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课程安排 一、大数据概述 二、大数据处理架构Hadoop 三、分布式文件系统HDFS 四、分布式数据库HBase 五、MapReduce 六、Spark 七、IPythonNotebook运行PythonSpark程序 八、PythonSpark集成开发环境 九、PythonSpark决策树二分类与多分类 十、PythonSpark支持向量机 十一

自定义排序（WritableComparable）当写mr程序来处理文本时，经常会将处理后的信息封装到我们自定义的bean中，并将bean作为map输出的key来传输而mr程序会在处理数据的过程中（传输到reduce之前）对数据排序（如：map端生成的文件中的内容分区且区内有序）。操作：自定

ApacheSpark探秘：SparkShuffle实现博客分类：hadoopspark对于大数据计算框架而言，Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一。本文将介绍目前Spark的shuffle实现，并将之与MapReduce进行简单对比。本文的介绍顺序是：shuffle基本概念，MapReduceShuffle发展史以及Sp

更多的细节连接池：在幕后，redispy使用连接池管理连接到redisserver的连接.默认,一旦你创建了一个Redis的实例，这个实例相应有自己的连接池。你可以重写此行为，在创建一个Redis实例的时候指定一个创建的连接池，告诉这个实例是使用哪个连接。（我的理解：如果存在多个redisserver,指定连接哪个

前面四篇博客基本上可以满足我们处理的绝大多数需求,但有时项目中对json有特殊的格式规定.比如下面的json串解析:{"tableName":"students","tableData":{"id":1,"name":"李坤","birthDay":"Jun 22, 2012 9:54:49 PM"},{"id":2,"name":"曹贵生"

30个人在一条船上，超载，需要15人下船。于是人们排成一队，排队的位置即为他们的编号。报数，从1开始，数到9的人下船。如此循环，直到船上仅剩15人为止，问都有哪些编号的人下船了呢？include<stdio.hintc0;inti1;intj0;

CSS定位和浮动CSS为定位和浮动提供了一些属性，利用这些属性，可以建立列式布局，将布局的一部分与另一部分重叠，还可以完成多年来通常需要使用多个表格才能完成的任务。定位的基本思想很简单，它允许你定义元素框相对于其正常位置应该出现的位置，或者相对于父元素、另一个元素甚至浏览器窗口本身的位置。显然，这个功能非常强大，也很让人吃惊。要知道，用户代理对

问题首先说下情况，我们平常开发SpringCloud微服务的时候，若要确保高可用，同一服务都会部署多台实例，然后注册到Eureka上。一般我们会把所有定时任务写到一个服务里，那平常单实例的时候，都可以正常执行。如果该定时任务服务部署多个实例，如何确保只在一个服务实例里执行任务呢？!(https://oscimg.oschin