20170105

最新推荐文章于 2021-01-13 05:25:08 发布

原创最新推荐文章于 2021-01-13 05:25:08 发布 · 274 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

内存的划分：寄存器，本地的方法区，方法区，栈内存，堆内存

栈内存：存储的都是局部变量，变量所属的作用域一旦结束，该变量就自动释放，要限定局部变量的生命周期。

堆内存：存储是数组和对象（其实数组就是对象），凡是new建立在堆中。特点：每一个实体都有地址值，堆内存中的每一个变量都有初始化值，根据类型变量不同而不同，为0或者0.0f,boolean ,false，char‘ox789..’。

垃圾回收机制，

内存图解：

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

wuchaoyuJAVA

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

20170105_MP店铺装修优化-商家端.rp

05-28

20170105_MP店铺装修优化.rp，电商产品商家端产品设计原型设计，供参考和学习

华为物联网技术及应用(20170105).pdf

06-23

物联网技术及应用 2 目录物联网发展趋势 1 物联网垂直行业应用 2 物联网相关技术 3 深圳智能水务试点项目介绍 4 3 三大因素驱动，IoT规模部署时机已成熟德国工业4.0 美国工业互联网中国互联网+ 新加坡智慧国 ...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

20170105编码思考

fengruiqi的博客

01-05

108

区别是从网上参考别人记录写的转载来与 http://www.cnblogs.com/likeju/p/5089772.html SVN中检出(check out) 和导出(export) 的区别观点一： SVN是常用的一种常见的版本控制软件。SVN中检出(check out) 和导出(export) 的区别主要有如下几条：（1）check out跟check in对应...

20170105数据库表设计知识点

diaoliu7156的博客

01-07

137

20170105数据库表设计知识点 ------指导老师星哥 1.PHP（MYSQL）擅长单表操作，不要做过多无谓的连接查询 2.表字段名不要使用大驼峰命名方式，最好采用下划线，命名要和团队习惯一致，通俗易懂。外键为全表名+ID 3.表级、字段都要有注释 4.MyISAM适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，...

20170105Capstone训练营

PUBG_DAZHENTAN的博客

01-05

360

今天把数据库的一些问题解决了，添加了一些新的语句。

PHP课程总结20170105

weixin_33994444的博客

01-08

106

今天的课程，老师主要介绍了jQuery中系统函数的用法。一、总结 1.jQuery语法 <1>jQuery基本语法：$(document).ready(function(){//开始写jQuery代码 })；“$(document).ready（）；”的作用：防止文档在完全加载就绪前，运行.jQuery代码。如果先运行函数，操作可能...

[20170105]关于使用datafilecopy恢复.txt

weixin_33890499的博客

01-05

132

[20170105]关于使用datafilecopy恢复.txt --如果指定恢复数据文件是从datafilecopy,必须加括号,写一个例子说明: 1.环境: SYS@book> @ &r/ver1 PORT_STRING VERSION ...

20170105：树和图

coco_cai的

01-05

224

树 1.二分查找树，检索任意数据的比较次数不会多于树的高度，搜索效率为O(log n)。 2.平衡二叉树，一棵树的左右两个子树的高度差的绝对值不会超过1。 3.满二叉树，每一层上的所有结点都有两个子结点。在满二叉树中，每一层上的结点数都达到最大值，即在满二叉树的第k层上有2k-1个结点，且深度为m的满二叉树有2m－1个结点；完全二叉树：一颗二叉树最多只有最下面的两层节点度数可以小于2，并且最

20170105资金净流入排行榜

gtkknd的专栏

01-05

241

排名证券代码证券名称现价涨跌涨跌幅净值增加额(万) ↓ 1 600606 绿地控股 8.82 0.58 7.05% 256250 2 601668 中国建筑 9.49 0.32 3.49% 95550 3 600048

中心频点计算公式_LTE网各频段中心频点的计算方法_刘20170105

weixin_35458714的博客

01-13

2542

LTE网各频段中心频点的计算方法_刘20170105 1 1920 MHz 1980 MHz 2110 MHz 2170 MHz FDD2 1850 MHz 1910 MHz 1930 MHz 1990 MHz FDD3 1710 MHz 1785 MHz 1805 MHz 1880 MHz FDD4 1710 MHz 1755 MHz 2110 MHz 2155 MHz FDD5 824 MHz...

