用LongAdder的原因。http://www.gongxuanwang.com/

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Tensorflow中的共享变量机制小结

今天说一下tensorflow的变量共享机制，首先为什么会有变量共享机制？ 这个还是要扯一下生成对抗网络GAN，我们知道GAN由两个网络组成，一个是生成器网络G，一个是判别器网络D。...G的任务是由输入的隐变量z生成一张图像G(z)出来，D的任务是区分G(z)和训练数据中的真实的图像（real images）。...所以这里D的输入就有2个，但是这两个输入是共享D网络的参数的，简单说，也就是权重和偏置。而TensorFlow的变量共享机制，正好可以解决这个问题。...但是我现在不能确定，TF的这个机制是不是因为GAN的提出才有的，还是本身就存在。 所以变量共享的目的就是为了在对网络第二次使用的时候，可以使用同一套模型参数。...，还有这里用的是 # get_variable定义的变量，这个和Variable # 定义变量的区别是，如果变量存在get_variable # 会获得他的值，如果不存在则创建变量 def fc_variable_scope_v2

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Go语言基于共享变量的并发

go语言中推崇的就是不使用共享数据来通信，使用通信来共享数据。一个提供对指定的变量通过channel来请求的goroutine叫做变量的监控。...sync包里的Mutex类型直接支持互斥，Lock方法能够获取到锁，Unlock方法会释放这个锁。Mutex会包含共享变量。被Mutex保护的变量是在mutex变量声明之后立即声明的。...RLock只能在临界区共享变量没有任何写入操作时可用。...只要在go build， go run或者go test 命令后加上-race的flag，就会使编译器创建一个应用的修改不版或者一个附带了能够记录所有运行期对共享变量访问工具的test。...并且会记录下每个读或写共享变量的goroutine的身份信息。竞争检查器会报告所有的已经发生的数据竞争，但只能检测到运行时的竞争条件。

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Go语言基于共享变量的并发

go语言中推崇的就是不使用共享数据来通信，使用通信来共享数据。一个提供对指定的变量通过channel来请求的goroutine叫做变量的监控。...sync包里的Mutex类型直接支持互斥，Lock方法能够获取到锁，Unlock方法会释放这个锁。Mutex会包含共享变量。被Mutex保护的变量是在mutex变量声明之后立即声明的。...RLock只能在临界区共享变量没有任何写入操作时可用。...只要在go build， go run或者go test 命令后加上-race的flag，就会使编译器创建一个应用的修改不版或者一个附带了能够记录所有运行期对共享变量访问工具的test。...并且会记录下每个读或写共享变量的goroutine的身份信息。竞争检查器会报告所有的已经发生的数据竞争，但只能检测到运行时的竞争条件。

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Go语言基于共享变量的并发

go语言中推崇的就是不使用共享数据来通信，使用通信来共享数据。一个提供对指定的变量通过channel来请求的goroutine叫做变量的监控。...sync包里的Mutex类型直接支持互斥，Lock方法能够获取到锁，Unlock方法会释放这个锁。Mutex会包含共享变量。被Mutex保护的变量是在mutex变量声明之后立即声明的。...RLock只能在临界区共享变量没有任何写入操作时可用。...只要在go build， go run或者go test 命令后加上-race的flag，就会使编译器创建一个应用的修改不版或者一个附带了能够记录所有运行期对共享变量访问工具的test。...并且会记录下每个读或写共享变量的goroutine的身份信息。竞争检查器会报告所有的已经发生的数据竞争，但只能检测到运行时的竞争条件。

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在Golang的HTTP请求中共享数据

首先，我们需要先明确一下问题的描述：本文所要讨论的共享数据可不是指的 cookie、session 之类的概念，它们描述的是在「请求间」共享数据，而我们关注的是在「请求中」共享数据，也就说是，在每个请求中的各个...让我们先顺着 Context 来看看如何在 Golang 的 HTTP 请求中共享数据。...路由的例子有点复杂，我们不妨假设一个简单点儿的例子：设想一下我们需要给每一个请求分配一个请求 ID，并且每个 middleware 或者 handler 都可以拿到此请求 ID。...很明显，这个请求 ID 就是我们说的共享数据，下面让我们看看如何用 Context 来实现它： package main import ( "context" "fmt" "net/http"...明白了这些就可以运行代码了，先请求 /test1，再请求 /test2，结果依次是： request_id: uuid request_id: 也就是说，我们实现了在 HTTP 请求中共享数据的功能

