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最優(yōu)化批作業(yè)算法SEARCH AGGREGATION

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最優(yōu)化批作業(yè)算法

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最優(yōu)化批作業(yè)算法問答精選

用Linux怎樣批量提取一批文件中的某一行數(shù)據(jù)呢?

回答:ls 得到文件列表。然后循環(huán)讀取文件。用head截取第零行到指定行之間的文本。最后用tail讀取最后一行。代碼如下:#!/bin/bashfiles=$(ls)for i in $files; dohead -n20 $i | tail -n1done如果希望將結(jié)果輸出到某個文件的話,還可以這樣改#!/bin/bashfiles=$(ls)for i in $files; dores=$(head...

曹金海 | 1258人閱讀

互聯(lián)網(wǎng)公司最常見的面試算法題有哪些?

回答:大家好,我們以java排序算法為例,來看看面試中常見的算法第一、基數(shù)排序算法該算法將數(shù)值按照個位數(shù)拆分進行位數(shù)比較,具體代碼如下:第二、桶排序算法該算法將數(shù)值序列分成最大值+1個桶子,然后遞歸將數(shù)值塞進對應值的桶里,具體代碼如下:第三、計數(shù)排序算法該算法計算數(shù)值序列中每個數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù),然后存放到單獨的數(shù)組中計數(shù)累加,具體代碼如下:第四、堆排序算法該算法將數(shù)值序列中最大值挑選出來,然后通過遞歸將剩...

molyzzx | 1349人閱讀

Net Core已經(jīng)開源好幾年了, 為什么不像JVM那樣很多人研究和調(diào)優(yōu)其GC算法?

回答:我們已經(jīng)上線了好幾個.net core的項目,基本上都是docker+.net core 2/3。說實話,.net core的GC非常的優(yōu)秀,基本上不需要像做Java時候,還要做很多的優(yōu)化。因此沒有多少人研究很正常。換句話,如果一個GC還要做很多優(yōu)化,這肯定不是好的一個GC。當然平時編程的時候,常用的非托管的對象處理等等還是要必須掌握的。

ZweiZhao | 1011人閱讀

未來想從事Linux后臺開發(fā),需要學習linux內(nèi)核嗎?像讀內(nèi)核源碼。還是學好linux網(wǎng)絡編程,C,算法。學習內(nèi)核的意義有哪些呢?

回答:后臺不等于內(nèi)核開發(fā),但了解內(nèi)核肯定有助于后臺開發(fā),內(nèi)核集精ucloud大成,理解內(nèi)核精髓,你就離大咖不遠了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc,數(shù)據(jù)庫支持oracle/informix/mysql,讓你輕松了解程序干了什么。本站正在舉辦注解內(nèi)核贏工具活動,你對linux kernel的理解可以傳遞給她人。

wenshi11019 | 709人閱讀

mysql優(yōu)化教程?

問題描述:有時候我們在使用mysql數(shù)據(jù)庫的時候,想對mysql進行優(yōu)化,怎么優(yōu)化呢?

cikenerd | 598人閱讀

Mysql怎樣優(yōu)化處理?

回答:1. 避免使用 select * 你需要什么信息,就查詢什么信息,查詢的多了,查詢的速度肯定就會慢2. 當你只需要查詢出一條數(shù)據(jù)的時候,要使用 limit 1 比如你要查詢數(shù)據(jù)中是否有男生,只要查詢一條含有男生的記錄就行了,后面不需要再查了,使用Limit 1 可以在找到一條數(shù)據(jù)后停止搜索3. 建立高性能的索引 索引不是隨便加的也不是索引越多越好,更不是所有索引對查詢都有效4. 建數(shù)據(jù)庫表時,給字...

molyzzx | 704人閱讀

最優(yōu)化批作業(yè)算法精品文章

  • 終于等到你!阿里正式向 Apache Flink 貢獻 Blink 源碼

    ...秒鐘處理數(shù)億條消息。在這個場景的批處理中,我們單個作業(yè)處理的數(shù)據(jù)量已經(jīng)超過400T,并且為了節(jié)省資源,我們的批處理作業(yè)是和流計算作業(yè)以及搜索的在線引擎運行在同樣的機器上。所以大家可以看到流批一體化已經(jīng)在阿...

    yzd 評論0 收藏0
  • 取之開源,用之開源——深度剖析阿里巴巴對Apache Flink的優(yōu)化與改進

    ...也支持eventime的處理、支持超大狀態(tài)的Job(在阿里巴巴中作業(yè)的state大小超過TB的是非常常見的)、支持exactly-once的處理。 阿里巴巴與Flink 隨著人工智能時代的降臨,數(shù)據(jù)量的爆發(fā),在典型的大數(shù)據(jù)的業(yè)務場景下數(shù)據(jù)業(yè)務最通用...

    YJNldm 評論0 收藏0
  • Flink 是如何統(tǒng)一流引擎的

    ...Runtime 便是 Flink 運行時的實現(xiàn)。數(shù)據(jù)交換模型Flink 對于流作業(yè)和批作業(yè)有一個統(tǒng)一的執(zhí)行模型。Flink 中每個 Task 的輸出會以 IntermediateResult 做封裝,內(nèi)部并沒有對流和批兩種作業(yè)做一個明確的劃分,只是通過不同類型的 Intermediate...

    不知名網(wǎng)友 評論0 收藏0
  • PySpark SQL 相關知識介紹

    ...g和Hive運行。 但是MapReduce并不適合迭代算法。在每個Hadoop作業(yè)結(jié)束時,MapReduce將數(shù)據(jù)保存到HDFS并為下一個作業(yè)再次讀取數(shù)據(jù)。我們知道,將數(shù)據(jù)讀入和寫入文件是代價高昂的活動。Apache Spark通過提供內(nèi)存中的數(shù)據(jù)持久性和計算...

    CoderStudy 評論0 收藏0
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    WilsonLiu95 評論0 收藏0
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    ...化無止境,越學習才能越深刻地感受自己的無知,即使是作業(yè)內(nèi)已提到的額外內(nèi)容我也并沒有一一探究完整,這里只是謙卑地盡力記錄自己的努力,并無意與誰比較,如有新的進展還會回來更新。除特別標注外,文章非原創(chuàng)插圖...

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    Tecode 評論0 收藏0

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