【Java每日一题】20170105

iteye_4703的博客

01-05

101

20170104问题解析请点击今日问题下方的“【Java每日一题】20170105”查看 [code="java"] package Jan2017; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Ques0105 { public static void main(String[]...

2016年Q4季度报告-无线业务线20170105.ppt

10-04

2016年Q4季度报告-无线业务线20170105.ppt

微信收单指引（合作方使用-PDF）20170105.rar

06-19

微信收单指引（合作方使用-PDF）20170105.rar

全屏大图html企业网站 v2.4 bulid20170105

12-03

全屏大图html企业网站是以... 程序特色：一：使搜索引擎更加容易抓取和索引二：提供更多的功能，提高用户的友好体验三：可用性的提高，提高用户的友好体验使用方法：将文件上传只ASP空间，运行http://你的域名/ins

27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1).pdf

11-26

27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1)

金融监管银保监会监管数据安全管理办法：数据采集存储使用全流程风险防控体系构建

11-26

内容概要：《中国银保监会监管数据安全管理办法（试行）》旨在规范监管数据的安全管理，提升数据保护能力，防范安全风险。办法明确了监管数据的定义、范围及其在采集、存储、处理、使用、委托服务及销毁等全生命周期中的安全管理要求。强调数据应依法合规采集，通过专用网络传输，存储于安全环境，并实施分级分类防护措施。对数据使用限定了用途和设备范围，要求脱敏处理和可追溯管理，并严格管控对外提供和跨境共享。针对委托服务机构设定了准入条件和协议管理机制，明确安全责任。同时建立自查、评估、检查和应急报告机制，确保数据安全事件及时处置和上报。; 适合人群：银保监会及其派出机构工作人员、受托提供监管数据服务的企事业单位、金融机构信息技术与数据管理人员。; 使用场景及目标：①指导监管数据全生命周期的安全管理实践；②规范受托机构的服务准入与安全管理；③建立健全数据安全风险防控与应急响应机制；④支持监管数据在合规前提下的有效利用与共享。; 阅读建议：本办法具有较强的政策性和操作性，建议结合实际工作流程对照执行，重点关注数据分类、权限控制、技术防护和应急管理等方面要求，并定期开展合规自查与培训。

2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）

最新发布

11-26

2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型的构建与实现，重点在于通过仿真手段分析电力系统中各节点的电压、功率分布及系统稳定性，帮助理解潮流计算的基本原理与工程应用。文中可能涉及牛顿-拉夫逊法或PQ分解法等经典潮流算法的仿真验证，并利用Simulink强大的模块化建模能力实现系统动态与稳态行为的可视化模拟，为电力系统规划与运行提供技术支持。; 适合人群：电气工程及相关专业的高校学生、研究生，以及从事电力系统仿真、自动化控制、能源系统分析的科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本理论与仿真方法；②学习如何在Simulink中构建多节点电力系统模型；③通过仿真分析系统参数变化对潮流分布的影响，服务于教学实验、科研项目或实际工程设计。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，边操作Simulink模型边理解算法流程，重点关注模型搭建、参数设置与仿真结果分析环节，有条件者可对比MATLAB编程实现与Simulink仿真的差异，深化对数值计算与系统建模的理解。