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多线程的共享变量的内存不可见性

即共享变量)的过程: 线程的工作内存会去读取主内存的成员变量并保存副本 线程在工作内存中修改副本 将修改后的副本的值推送给主空间并改写主空间该成员变量的值 主空间成员变量修改后的值将不会主动推送给其他线程..., 这就造成了线程的工作内存的共享变量的不同步 问题: 各个线程的工作内存不可见 　　即 A线程先读取共享变量a, B线程修改了共享变量a后为a`,推送给主内存并改写, 主内存不会推送给A线程,A和B的变量会不同步...是重量级的同步策略,基于对象的同步锁 　　2. volatile不具备互斥性, 一个线程访问共享变量 , 其他线程也可以访问共享变量 　　　　synchronized是互斥锁, 具备互斥性..., 在被锁的代码块上只能有一个线程访问共享变量 　　3. volatile不能保证变量的原子性, 即一组对共享变量的操作不具备事务(要么全部完成,要么全部不完成) 如 i++/i--...工作内存中会主动去拉取主内存的共享变量并创建其副本 工作内存中的副本修改后会推送给主内存改写共享变量 volatile 会使得主内存修改后的共享变量推送其他线程 内存不可见的本质

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每个人都应该掌握的编程思想之“变量”

没有什么东西是一成不变的，计算机语言的“变量”最深刻地体现了这一真理。 ? 变量的定义，变量的实质是什么？ 变量这个概念来源于数学。...变量的存储 可以把计算机的内存想象成下图的快递柜，有很多格子、每个格子都有编号。...我们定义一个计算机变量就好像向快递柜申请一个格子用来存放东西，这个格子的大小呢是根据我们变量的类型（就是想要存放的物品的可能尺寸）来分配的。...其它的计算机语言的变量类型也大致如此，现在高级语言大多会比C语言的变量类型更丰富、灵活，但万变不离其宗。 变量也是有作用域的 我们定义一个变量，它有一定的作用域，所谓“作用域”就是这个变量的有效范围。...变量的作用域也有类似作用。 关于对“变量”的理解就说到这里，后续随着课程的进展会不定期更新别的内容。

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Java 并发编程(三)：如何保证共享变量的可见性？

上一篇，我们谈了谈如何通过同步来保证共享变量的原子性（一个操作或者多个操作要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断，要么就都不执行），本篇我们来谈一谈如何保证共享变量的可见性（多个线程访问同一个变量时...要知道，所有的变量都是存储在主内存中的，每个线程会有自己独立的工作内存，里面保存了该线程使用到的变量副本（主内存中变量的一个拷贝）。见下图。 ?...也就是说，线程 1 对共享变量 chenmo 的修改要想被线程 2 及时看到，必须要经过 2 个步骤: 1、把工作内存 1 中更新过的共享变量刷新到主内存中。...2、将主内存中最新的共享变量的值更新到工作内存 2 中。 那假如共享变量没有及时被其他线程看到的话，会发生什么问题呢？...换句话说，就是：普通的共享变量不能保证可见性，因为普通共享变量被修改之后，什么时候被写入主内存是不确定的，当其他线程去读取时，此时内存中可能还是原来的旧值，因此无法保证可见性。

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Linux下共享库（SO）有关的几个环境变量

但是，可能很多人，甚至包括一些高手，对共享库相关的一些环境变量认识模糊。当然，不知道这些环境变量，也可以用共享库，但是，若知道它们，可能就会用得更好。...下面介绍一些常用的环境变量，希望对家有所帮助： LD_LIBRARY_PATH 这个环境变量是大家最为熟悉的，它告诉loader：在哪些目录中可以找到共享库。...当然，这是系统范围内全局有效的，而环境变量只对当前shell有效。按照惯例，除非你用上述方式指明，loader是不会在当前目录下去找共享库的，正如shell不会在当前目前找可执行文件一样。...LD_PRELOAD 这个环境变量对于程序员来说，也是特别有用的。它告诉loader：在解析函数地址时，优先使用LD_PRELOAD里指定的共享库中的函数。...当然，这是系统范围内全局有效的，而环境变量只对当前shell有效。 LD_ DEBUG 这个环境变量比较好玩，有时使用它，可以帮助你查找出一些共享库的疑难杂症（比如同名函数引起的问题）。

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python unittest TestCase间共享数据（全局变量的使用）

在Python中进行单元测试 使用unittest模块进行单元测试，涉及到以下场景  例如对某个实体，测试方法有创建，更新，实体查询，删除  使用unittest进行单元测试，可以在创建时候记录下返回的ID...,在更新、删除等操作的时候就根据这个新创建的ID进行操作，这就涉及到不同的TestCase之间共享数据。 ...最初我在class TestCase(unittest.TestCase):里增加变量，运行创建时候设置值，但是发现在运行其他方法时候值被清空了，说明这种方法不可行。 ...最后只好定义全局变量，但是在局部用的时候需要使用globals()['newid'] 来操作全局变量。 ...例如以下例子，创建时候获取ID，并设置，然后get的时候直接测刚才生成的ID，测delete时候就可以把这条数据删除掉了   newid = None class MonTemplateCase(unittest.TestCase

