阿里巴巴技術專家<br>需要內(nèi)推阿里，螞蟻金服，菜鳥的可以私信聯(lián)系我<br><br>全棧開發(fā)<br>機器學習愛好者<br><br>單詞量早日上2w
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Java中的多線程你只要看這一篇就夠了引 如果對什么是線程、什么是進程仍存有疑惑，請先Google之，因為這兩個概念不在本文的范圍之內(nèi)。 用多線程只有一個目的，那就是更好的利用cpu的資源，因為所有的多線程代碼都...
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@大象也能學會跳舞 是我疏忽了，應該是2M，已經(jīng)修正過來了，感謝指正。
Spark-Core源碼精讀(14)、Shuffle--Write部分
前面我們分析了Spark中具體的Task的提交和運行過程，從本文開始我們開始進入Shuffle的世界，Shuffle對于分布式計算來說是至關重要的部分，它直接影響了分布式系統(tǒng)...
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@大象也能學會跳舞 基本上也就上面提到的這幾點：迭代計算、數(shù)據(jù)重用、數(shù)據(jù)本地性原則、線程池復用、高效容錯...詳細的原理建議多看一下Spark的源碼，閱讀的過程中就會產(chǎn)生自己的理解，Spark中很多思想都值得我們?nèi)ソ梃b，除了性能方面，相比于Hadoop而言，Spark的API更加的友好。
另外建議閱讀源碼的時候每次都要明確自己的主線及主要的目的，然后沿著這條主線追蹤源碼，不能被其他的分支干擾，否則很容易迷失Spark-Core源碼精讀(14)、Shuffle--Write部分
前面我們分析了Spark中具體的Task的提交和運行過程，從本文開始我們開始進入Shuffle的世界，Shuffle對于分布式計算來說是至關重要的部分，它直接影響了分布式系統(tǒng)...
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@大象也能學會跳舞 數(shù)據(jù)重用是一方面，還有更好的位置感知，Executor中線程池復用運行Task，高效的容錯機制等等。
Spark-Core源碼精讀(14)、Shuffle--Write部分
前面我們分析了Spark中具體的Task的提交和運行過程，從本文開始我們開始進入Shuffle的世界，Shuffle對于分布式計算來說是至關重要的部分，它直接影響了分布式系統(tǒng)...
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寫磁盤也是進行一次性順序的寫入，相對于隨機寫入是很快的。其實Spark最大的優(yōu)勢不是基于內(nèi)存，擅長迭代式計算才是Spark真正的精髓，希望我的回答對您有所幫助。
Spark-Core源碼精讀(14)、Shuffle--Write部分
前面我們分析了Spark中具體的Task的提交和運行過程，從本文開始我們開始進入Shuffle的世界，Shuffle對于分布式計算來說是至關重要的部分，它直接影響了分布式系統(tǒng)...
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英文GIF秀：看爆笑GIF,學地道英語001
Let's put an end to black on black violence: The 'force' is a powerful thing: Fun with ...
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Spark-Core源碼精讀(14)、Shuffle--Write部分前面我們分析了Spark中具體的Task的提交和運行過程，從本文開始我們開始進入Shuffle的世界，Shuffle對于分布式計算來說是至關重要的部分，它直接影響了分布式系統(tǒng)...
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深入理解 Scala 中的閉包（Closures）摘要 本文通過 Scala 語言來實現(xiàn)一個簡單的閉包，并且通過 Opcode 來深入理解 Scala 中閉包的實現(xiàn)原理。 一個簡單的例子 閉包，簡單的理解就是：函數(shù)內(nèi)部的變量...
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@博客小白菜 用的是Excel，沒有使用專業(yè)的制圖軟件。
Spark-Core源碼精讀(5)、Spark內(nèi)核架構(gòu)概述
前面的文章中我們分析了Spark的部署模式和提交程序的流程，也分析了Master中schedule方法在感知到資源變化或者有新的應用程序提交時，啟動Driver和Execut...
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致力于大數(shù)據(jù)技術和相關的學習和研究，包括但不限于：Spark、Hadoop、Scala、Java、Docker 等，歡迎共同學習和交流。