1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 2.请阐述Spark的几个主要概念及相互关系： RDD,DAG,Application, job,stage,task,Master, worker, driver,executor,Claster Manager RDD任务划分原理窄依赖不会sh
Pipeline在Unix/Linux系统中经常用到，Pipeline将一个命令/程序/进程的输出发送到另一个命令/程序/进程，以进行进一步处理。比如：cat test.txt | grep test1。Jenkins 中的Pipeline借用了Unix/Linux中的 Pipeline思路，实现像流水线一样来调度Jenkins任务，通过Jenkinsfile来描述整个持续
GitLab CI/CD Pipeline与jobs的概念 在GitLab中 Pipeline 的流水管道包含多个stage（阶段）, 每个stage 包含多个jobs。 每一次提交都会触发一次Pipeline, 而每一个Pipeline的内容定义的都是一个个jobs。 所有的jobs都是定义在.gitlab.ci.yml中的, 是.gitlab.ci.yml的最高等级的元素,
开篇语 生存分析在医学研究中占有很大的比例，而且进行生存分析时，多用R语言、SPSS等工具进行生存分析，用python进行生存分析不多。因为发现一个python版的生存分析工具—lifelines ，这个库已经提供比较完善的生存分析相关的工具。自己又最近学习生存分析，然后结合lifelines开始编
一、基本概念ECMA，European Computer Manufacturers Association，欧洲计算机制造协会。 TC39，Technical Committee 39，ECMA的第39号技术专家委员会，负责制订ECMAScript，成员由Microsoft、Mozilla、Google等各个主流浏览器厂商的代表组成。 ECMAScript正式名称为ECMA-262，是由TC39制定的标
欢迎关注「数人之道」公众号 获取更多数据知识、干货、资讯！ 延伸阅读： 初识 Spark | 带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDDSpark RDD 的概念、操作、依赖关系https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwNTI4MDEzOQ==&mid=2247485795&idx=1&sn=5ec304fde1d31f6e269d8ddcb07e8c1c&chks
前面我们已经学会如何使用Stream API，用起来真的很爽，但简洁的方法下面似乎隐藏着无尽的秘密，如此强大的API是如何实现的呢？比如Pipeline是怎么执行的，每次方法调用都会导致一次迭代吗？自动并行又是怎么做到的，线程个数是多少？本节我们学习Stream流水线的原理，这是Stream实现的关键所在。
背景描述 为了适配新功能，裸金属服务的磁盘镜像中做了如下修改： dracut添加network, iscsi模块 grub添加rd.iscsi.firmware=1参数 删除网卡配置文件/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-* 禁止network服务开机启动，防止网络中断 修改镜像后，需对裸金属服务既有功能进行测试，包括初
一、RDD依赖 一、为什么要设计宽窄依赖 窄依赖 Spakr可以并行计算如果有一个分区数据丢失，主需要从父RDD的对应1个分区重新计算即可，不需要重新计算整个任务，提高容错 宽依赖 宽依赖是划分Stage的依据 构建Lineage血缘关系 RDD只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行的
概要 Babel 是一个工具链，主要用于将采用 ECMAScript 2015+ 语法编写的代码转换为向后兼容的 JavaScript 语法，以便能够运行在当前和旧版本的浏览器或其他环境中。 Babel可以帮我们做一下事情: 可以把项目中的 es6、es7 等代码转成目标环境支持的代码 可以自动 polyfill 目标环境
1、Pipeline 是什么 Jenkins Pipeline 实际上是基于Groovy实现的CI/CD领域特定语言（DSL），主要分为两类，一类叫做Declarative Pipeline，一类叫做Scripted Pipeline。 1.1 Declarative Pipeline Declarative Pipeline 体验上更接近于我们熟知的 travis CI的 travis.yml，通过声明自
之前项目打包一直用默认的npm run build，这样打包实际上默认的是生产环境，也就是production 但是最近需要一个测试环境，于是打包也需要更换一下，换成了stage。可是打包成功之后发现没有css文件夹，经过多方查找锁定了这个css.extract。 不知道有没有css文件夹对项目会不会产生影响，没有试