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asp.net与asp的session共享 及 asp的请求拦截

asp.net 与 asp 的session是无法直接共享的(底层的处理dll也不一样)，要想互通session，只能用变通的办法: 一、asp.net -> asp 的session传递 a) 建一个类似...SessionHanler.asp的页面，代码如下： <!...三、拦截asp请求 对于现有的asp项目，在不修改其asp源代码的前提下，如果需要对http请求加以拦截（例如：把拦截到的请求参数做些处理，再转发到其它子系统。...} context.Response.Write("EndRequestHandle"); } } }  这里只是演示代码，我把所有请求的...，必须加到 system.webServer节点下，否则只能拦截asp.net的请求，对asp无效 最后赠送一个asp调试的小技巧(自从asp.net出来以后，很多人估计象我一样，已经很久不碰asp，这些小技巧差不多忘记光了

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2021年大数据Spark（十九）：Spark Core的​​​​​​​共享变量

---- 共享变量 在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。...但是，有时候需要在多个任务之间共享变量，或者在任务(Task)和任务控制节点(Driver Program)之间共享变量。...为了满足这种需求，Spark提供了两种类型的变量：  1）、广播变量Broadcast Variables 广播变量用来把变量在所有节点的内存之间进行共享，在每个机器上缓存一个只读的变量，而不是为机器上的每个任务都生成一个副本...使用广播变量能够高效地在集群每个节点创建大数据集的副本。同时Spark还使用高效的广播算法分发这些变量，从而减少通信的开销。...累加器 Spark提供的Accumulator，主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操作。Accumulator只提供了累加的功能，即确提供了多个task对一个变量并行操作的功能。

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多线程访问共享的全局变量引发的数据混乱

1.线程共享全局变量 在学习线程的相关概念之后，想探究在进程的虚拟地址空间当中的哪些区域是进程中多个线程共享的。 探究发现，全局变量在不同的线程当中访问全局变量是共享的。...(NULL);//退出当前线程 return 0; } 测试结果 可见，全局变量在多个线程中是共享的。...2.多线访问共享变量引发的数据混乱。...虽然线程共享全局变量相对于进程通信会给线程通信带来巨大的方便，但是探究以下问题时发现不做控制的进行访问全局变量也是致命的，带来巨大程序bug，并且难以发现，首先请看一下代码： #include<stdio.h...但是这样的调度策略显得太过粗糙，不分程序之间的优先级。随后就提出了分时系统的调度策略，即每个程序执行一小段时间之后将CPU的控制权交给其他就绪的程序。使得每个程序都有得到使用CPU执行的机会。

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Pycharm在程序运行完成后，查看每个变量并继续对变量进行操作的方法（show variables）

，以及变量的类型是什么： 在进行代码调试的时候，可以清楚的看到是哪些变量出现了问题，但是由于MATLAB的深度学习生态环境还是没有Python的开放，因此，现在更多的人在做深度学习的时候...但pycharm和MATLAB在变量交互上的形式不同，有时候为了观察变量的取值是否正确，还要到处print~~，麻烦不说还特别低效！！那么，pytharm能不能像MATLAB一样显示中间变量的值呢？...从我个人角度来说，我觉得对比debug，这样做的优势有如下几点： debug会导致程序运行慢，特别是配置低的电脑会明显感受到； 有时我并不关心程序的中间变量具体是什么，我关心的是运行结束后，我依然可以对程序的所有变量进行操作...variables图标勾选： 新版本选择这个有点类似眼镜的图标： 然后你就会发现，在右边出现了变量的窗口： 3.附录 1.每个版本的Pycharm的“Show command...2.上述操作只是针对一个文件，如果每个文件都想有类似的操作，可以点击生成Templates，后面运行.py文件便都会保存所有的变量： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn

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使用Pycharm在运行过程中,查看每个变量的操作(show variables)

每个版本的Pycharm的“Show command line afterwards”可能会稍有不同，例如有版本叫：“run with Python console”，反正不管名称怎么变，位置基本是没变的...原文： 做图像处理的人一般都用过MATLAB，好用易上手，并且里面封装了大量的算法，并且MATLAB里面有一个很贴心的功能就是你可以随时查看变量的值，以及变量的类型是什么： ?...那么，pytharm能不能像MATLAB一样显示中间变量的值呢？答案是可以的！...然后你就会发现，在右边出现了变量的窗口： ? 补充知识：Pycharm 运行程序后如何 如何查看变量的值（不通过debug的方式） 之前每一次显示内容都是用 print…… 感觉太傻。...以上这篇使用Pycharm在运行过程中,查看每个变量的操作(show variables)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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