JS数组追加数组没有现成的函数，这么多年我已经习惯了a.push.apply(a, b);这种自以为很酷的，不需要写for循环的写法，一直也没遇到什么问题，直到今天我要append的b是个很大的数组时才遇到了坑。 a = new Array(); b = new Array(125624); a.push.apply(a, b); 以上的代码在mac的chrome下抛出了如下的异常 Uncaught RangeError: Maximum call sta
本文讲述了一个JS数组在追加数组时采用push.apply的坑，以及在遇到大数组时如何避免这个坑。作者通过实际例子分析了在遇到大数组时采用forEach方法代替apply方法的好处，并建议在实际开发中尽量使用forEach方法。同时，作者提醒开发者不要将花哨的用法用于实战，而是应该多走老实路线，避免遇到异常和性能问题。
Apache Hudi是由Uber开发并开源的数据湖框架，它于2019年1月进入Apache孵化器孵化，次年5月份顺利毕业晋升为Apache顶级项目。是当前最为热门的数据湖框架之一。
这两天真的是被《啥是佩奇》这支广告片刷屏了。佩奇明明是个喜剧角色，却把所有人都给看哭了！
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。将Hadoop集群的中的应用在内出中运行速度提升100倍，甚至
最近在做业务功能的时候，拿到一个非常"简单"的需求，把一个 30万行的数据文件按照特定的格式进行入库，文件格式和字段的内容都有对应的规定。这种需求其实还算比较常见，通常这一类需求不管系统配置多么强悍，都不可能无脑的读取插入。趁着这个需求搜集了一下几种常见的做法。下面就来介绍一下解决这种大数据文件的常用套路。
使用R编程处理一个超出计算机内存限制的巨大数据集时，可以采用以下策略（其他编程语言同理）：
（1）门户系统中的首页内容信息的展示。（商品类目、广告、热门商品等信息）门户系统的首页是用户访问量最大的，而且这些数据一般不会经常修改，因此为了提高用户的体验，我们选择将这些内容放在缓存中； （2）单点登录系统中也用到了redis。因为我们是分布式系统，存在session之间的共享问题，因此在做单点登录的时候，我们利用redis来模拟了session的共享，来存储用户的信息，实现不同系统的session共享； （3）我们项目中同时也将购物车的信息设计存储在redis中，购物车在数据库中没有对应的表，用户登录之后将商品添加到购物车后存储到redis中，key是用户id，value是购物车对象； （4）因为针对评论这块，我们需要一个商品对应多个用户评论，并且按照时间顺序显示评论，为了提高查询效率，因此我们选择了redis的list类型将商品评论放在缓存中； （5）在统计模块中，我们有个功能是做商品销售的排行榜，因此选择redis的zset结构来实现； 还有一些其他的应用场景，主要就是用来作为缓存使用。
当输入期间意外终止文件或流时，将抛出“EOFException”。 以下是抛出EOFException异常的一个示例，来自JavaBeat应用程序：
最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据，埋点数据是json格式，现在要解析json取特定字段的数据，做一些统计分析，所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理，这里面经常出现的一个问题就是，拉取结果集过大，而驱动节点内存不足，经常导致OOM，也就是我们常见的异常: 这种写法的代码一般如下： 上面的这种写法，基本原理就是一次性把所有分区的数据，全部读取到driver节点上，然后开始做处理，所以数据量大的时候，经常会出现内存溢出情况。 （问题一）如何避免这种情况？ 分而治之，每次只拉取一个
原题 | Surprising Sorting Tips for Data Scientists
在18年初刚开始接触学习spark的时候，买了一本《Spark大数据处理技术》的书，虽然后来一些Spark开发的知识都是从官网和实践中得来的，但是这本书对我来说是启蒙和领路的作用。
通过本文，你可以更深入的学习 Java 语言中 forEach 语法的知识，以及它和 C 语言形式的 for 循环、 Steam API 的对比。
终于开始攻克并行这一块了，有点小兴奋，来看看网络上R语言并行办法有哪些：
本文主要介绍了如何基于Spark、Hadoop、HBase、Hive、Spark Streaming和Kafka等分布式计算技术，结合Java、Scala、Python和R等编程语言，实现大数据平台搭建、数据处理和机器学习等应用。包括Spark生态、原理、架构、编程范式和调优技巧等方面的内容。
如果我们把人类的现代文明看作一辆汽车，那么软件开发行业就像汽车的发动机，编程语言就像发动机的燃料。那么问题来了，你应该学哪种编程语言？
大型语言模型（LLM）在理解自然语言和生成程序代码方面展现出了非凡的性能，程序员们也开始在编码过程中使用Copilot工具辅助编程，或是要求LLM生成解决方案。
对于一个大型网站，用户访问量尝尝高达数十亿。对于数十亿是一个什么样的概念，我们这里可以简单的计算一下。对于一个用户，单次访问，我们通常会记录下哪些数据呢？
在逛 Stack Overflow 的时候，发现了一些访问量像昆仑山一样高的问题，比如说这个：
为可滚动容器的内容或滚动指示器（Scroll Indicator）添加外边距（Margin）。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
and it is producing the correct results however they are not in the correct order.
