一、算法效率的度量方法 1.事后統(tǒng)計(jì)方法 這種方法主要是通過設(shè)計(jì)好的測試程序和數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)計(jì)時器對不同算法編制的程序的運(yùn)行時間進(jìn)行比較，從而確定算法效率的高低。 2.事前...
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算法的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度 -
Spark實(shí)時離線電影推薦系統(tǒng)1 項(xiàng)目介紹2 涉及的技術(shù)3 推薦流程圖4 收獲5 問題 1 項(xiàng)目介紹 使用Spark框架實(shí)現(xiàn)電影推薦系統(tǒng)； 運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的算法產(chǎn)生模型，為用戶精準(zhǔn)推薦喜好的電影； 分別通過...
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LSM樹原理、應(yīng)用與優(yōu)化前言：為什么傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫使用B樹較多，而大數(shù)據(jù)存儲使用LSM樹較多？kudu為什么比hbase更適合支持OLAP查詢？ 上一篇場景和挑戰(zhàn) 提到數(shù)據(jù)系統(tǒng)最基本的需求就是數(shù)據(jù)存取，...
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SparkStreaming讀Kafka- Couldn't find leader offsets for Set([tt,0], [tt,1], [tt,2])
在運(yùn)行SparkStreaming程序時，出現(xiàn)了這樣的錯Couldn't find leader offsets for Set([tt,0], [tt,1], [tt,2]...
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SparkStreaming讀Kafka- Couldn't find leaders for Set
在運(yùn)行SparkStreaming程序時，出現(xiàn)了這樣的錯Couldn't find leaders for Set([tt,1], [tt,2]))這個異常意思是Spark找...
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Spark Job執(zhí)行流程源碼解析上一篇文章講解了RDD的基本概念, 這篇文章嘗試分析當(dāng)Spark拿到一個RDD之后是如何處理它的. 文中會涉及到Spark內(nèi)部的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié), 希望通過本篇文章讓大家對Spark...
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hadoop集群時間同步
同步方式 選擇一個機(jī)器，作為時間服務(wù)器（這里選擇hadoop01），所有的機(jī)器與這臺集群時間進(jìn)行定時的同步，比如，每隔十分鐘，同步一次時間。 所需工具 時間同步服務(wù)器有兩...
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該專題旨在匯總一些關(guān)于java web技術(shù)，python技術(shù)，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)（hadoop、hbase、hive、Speak、Storm等），也可以分享一些程序員日常工作感想、管理方式、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)等。
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Java歸并排序，代碼，優(yōu)缺點(diǎn)
一. 概念 歸并的含義是將兩個或兩個以上的有序表合并成一個新的有序表。大體分成，兩路歸并排序，和多路歸并排序。用于內(nèi)排序，和外排序。(此篇主要介紹兩路內(nèi)排序) 二. 歸并排序...
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堆排序
一、什么是堆排序 堆排序是將數(shù)組看做一個完全二叉樹(附錄里有二叉樹的解釋)，具有以下的性質(zhì)： 1）每個節(jié)點(diǎn)的值都大于子節(jié)點(diǎn)的值，叫做大頂堆。 2）每個節(jié)點(diǎn)的值都小于子...
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JAVA 實(shí)現(xiàn)快速排序高效的分治排序 快速排序是冒泡排序的改進(jìn)版，是目前已知的最快的排序方法。 該排序算法的基本思想是： 1．先從數(shù)列中取出一...
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莫聽穿林打葉聲，何妨吟嘯且徐行。竹杖芒鞋輕勝馬，誰怕？ 一蓑煙雨任平生。<br>料峭春風(fēng)吹酒醒，微冷，山頭斜照卻相迎。回首向來蕭瑟處，歸去，也無風(fēng)雨也無晴。
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