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2017年2月19日
Spark源码分析之Spark Shell(下)
摘要: 继上次的Spark shell脚本源码分析,还剩下后面半段。由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述。 上篇回顾: "Spark源码分析之Spark Shell(上)" 总结一下,上面的代码大体上做了三件事: 1 捕获终端信号,执行退出方法,恢复一些操作 2
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posted @ 2017-02-19 11:20 xingoo
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2017年2月18日
Spark源码分析之Spark Shell(上)
摘要: 终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark shell脚本开始吧。不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的。另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其实都可以通过这种方式来寻找源码入口。 先来介绍一下Spark shell是什么? Spark she
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posted @ 2017-02-18 10:37 xingoo
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2017年2月3日
《推荐系统实践》—— 读后总结
摘要: 在刚刚毕业的时候,当时的领导就问了一个问题——个性化推荐与精准营销的区别,当时朦朦胧胧回答不出。现在想想,他们可以说是角度不同。精准营销可以理解为帮助物品寻找用户,而个性化推荐则是帮助用户寻找物品。 什么是推荐系统? 那么什么是推荐系统呢?简单的来说,就是帮助用户和物品联系起来,让信息展现在对他感谢
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posted @ 2017-02-03 11:18 xingoo
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2017年1月13日
如何把微信语音汇总成一个MP3文件?
摘要: 有的时候想要保存微信中的语音内容,但是苦于语音短且多,因此想要把它汇总成一个音频文件。 本篇以苹果手机为例,安卓手机也可类似。 第一步,安装同步助手 同步助手是一款在电脑上安装,可以保存手机上的内容的软件。支持把微信的聊天历史内容导出。甚至支持筛选语音文件按顺序导出——这其实就是我们需要功能。 "下
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posted @ 2017-01-13 23:44 xingoo
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2017年1月9日
Java程序员的日常—— 垃圾回收中引用类型的作用
摘要: 在Java里面,是不需要太过于关乎垃圾回收,但是这并不意味着开发者可以不了解垃圾回收的机制,况且在java中内存泄露也是家常便饭的事情。因此了解垃圾回收的相关知识就显得很重要了。 引用,在垃圾回收中是一个很关键的概念,它关系到如何辨别这个对象是否被回收,什么时机回收。 引用的类型 在Java中引用的
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posted @ 2017-01-09 22:50 xingoo
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2016年12月30日
基于Cat的分布式调用追踪
摘要: Cat是美团点评出的一款APM工具,同类的产品也有不少,知名的开源产品如zipkin和pinpoint;国内收费的产品如oneapm。考虑到Cat在互联网公司的应用比较广,因此被纳入选型队列,我也有幸参与技术预言。 使用Cat断断续续将近两周的时间,感觉它还算是很轻量级的。文档相对来说薄弱一些,没有
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posted @ 2016-12-30 18:03 xingoo
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2016年12月27日
《大清重臣李鸿章·上下》—— 读后总结
摘要: 这本书讲述了李鸿章一生的故事,从最初考取功名到弃文从武镇压太平军,再到办理军务以及外交,他这一辈子做了很多然后人称颂的事情,也留下了很多的骂名。功与过就不去判断了吧,了解的人自然会有正确的评价。总的来说这本书偏重于为李鸿章报不平,里面把很多事情的责任推到慈禧与光绪身上,当然这种想法我也认为是合理的。
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posted @ 2016-12-27 22:48 xingoo
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2016年12月26日
Java程序员的日常—— Arrays工具类的使用
摘要: 这个类在日常的开发中,还是非常常用的。今天就总结一下Arrays工具类的常用方法。最常用的就是asList,sort,toStream,equals,copyOf了。另外可以深入学习下Arrays的排序算法,这个还是非常有用的。 所有的方法都是在下面的类中进行测试的: asList 这个方法可以把数
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posted @ 2016-12-26 23:01 xingoo
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2016年12月23日
Oozie分布式任务的工作流——Spark篇
摘要: Spark是现在应用最广泛的分布式计算框架,oozie支持在它的调度中执行spark。在我的日常工作中,一部分工作就是基于oozie维护好每天的spark离线任务,合理的设计工作流并分配适合的参数对于spark的稳定运行十分重要。 Spark Action 这个Action允许执行spark任务,需
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posted @ 2016-12-23 23:45 xingoo
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2016年12月18日
大数据学习之路(持续更新中...)
摘要: 在16年8月份至今,一直在努力学习大数据大数据相关的技术,很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多,会让很多新手望而却步。所以,我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑,希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 目前正在结合机器学习理论学习MLlib源码
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posted @ 2016-12-18 20:22 xingoo
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