plstudio1的博客

自从spark正式亮相后，其官网上就公开声称其计算速度比hadoop要快10到100倍。我看了后总觉得其存在很大的炒作成份，不太相信。正好单位目前在做一个大数据的项目，于是就借机实实在在的对二者的计算速度进行了比较。正如一句北京土话：是骡子是马，拉出来遛遛。实验过程记录如下。 第一步安装软件 我先在笔记本上装了个乌班图，然后安装hadoop，接着安装spark,。安装过程不再赘述，但有一点要提

一 软件静态分析背景   软件静态分析的相当部分的内容就是发现代码中的缺陷，缺陷的形式往往五花八门，各式各样。每当发现一个缺陷，测试人员首先会感到高兴，终于抓到了一条“虫”，可继而很可能会感到心虚，因为，在现有技术条件下，一条软件行业的规律是仍然有效的：你发现的问题越多意味着被测试软件中隐藏的问题也越多。测试人员真希望能够有这么个系统，当我我发现一个代码缺陷后，系统能够提供给我所有代码中可能存在的...

                           递归函数的优化步骤与方法        代码优化对一般函数来说可能紧迫性不大，然而对于递归函数，尤其是递归次数可能会较多的函数，由于受到线程内存和堆栈大小的限制，每增加一个局部变量，堆栈中就会增加一个元素，内存占用也随之增加，直到其所在的函数执行结束，所以代码优化就显得非常重要。         下面以实际代码为例，谈谈递归函数优化的步骤与方法...