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Scala

如何对Scala中集合(Collections)进行排序

如何对Scala中集合(Collections)进行排序
  下面是一系列对Scala中的Lists、Array进行排序的例子,数据结构的定义如下:[code lang="scala"]// data structures working withval s = List( "a", "d", "F", "B", "e")val n = List(3, 7, 2, 1, 5)val m = Map( -2 -> 5, 2 -> 6, 5 -> 9, 1 -> 2, 0 -> -16, -1 -> -4)[/code]  利用Scala内置的sorted

w397090770   10年前 (2014-11-07) 26010℃ 0评论23喜欢

Spark

北京第三次Spark meetup会议资料分享

北京第三次Spark meetup会议资料分享
  《Spark meetup(Beijing)资料分享》  《Spark meetup(杭州)PPT资料分享》  《北京第二次Spark meetup会议资料分享》  《北京第三次Spark meetup会议资料分享》  《北京第四次Spark meetup会议资料分享》  《北京第五次Spark meetup会议资料分享》》  《北京第六次Spark meetup会议资料分享》  第三次北京Spark Meetup活动

w397090770   10年前 (2014-11-06) 15698℃ 134评论11喜欢

Spark

Spark作业代码(源码)IDE远程调试

Spark作业代码(源码)IDE远程调试
我们在编写Spark Application或者是阅读源码的时候,我们很想知道代码的运行情况,比如参数设置的是否正确等等。用Logging方式来调试是一个可以选择的方式,但是,logging方式调试代码有很多的局限和不便。今天我就来介绍如何通过IDE来远程调试Spark的Application或者是Spark的源码。本文以调试Spark Application为例进行说明,本文用到的I

w397090770   10年前 (2014-11-05) 24019℃ 16评论21喜欢

Hadoop

Spark on YARN客户端模式作业运行全过程分析

Spark on YARN客户端模式作业运行全过程分析
《Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析》《Spark on YARN客户端模式作业运行全过程分析》《Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系》《Spark和Hadoop作业之间的区别》《Spark Standalone模式作业运行全过程分析》(未发布)  在前篇文章中我介绍了Spark on YARN集群模式(yarn-cluster)作业从提交到运行整个过程的情况(详情见《Spar

w397090770   10年前 (2014-11-04) 19582℃ 5评论12喜欢

Hadoop

Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析

Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析
《Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析》《Spark on YARN客户端模式作业运行全过程分析》《Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系》《Spark和Hadoop作业之间的区别》《Spark Standalone模式作业运行全过程分析》(未发布)  下面是分析Spark on YARN的Cluster模式,从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。客户

w397090770   10年前 (2014-11-03) 25116℃ 3评论38喜欢

Spark

RDD:基于内存的集群计算容错抽象

RDD:基于内存的集群计算容错抽象
  本文转载自:http://shiyanjun.cn/archives/744.html  该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing。摘要  本文提出了分布式内存抽象的概念——弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员

w397090770   10年前 (2014-10-30) 13692℃ 0评论7喜欢

Spark

Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(2)

Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(2)
《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1)》《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(2)》  在《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1)》我们谈到了SparkContext的初始化过程会做好几件事情(这里就不再列出,可以去《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1)》查看),其中做了一件重要

w397090770   10年前 (2014-10-28) 7725℃ 6评论8喜欢

Spark

Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1)

Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1)
  《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1)》  《Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(2)》  从官方的文档我们可以知道,Spark的部署方式有很多种:local、Standalone、Mesos、YARN.....不同部署方式的后台处理进程是不一样的,但是如果我们从代码的角度来看,其实流程都差不多。  从代码中,我们

w397090770   10年前 (2014-10-24) 7725℃ 2评论14喜欢

Akka

Akka学习笔记:ActorSystem(调度)

Akka学习笔记:ActorSystem(调度)
Akka学习笔记系列文章:《Akka学习笔记:ACTORS介绍》《Akka学习笔记:Actor消息传递(1)》《Akka学习笔记:Actor消息传递(2)》  《Akka学习笔记:日志》《Akka学习笔记:测试Actors》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(1) 》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(2) 》《Akka学习笔记:ActorSystem(配置)》《Akka学习笔记

w397090770   10年前 (2014-10-22) 19238℃ 3评论14喜欢

Akka

Akka学习笔记:ActorSystem(配置)

Akka学习笔记:ActorSystem(配置)
Akka学习笔记系列文章:《Akka学习笔记:ACTORS介绍》《Akka学习笔记:Actor消息传递(1)》《Akka学习笔记:Actor消息传递(2)》  《Akka学习笔记:日志》《Akka学习笔记:测试Actors》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(1) 》《Akka学习笔记:Actor消息处理-请求和响应(2) 》《Akka学习笔记:ActorSystem(配置)》《Akka学习笔记

w397090770   10年前 (2014-10-21) 15779℃ 4评论12喜欢