需要明确的是，这并不是介绍最热门的语言，然后抛出各种名称和流行语。而是根据2018年IT行业现状、趋势和客观的预测。
作者｜Jeff Leek 翻译｜任然 校对｜罗双英 在数据统计中，有10个概念与大数据分析密切相关。这10个概念聚焦在数据预测准确性，交互分析等方面。 在之前的帖子中，我曾指出大数据中一个关键问题，即忽略了应用统计学。但是许多应用统计学中犀利的概念确实与大数据分析密不可分。为此，我觉得我得回答我上一贴的第二个问题：“当我们在思考大数据时代时，我们到底理解了哪些统计学概念？” 鉴于网络总是喜欢列“前十名单”，那我也就列出十个概念。不过如果人们感兴趣深入探讨的话，这些概念当然不会止步于十。当然，大家对于我的观点
纯学术性地建立机器学习模型与为企业提供端对端的数据科学解决方案（如生产制造、金融服务、零售、娱乐、医疗保健）之间存在着巨大差异。
（1）zeroValue：给每一个分区中的每一个key一个初始值； （2）seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value； （3）combOp：函数用于合并每个分区中的结果。
导读：上一期学习了软体机器人的相关介绍，今天我们来了解一下使用大数据进行图表分析的相关技能（文末更多往期译文推荐） 图表是最流行的计算机科学概念之一。他们已被广泛用于现实世界的应用程序，无论是在你手机上的GPS或汽车上的GPS设备，很多图表都可以直观显示出你抵达目的地的最短路径至社交网络，你还可以添加到你的好友列表进行分享你的路径，图表无处不在。随着数据量的增加，图表的概念（广度优先搜索，Djikstra等）都保持不变，但图表的实际构建方式发生了变化。 假设在社交网络中，网络中的某一位人员在他的网络中有数
RDD 采用记录更新的方式：记录所有更新点的成本很高。 所以，RDD只支持粗颗粒变换，即只记录单个块（分区 partition）上执行的单个操作，然后创建某个 RDD 的变换序列（血统 lineage）存储下来； 变换序列指，每个 RDD 都包含了它是如何由其他 RDD 变换过来的以及如何重建某一块数据的信息。因此 RDD 的容错机制又称“血统”容错。
在开发Java软件时可能会遇到许多类型的错误，但大多数是可以避免的。为此我们罗列了50个最常见的Java编码错误，其中包含代码示例和教程，以帮助大家解决常见的编码问题。
现在大数据这么火，各行各业想转行大数据，那么问题来了，该往哪方面发展，哪方面最适合自己？
不可否认，spark是一种大数据框架，它的出现往往会有Hadoop的身影，其实Hadoop更多的可以看做是大数据的基础设施，它本身提供了HDFS文件系统用于大数据的存储，当然还提供了MR用于大数据处理，但是MR有很多自身的缺点，针对这些缺点也已经有很多其他的方法，类如针对MR编写的复杂性有了Hive，针对MR的实时性差有了流处理Strom等等，spark设计也是针对MR功能的，它并没有大数据的存储功能，只是改进了大数据的处理部分，它的最大优势就是快，因为它是基于内存的，不像MR每一个job都要和磁盘打交道，所以大大节省了时间，它的核心是RDD,里面体现了一个弹性概念意思就是说，在内存存储不下数据的时候，spark会自动的将部分数据转存到磁盘，而这个过程是对用户透明的。
解决方案：避免数据源的数据倾斜 实现原理：通过在Hive中对倾斜的数据进行预处理，以及在进行kafka数据分发时尽量进行平均分配。这种方案从根源上解决了数据倾斜，彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子，那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。 方案优点：实现起来简单便捷，效果还非常好，完全规避掉了数据倾斜，Spark作业的性能会大幅度提升。 方案缺点：治标不治本，Hive或者Kafka中还是会发生数据倾斜。 适用情况：在一些Java系统与Spark结合使用的项目中，会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景，而且对Spark作业的执行性能要求很高，就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL，每天仅执行一次，只有那一次是比较慢的，而之后每次Java调用Spark作业时，执行速度都会很快，能够提供更好的用户体验。 总结：前台的Java系统和Spark有很频繁的交互，这个时候如果Spark能够在最短的时间内处理数据，往往会给前端有非常好的体验。这个时候可以将数据倾斜的问题抛给数据源端，在数据源端进行数据倾斜的处理。但是这种方案没有真正的处理数据倾斜问题。