软件工程基于多语言技术栈的电商平台后端设计：高并发与可维护性优化方案研究

11-26

内容概要：本文系统性地介绍了编程语言进阶的学习路径与实战项目实践，涵盖主流技术栈（Python、Java、Go、Rust）的优劣势分析，针对高并发性能优化、业务逻辑可维护性、数据处理效率等行业痛点提供具体解决方案，并结合设计模式与代码示例深入讲解。文章重点通过构建一个基于FastAPI的简易电商平台后端，演示了从技术选型、核心编码到项目优化的完整流程，强调性能调优、架构设计与实际工程问题的应对策略。最后提出进阶建议，倡导深入底层原理、掌握云原生技术、参与开源项目以持续提升技术能力。; 适合人群：具备一定编程经验，希望提升系统设计能力和工程实战水平的1-3年开发者，以及准备向中高级工程师进阶的技术人员。; 使用场景及目标：①帮助开发者在不同技术路线间做出合理选型决策；②掌握高并发、分布式、缓存等关键技术的实际应用；③通过完整项目实践理解Web后端开发全流程并积累可迁移经验；④提升对框架底层原理和系统性能优化的理解。; 阅读建议：建议边读边动手实现文中的代码示例与项目模块，结合调试与性能测试加深理解，同时延伸学习文中提到的底层机制（如GIL、goroutine、ORM原理）和工具链（Docker、Redis、JWT），以构建完整的知识体系。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）

11-26

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法的新型任务调度算法，旨在优化异构分布式系统中的任务分配与执行效率。通过Matlab代码实现，该算法利用遗传算法的全局搜索能力，解决任务调度中的复杂优化问题，提升系统资源利用率和任务完成速度。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建及交叉变异操作，并通过仿真实验验证了其相较于传统方法在调度性能上的优越性。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事分布式系统、任务调度或智能优化算法研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于异构计算环境下的高效任务调度；②为科研人员提供遗传算法在调度领域应用的完整实现案例，支持进一步改进与对比实验；③服务于高校教学与课程设计中关于智能优化算法的实践环节。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行调试与运行，深入理解遗传算法在任务调度中的具体实现细节，并可通过修改参数或引入其他优化策略开展扩展性研究。

对于两个输入文件A 和 B，编写 Spark 独立应用程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件 C。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。输入文件A 的样例如下： 20170101 x 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170105 z 20170106 z 输入文件B 的样例如下： 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 z 20170105 y 根据输入的文件A 和B 合并得到的输出文件C 的样例如下： 20170101 x 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170104 z 20170105 y 20170105 z 20170106 z 使用idea

