Spark内存分配控制技巧

算法高频面试题：删除链表节点

本次内容聚焦于链表删除操作中的虚拟节点技巧，一个常见但关键的改善，解决了常规链表删除中遇到的问题。特别是在链表头节点处理上避免了没有前置节点引发的错误。通过定义两个指针—当前节点和前一个节点，实现了节点的有效删除。当遇到需要删除头节点时，引入虚拟节点作为前置节点，将头节点视为普通中间节点处理，从而统一了删除逻辑。这种方法简化了对头节点特殊处理的需求，使操作标准化，简化了代码逻辑。针对任意节点的删除，同样遵循这三步简洁逻辑：更新前一节点指向、删除当前节点、移动指针进行下一步操作。适合对链表结构进行操作的程序员，特别是解决列表处理时的bug和优化算法。

用FileZilla轻松实现本地与虚拟机文件传输

本视频主要介绍了如何使用FTP工具FileZilla将本地文件上传到虚拟机中。首先，我们可以通过FTP工具FileZilla将本地文件上传到虚拟机，解决了本地文件与虚拟机文件同步的问题。视频详细演示了FileZilla的安装过程，包括同意协议、点击Next、安装完成等步骤。安装完成后，我们可以看到FileZilla的界面分为左右两部分，左边是本地文件，右边是虚拟机文件。通过建立连接，我们可以访问虚拟机的文件系统。视频还演示了如何将本地的host文件上传到虚拟机的root目录下，以及如何从虚拟机下载文件到本地桌面。此外，视频还介绍了FileZilla的快捷方式和任务栏固定功能，方便我们快速启动FileZilla。总的来说，视频详细讲解了使用FileZilla进行文件上传下载的步骤和技巧，帮助我们更高效地管理本地和虚拟机之间的文件。

Spark的崛起：打造高效大数据处理的全方位框架

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

《速学Threejs》让物体与相机沿着曲线轨迹运动

本视频主要介绍了如何通过技术手段实现沿曲线运动的轨迹控制。首先，通过曲线函数中的get point方法获取曲线上的点，然后根据当前时间获取对应点的位置，实现对象沿曲线的运动。此外，还介绍了如何获取曲线的长度、分解曲线为小节并获取每小节的长度等方法。视频中还提到了如何通过时间转换、三维向量复制等技术手段，实现对象位置的动态调整和速度控制。最后，还涉及到了如何将摄像机绑定到轨迹上，实现3D视图的动态变化。这些技术内容适合有一定编程基础，对3D动画制作感兴趣的技术人群学习。