Java Stream（流）是Java 8引入的一个强大的新特性，用于处理集合数据。它提供了一种更简洁、更灵活的方式来操作数据，可以大大提高代码的可读性和可维护性。本文将详细介绍Java Stream流的概念、用法和一些常见操作。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
新世纪以来，互联网及个人终端的普及，传统行业的信息化及物联网的发展等产业变化产生了大量的数据，远远超出了单台机器能够处理的范围，分布式存储与处理成为唯一的选项。从2005年开始，Hadoop从最初Nutch项目的一部分，逐步发展成为目前最流行的大数据处理平台。Hadoop生态圈的各个项目，围绕着大数据的存储，计算，分析，展示，安全等各个方面，构建了一个完整的大数据生态系统，并有Cloudera，HortonWorks，MapR等数十家公司基于开源的Hadoop平台构建自己的商业模式，可以认为是最近十年来最成功的开源社区。
HashMap是Java中最常用的集合之一，它实现了Map接口并提供了键值对的映射。在Java中，HashMap是一个非同步的类，它的主要目的是为了快速的数据访问和搜索。
一千个读者眼中有一千个哈姆雷特，一千名 大数据 程序员心目中就有一千套 大数据面试题。本文就是笔者认为可以用来面试大数据 程序员的面试题。
Apache Flink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等
RDD，全称为Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集），是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。在这些操作中，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了函数式编程模式，很好地契合了Scala的集合操作。除此之外，RDD还提供了诸如join、groupBy、reduceByKey等更为方便的操作（注意，reduceByKey是action，而非transformation），以支持常见的数据运算。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。然而，最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死，Spark将立。他们究竟是危言耸听、哗众取宠，还是眼光独到堪破
营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
在数据统计中，有10个概念与大数据分析密切相关。这10个概念聚焦在数据预测准确性，交互分析等方面。 在之前的帖子中，我曾指出大数据中一个关键问题，即忽略了应用统计学。但是许多应用统计学中犀利的概念确实与大数据分析密不可分。为此，我觉得我得回答我上一贴的第二个问题：“当我们在思考大数据时代时，我们到底理解了哪些统计学概念？” 鉴于网络总是喜欢列“前十名单”，那我也就列出十个概念。不过如果人们感兴趣深入探讨的话，这些概念当然不会止步于十。当然，大家对于我的观点可能会有不同看法，我认为它们普遍来说也不是什么坏事。
本篇博客将会汇总记录大部分的Spark RDD / Dataset的常用操作以及一些容易混淆的操作对比。
本文基于最新的 Hadoop 3.3.6 的版本编写，带大家通过单机版充分了解 Apache Hadoop 的使用。本文更强调实践，实践是大数据学习的重要环节，也能在实践中对该技术有更深的理解，所以一些理论知识建议大家多阅读相关的书籍（都在资料包中）。
当我们尝试调用带有错误参数的Java代码时，通常会产生此Java错误消息（@ghacksnews）：
作者：Kumar Chinnakali 译者：java达人 来源：http://dataottam.com/2016/01/10/self-learn-yourself-apache-spark-in-21-blogs-3/（点击文末阅读原文前往） 一、 Spark项目最初由加州大学伯克利分校AMP实验室的Matei在2009年发起，并在2010年根据BSD协议开源。2013年，该项目捐献给Apache软件基金会，转为Apache2.0 协议。2014年二月，Spark成为Apache重点项目。201
中兴智能视觉大数据报道：人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行术语，但也可能会有一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处?它们有什么共同点吗?它们是否相似?能进行有效的比较吗? 有人认为将人工
连接到蜂巢中的数据库 介绍 在我开始告诉你我的问题之前，我已经把某些与我的问题相关的术语写下来了。所有的定义基本上都是维基百科的摘录。
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