04-12

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何使用Spark编写一个独立应用程序来合并两个文件A和B，并去除重复内容生成新文件C的问题。让我先理清楚用户的需求和可能的实现步骤。首先，用户提到了“合并两个输入文件”并“剔除重复内容”。这意味着需要读取两个文件，将它们合并成一个数据集，然后去除其中的重复记录。Spark作为分布式计算框架，处理这种任务应该是比较高效的。接下来，我需要考虑用户可能的背景。用户可能已经对Spark有一定的了解，但可能不熟悉具体的API操作。因此，在回答时需要详细说明步骤，并提供代码示例，同时确保代码的正确性和最佳实践。第一步，读取文件。在Spark中，通常使用`spark.read.text()`来读取文本文件。但这里需要注意的是，如果文件中的每一行是一个记录，那么直接读取为文本即可。如果文件是结构化的（比如CSV），可能需要使用不同的方法，但用户没有说明，所以假设是每行一个记录的文本文件。第二步，合并两个RDD或DataFrame。这可以通过`union`操作来实现。例如，先读取文件A和文件B，得到两个RDD，然后进行union合并。需要注意的是，union操作在Spark中是窄依赖，不会引起shuffle，效率较高。第三步，去重。对于RDD，可以使用`distinct()`方法；对于DataFrame，同样有`distinct()`或者`dropDuplicates()`方法。这里用户可能只是需要简单的去重，所以直接调用distinct即可。第四步，写入结果。将处理后的数据写入新的文件，路径由用户指定。需要确保输出目录不存在，否则Spark会报错，或者可以设置覆盖模式。然后，我需要考虑代码的结构。用户提到的是“独立应用程序”，所以应该提供一个完整的Spark应用示例，包括初始化SparkSession，读取文件，处理数据，写入结果，然后关闭会话。可能的代码结构： 1. 导入必要的模块，比如pyspark的SparkSession。 2. 创建SparkSession实例。 3. 使用spark.read.text读取两个文件。 4. 合并两个DataFrame。 5. 应用distinct去重。 6. 写入结果到文件C。 7. 停止SparkSession。需要确认是否正确处理了所有步骤，比如路径是否正确，是否有错误处理，但用户可能只需要基础示例，所以可以暂时忽略这些细节。另外，需要注意Spark的版本问题，但用户没有指定，所以使用通用的API，比如在Spark 2.x和3.x中，这些方法都是可用的。可能的代码示例：使用RDD的方式： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("MergeFiles").getOrCreate() fileA = spark.sparkContext.textFile("path/to/A.txt") fileB = spark.sparkContext.textFile("path/to/B.txt") merged = fileA.union(fileB).distinct() merged.saveAsTextFile("path/to/C") spark.stop() ``` 或者使用DataFrame的方式： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("MergeFiles").getOrCreate() dfA = spark.read.text("path/to/A.txt") dfB = spark.read.text("path/to/B.txt") merged = dfA.union(dfB).distinct() merged.write.text("path/to/C") spark.stop() ``` 这里可能需要比较两种方法的区别。使用DataFrame可能会更高效，尤其是当处理结构化数据时。但如果是纯文本行，两种方法都可以。不过，DataFrame的API更现代，推荐使用。还需要注意，当使用`write.text`时，Spark会将结果写入指定目录下的多个分区文件，而不是单个文件。如果用户希望得到一个单独的文件，可能需要使用coalesce(1)或repartition(1)，但这在分布式环境中可能不够高效，特别是数据量大的时候。但用户的问题中没有提到这点，所以示例中可以保持默认。另外，路径需要替换为用户的实际路径，并确保有正确的读写权限。关于去重的逻辑，假设每一行是完全相同的才算重复。如果有不同的格式但表示相同的数据，可能需要进一步处理，但用户问题中没有说明，所以按原样处理。现在，我需要检查是否有遗漏的步骤，比如是否需要处理空行，或者是否去重时区分大小写等，但用户没有特别说明，所以保持基本处理。最后，用户可能需要了解如何运行这个程序，比如使用spark-submit命令，但问题中没有问及，所以可能不需要包含，但如果有必要，可以简要提及。总结步骤： 1. 初始化Spark会话。 2. 读取两个文件为DataFrame。 3. 合并两个DataFrame。 4. 去重。 5. 写入结果。 6. 关闭会话。现在将这些步骤转化为代码示例，并确保语法正确，使用中文解释每个步骤。</think>以下是使用Spark实现文件合并去重的完整解决方案： ### 一、实现逻辑分步说明 1. **初始化Spark会话** 创建Spark应用程序入口`SparkSession`对象[^1] 2. **数据加载** 使用`spark.read.text()`分别读取文件A和文件B，生成两个DataFrame 3. **数据集合并** 通过`union()`方法将两个DataFrame纵向合并 4. **数据去重** 调用`distinct()`方法消除完全重复的行 5. **结果输出** 使用`write.text()`将处理后的数据写入新文件C $$HDFS存储路径示例： /user/input/ ├── A.txt ├── B.txt └── /output/C $$ ### 二、完整代码示例 ```python from pyspark.sql import SparkSession def merge_deduplicate_files(input_path_A, input_path_B, output_path_C): # 初始化SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("FileMergeDeduplication") \ .getOrCreate() try: # 读取输入文件 df_A = spark.read.text(input_path_A) df_B = spark.read.text(input_path_B) # 合并并去重 merged_df = df_A.union(df_B).distinct() # 输出结果（自动分区存储） merged_df.write \ .mode("overwrite") \ .text(output_path_C) print(f"合并去重完成，结果保存在：{output_path_C}") finally: spark.stop() if __name__ == "__main__": merge_deduplicate_files( "hdfs:///user/input/A.txt", "hdfs:///user/input/B.txt", "hdfs:///user/output/C" ) ``` ### 三、关键参数说明 1. `union()`：执行数据集合并操作（要求两个DataFrame结构一致） 2. `distinct()`：执行全局去重，默认对所有列进行哈希比对 3. `mode("overwrite")`：覆盖已存在的输出目录 4. 路径建议使用HDFS全路径格式（如`hdfs://namenode:port/path`）