前几天大概了解了 Spark 是什么，没看过的可以点击下面的链接。今天开始正式学习 Spark。1.Spark 运行环境1.1 Local 模式本地执行 Spark 代码的环境。用于调试、练习。1.2 Standalone 模式独立部署模式。Spark 自身提供计算资源。Spark 是计算框架，但自身资源调度不是它的强项。整体是 master-slave 架构。1.3 Yarn 模式使用 Ya
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2023-09-21 10:28:27
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Spark应用依据计划执行时, 非常容易编写, 也非常容易懂. 然而, 当spark应用执行非常慢或失败时就变得非常难了. 有时一个好的调优可能因为数据变化或者数据布局变化或而失败, 有时应用程序在一开始时运行良好,但由于资源不足而变差. 有非常多这样的例子.不仅了解Spark应用非常重要, 也需要了解底层运行时组件, 像磁盘利用率, 网络利用率,相互之前的竞争等等. 当应用出现不好的
调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象 1、绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这
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2023-09-16 16:14:38
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原则一：对多次使用的RDD进行持久化Spark中对于一个RDD执行多次算子的默认原理是这样的：每次你对一个RDD执行一个算子操作时，都会重新从源头处计算一遍，计算出那个RDD来，然后再对这个RDD执行你的算子操作。这种方式的性能是很差的。 因此对于这种情况，我们的建议是：对多次使用的RDD进行持久化。此时Spark就会根据你的持久化策略，将RDD中的数据保存到内存或者磁盘中。以后每次对这个RDD进
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2023-10-16 01:45:03
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[1]里面有这么一句话:稳定性方面，由于代码质量问题，Spark长时间运行会经常出错，在架构方面，由于大量数据被缓存在内存中，Java垃圾回收缓慢的现象严重，导致Spark的性能不稳定，在复杂场景SQL的性能甚至不如现有的Map/Reduce。 这句话直接被抄到了 知乎上面。那么这句话怎么回事呢？个人理解，因为spark初期使用的版本中，数据运算时spark占用了太多的内存，由于工程师没
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2023-10-01 14:24:52
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# Halcon深度学习运行时间长的原因及优化策略
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已经成为各类图像处理任务中的重要工具。Halcon作为一款强大的机器视觉软件，也广泛应用于深度学习的场景。然而，许多用户在使用Halcon进行深度学习时，常常面临运行时间过长的问题。本文将探讨造成这一现象的原因，并提出相应的优化策略。
## 一、运行时间长的原因
1. **训练数据量大**：深度学习依赖大
# Python执行Swipe运行时间长的原因及优化方法
在现代应用程序中，用户界面的交互设计往往包含许多手势操作，比如“滑动（swipe）”功能。在移动设备尤其是触摸屏设备上，滑动手势能够实现快速浏览内容和交互。然而，使用Python实现这类功能时，可能会面临运行时间较长的问题。本文将探讨这一现象的原因，并提供优化建议。
## 一、滑动操作的背景
滑动操作在许多应用中都是基本功能，尤其是在
数据倾斜调优
调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小
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2023-09-24 06:52:21
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以下内容来自mysql手册： 13.5.5.3. KILL语法KILL [CONNECTION | QUERY] thread_id每个与mysqld的连接都在一个独立的线程里运行，您可以使用SHOW PROCESSLIST语句查看哪些线程正在运行，并使用KILL thread_id语句终止一个线程
原创
2021-07-27 11:29:06
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本篇文章记录用户访问session分析-数据倾斜解决方案之提高shuffle操作reduce并行度。提高shuffle操作的reduce并行度第一个和第二个方案，都不适合做。第三个方案，提高shuffle操作的reduce并行度将reduce task的数量，变多，就可以让每个reduce task分配到更少的数据量，这样的话，也许就可以缓解，或者甚至是基本解决掉数据倾斜的问题。怎么操作？很简单，
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2023-11-15 06:19:44
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不用再自己琢磨如何实现 switch 功能了。对于从事数据科学和人工智能领域的人们来说，Python 是大家的首选编程语言。根据最近的一项调查，27% 的程序员开发职位要求掌握 Python 语言，今年年初这一数字还只是 18.5%。Python 流行的原因在于其拥有非常直观的能力：这门语言拥有大量的库、足够高的生产效率，还易于学习。2021年6月9号，Python官方发布了3.10的新功能介绍：
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2023-10-14 20:44:23
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转 问题最近线上有一个服务，运行个一两天，就会变得很慢。这里很慢指的是经常对于请求的响应时间很大，有时甚至有二三十秒，导致别人调接口，经常出现超时问题。这里简单介绍些这个问题的定位方法过程...
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2022-11-03 10:29:39
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K8S（Kubernetes）是一个开源平台，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和操作。对于使用K8S的开发者来说，经常会遇到一个问题：长时间运行的K8S应用是否会导致卡顿现象？本文将为大家详细介绍这个问题的解决方法。
首先，让我们来分析一下解决这个问题的流程，我们可以用表格的形式展示：
| 步骤 | 操作 |
| --
在sql命令行执行选中目标，完成操作。
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2023-06-19 17:51:57
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[root@iZtn3050rvqgbiopnukjpmZ ~]# ps -e o pid,lstart,etime | grep 1916619166 Tue Aug 28 14:07:56 2018 18:56:36
原创
2021-08-11 10:12:00
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# 解决k8s平台长时间运行导致卡顿问题
## 简介
Kubernetes（K8S）是一种用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。然而，长时间运行的应用程序可能导致系统出现卡顿的问题。本文将教你如何解决这一问题。
## 解决流程
下表展示了解决k8s平台长时间运行导致卡顿问题的流程：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------- |
| 1 | 调整pod资源
# 怎么看Java中哪个方法运行时间长
在Java开发中，我们经常需要对程序进行优化，尤其是对于耗时较长的方法。了解哪个方法运行时间长可以帮助我们找出性能瓶颈并进行针对性优化。本文将介绍一种通过代码示例和工具来解决这个问题的方法。
## 问题描述
假设我们有一个Java程序，其中包含了多个方法，我们想要找出其中一个方法的运行时间是否较长，在进行性能优化时，可以有针对性地优化这个方法。
##
原创
2023-11-07 09:12:24
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图/文：迷神我们在Python爬虫中，重要的是讲究速度，如果有10万或者100万Url地址，写过爬虫的都会知道，那估计是非常慢的。我们的Python爬虫一般IO密集型业务，Python爬虫程序需要发起网络请求，必然就有网络IO阻塞，通常请求一个URL耗时要几百毫秒到几秒，逐步执行，和我们CPU那么高性能比起来，那真是天壤之别。比如，我们Python爬虫在单线程同步爬取过程中，一个个的爬取网站所有的
# 为什么Spark的count算子执行时间长？
在使用Spark进行大数据处理时，我们经常会用到一些常用的算子来进行数据操作，其中一个常见的算子就是count算子。count算子用于统计RDD中元素的个数，看起来似乎是一个简单的操作，但在某些情况下，它的执行时间却会变得很长。那么，为什么Spark的count算子执行时间长呢？
## 1. 数据分区
在Spark中，RDD会被分成多个分区来
对于一个复杂的RDD，我们如果担心某些关键的，会在后面反复使用的RDD,可能会因为节点的故障，导致持久化数据的丢失，就可以针对该RDD启动checkpoint机制，实现容错和高可用。 在进行checkpoint之前，最好先对RDD执行持久化操作，比如persist(StorageLevel.DISK_ONLY)如果持久化了，就不用再重新计算；否则如果没有持久化RDD，还设置了checkp
