甘特圖怎么制作更方便？甘特圖制作方法" title="甘特圖怎么制作更方便？甘特圖制作方法" width="200" height="150">
本文關于甘特圖怎么制作更方便？甘特圖制作方法。其實現在制作甘特圖的方式有多種多樣，可以直接使用表格的方式來制作，或者是使用一些線上工具來制作甘特圖都是可以的。今天針對于甘特圖制作方式給大家詳細的分享一...
OKR的實施標準步驟是什么？成功實施落地OKR的要點" title="OKR的實施標準步驟是什么？成功實施落地OKR的要點" width="200" height="150">
[置頂]OKR的實施標準步驟是什么？成功實施落地OKR的要點
本文關于okr的實施標準步驟是什么？成功實施落地OKR的要點。其實有關于Okr工作法，相信很多人都有一定的了解。OKR定義為一個重要的思維框架和一個發展中的學科，旨在確保員工一起工作，并專注于做出可衡...
Spark on YARN" title="Spark on YARN" width="200" height="150">
YARN概述
YARN是什么
Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一種資源協調者）是一種新的 Hadoop 資源管理器，它是一個通用...
Spark)性能優化：使用Java Mission Control (7)" title="JVM(和Spark)性能優化：使用Java Mission Control (7)" width="200" height="150">
JVM(和Spark)性能優化：使用Java Mission Control (7)
Java垃圾回收器是一種“自適應的、分代的、停止-復制、標記-清掃”式的垃圾回收器。在基于分代的內存回收策略中，堆空間通常都被劃分為3個代，年輕代，年老代（或者tenured代-終身代），永生代。在年...
方式提交spark作業" title="以java API方式提交spark作業" width="200" height="150">
一、文章背景
在初期學習spark的時候是以命令行的方式提交Job到集群環境中運行的，試想當一個作業需要重復去執行的時候且linux腳本不會搞，是不是很尷尬！隨著對spark的深入了解和查看官網提供的...
SparkAPI Java版】JavaPairRDD——aggregateByKey（二）" title="【SparkAPI Java版】JavaPairRDD——aggregateByKey（二）" width="200" height="150">
【SparkAPI Java版】JavaPairRDD——aggregateByKey（二）
Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value". This fun...
快速理解spark-on-k8s中的external-shuffle-service" title="快速理解spark-on-k8s中的external-shuffle-service" width="200" height="150">
快速理解spark-on-k8s中的external-shuffle-service
如果你想在kubernetes集群中運行Spark任務，那么你可能會對：如何在k8s上運行external-shuffle-service感興趣。把Driver和Executor都當做容器，丟到k8s...
Spark學習（14）" title="Spark學習（14）" width="200" height="150">
Structured Streaming是構建在Spark SQL引擎上的流式數據處理引擎。可以使用靜態RDD數據編寫流式計算過程。當流數據連續不斷的產生時，Spark SQL將會增量的、持續不斷的處...
SparkSQL筆記】SparkSQL的入門實踐教程（一）" title="【SparkSQL筆記】SparkSQL的入門實踐教程（一）" width="200" height="150">
【SparkSQL筆記】SparkSQL的入門實踐教程（一）
Spark SQL是用于處理結構化數據的模塊。與Spark RDD不同的是，Spark SQL提供數據的結構信息(源數據)和性能更好，可以通過SQL和DataSet API與Spark SQL進行交互...
解決了 hadoop 的哪些問題(spark VS MR)？" title="spark 解決了 hadoop 的哪些問題(spark VS MR)？" width="200" height="150">
spark 解決了 hadoop 的哪些問題(spark VS MR)？
spark 解決了 hadoop 的哪些問題(spark VS MR)？
MR：抽象層次低，需要使用手工代碼來完成程序編寫，使用上難以上手；
Spark：Spark 采用 RDD 計算模型，簡單容易上...
SparkAPI Java版】JavaPairRDD——countByValue、countByValueApprox" title="【SparkAPI Java版】JavaPairRDD——countByValue、countByValueApprox" width="200" height="150">
【SparkAPI Java版】JavaPairRDD——countByValue、countByValueApprox
/** * Return the count of each unique value in this RDD as a map of (value, count) pairs. The final...
詳細解析如何對spark進行全方位的調優" title="詳細解析如何對spark進行全方位的調優" width="200" height="150">
詳細解析如何對spark進行全方位的調優
前言：
Apache Spark 是專為大數據處理而設計的快速的計算引擎，Spark擁有Hadoop MapReduce所具有的優點；但不同于MapReduce的是—spark的輸出結果可以保存在內存...