窄依赖与宽依赖的区别： 窄依赖：表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区 宽依赖：表现为存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区 Stage的划分： Spark通过分析各个RDD的依赖关系生成了DAG再通过分析各个RDD中的分区之间的依
-- 查看相关的PS监控指标是否开启 SELECT * FROM PERFORMANCE_SCHEMA.SETUP_INSTRUMENTS WHERE NAME LIKE 'stage/innodb/alter%'; SELECT * FROM PERFORMANCE_SCHEMA.SETUP_CONSUMERS WHERE NAME LIKE '%stages%'; -- 可动态开启相关指标 UPDATE PERFORMANCE_SCHEMA.SE
django已经部署好了，但是它的复用性很差，要想提高复用性，需要用到流水线 流水线基本语法 pipeline { agent any #一般用any，表示当前环境，当前在宿主主机里面就是宿主主机的环境，当前在k8s就是在k8s的环境 stages { #stages代表阶
目录1 设计思想1.1 MapReduce的局限性1.2 数据模型1.3 计算模型2 体系架构2.1 架构图2.2 应用程序执行流程3 工作原理3.1 Stage划分3.2 Stage内部数据传输3.3 Stage之间数据传输3.4 应用与作业4 容错机制4.1 RDD持久化4.2 故障恢复4.3 检查点 Spark最初的设计目标是基于内存计算的
一、前言 Git 的三个分区分别是：working directory，stage/index area，commit history。 working directory 是「工作目录」，也就是我们肉眼能够看到的文件，后文我们称其为 work dir 区。 当我们在 work dir 中执行 git add 相关命令后，就会把 work dir 中的修改添加到「暂存区」stage a
RDD任务切分中间分为：Application、Job、Stage和Task Application：初始化一个SparkContext即生成一个Application； Job：一个Action算子就会生成一个Job； Stage：Stage等于宽依赖(ShuffleDependency)的个数加1； Task：一个Stage阶段中，最后一个RDD的分区个数就是Task的个数。 注意：Application-
索引及explain 1）mongodb的_id是如何生成的？可以有什么用途？ ObjectId是一个12字节的 BSON 类型字符串。按照字节顺序，一次代表： 4字节：UNIX时间戳 3字节：表示运行MongoDB的主机 2字节：表示生成此_id的进程 3字节：由一个随机数开始的计数器生成的值 用途：主键总是有一个唯一索引，在分布式环
gitlab 多工程的pipeline 文献： https://www.kancloud.cn/apachecn/gitlab-doc-zh/1948835 https://docs.gitlab.com/ee/ci/pipelines/multi_project_pipelines.html 遗留问题点 是否可以触发mr是否可以等待子流水线运行结束，也就是控制串型或者并行 【好像可以使用 strategy:
转载于：https://www.cnblogs.com/coolops/p/13129955.html 一、动态生成Slave 1.1、简介 之前我们都是在物理机或者虚拟机上部署jenkins，但是这种部署方式会有一些难点，如下： 主 Master 发生单点故障时，整个流程都不可用了 每个 Slave 的配置环境不一样，来完成不同语言的编
源自AFL白皮书和个人理解 AFL白皮书地址 https://lcamtuf.coredump.cx/afl/technical_details.txt 0) 设计声明 AFL尽量不关注任何单一的操作原理，也不为任何特定的理论提供概念证明。该工具可以被认为是一组经过实践测试的黑客技术，实践结果表明它们非常有效，并且以作者当时
简介：Jenkins Pipeline能够将多个项目中的配置信息整合在一起，即将多个任务连接在一起，实现当个任务难以完成的复杂操作，形成流水线式作业。 一、入门 1. 概念 A. node(节点)：一个node就是一个jenkins节点，是执行step的具体运行期环境； B. stage(阶段)：一个pipeline
1、插件数量不要安装太多，可以选择性安装需要的插件 2、jenkins的master节点不构建任务，通过标签的方式调用k8s api生成jenkins从节点，在从节点构建任务，任务构建完成从节点自动删除，节省资源 3、尽量使用私有服务器，如使用nexus、gitlab、harbor增加构建速度 4、取消jenkins的定时
A Survey of Deep Learning-based Object Detection 2021/12/15 the purpose of object detection: locating instances of semantic objects of a certain class *object detection and domain-specific object detection most of the state-of-the-art object detectors ut
