这一章想讲一下Spark的缓存是如何实现的。
这个persist方法是在RDD里面的，所以我们直接打开RDD这个类。
它调用SparkContext去缓存这个RDD，追杀下去。
它竟然是用一个HashMap来存的，具体看这个map的类型是TimeStampedWeakValueHashMap[Int,RDD[_]]类型。
把存进去的值都隐式转换成WeakReference，然后加到一个内部的一个ConcurrentHashMap里面。
这里貌似也没干啥，这是有个鸟蛋用。
。
大神莫喷，知道干啥用的人希望告诉我一下。
现在并没有保存，等到真正运行Task运行的时候才会去缓存起来。
入口在Task的runTask方
这个persist方法是在RDD里面的，所以我们直接打开RDD这个类。
它调用SparkContext去缓存这个RDD，追杀下去。
它竟然是用一个HashMap来存的，具体看这个map的类型是TimeStampedWeakValueHashMap[Int,RDD[_]]类型。
把存进去的值都隐式转换成WeakReference，然后加到一个内部的一个ConcurrentHashMap里面。
这里貌似也没干啥，这是有个鸟蛋用。
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2018/4/8 12:48:07
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大数据hadoopsparkhbaseambari全套视频教程（购置的付费视频）
2018/10/24 2:15:10
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2019/1/3 7:27:21
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2021贺岁大数据入门spark3.0入门到精通资源简介：本课程中使用官方在2020年9月8日发布的Spark3.0系列最新稳定版：Spark3.0.1。
共课程包含9个章节：Spark环境搭建，SparkCore，SparkStreaming，SparkSQL，StructuredStreaming，Spark综合案例，Spark多语言开发，Spark3.0新特性，Spark功能调优。
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2015/8/22 23:45:22
595.06MB
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大数据项目电商推荐系统经修改过的源码，已运转出来，论文可联系我获取。
免积分下载，如遇需要积分是csdn根据下载量自动累加设置的，请联系我设置免积分下载。
文章链接https://blog.csdn.net/qq_43265673/article/details/101790686
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2016/1/5 17:58:57
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Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms,Machines,andPeopleLab）开发通用内存并行计算框架。
Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了SparkSQL、SparkStreaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐构成大数据处理一站式解决平台。
从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼，而是希望替代Hadoop在大数据中的地位，成为大数据处理的主流标准，不过Spark还没有太多大项目的检验，离这个目标还有很大路要走。
Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了SparkSQL、SparkStreaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐构成大数据处理一站式解决平台。
从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼，而是希望替代Hadoop在大数据中的地位，成为大数据处理的主流标准，不过Spark还没有太多大项目的检验，离这个目标还有很大路要走。
2015/10/10 15:29:11
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BDTC2014中国大数据技术大会超级火爆。
应大家的要求，特别将32位主要演讲专家的PDF收集、整理、分享。
内容涵盖Hadoop、YARN、Spark、HBase、Impala、Tez等开源软件的最新进展，NoSQL/NewSQL、内存计算、流计算和图计算技术的发展趋势，以及大数据下的可视化、图计算、机器学习/深度学习、商业智能、数据分析等的最新业界应用，数十家企业的实践经验。
本文将http://download.csdn.net/album/detail/1367这里的文档下载进行了汇总，节省大家的下载时间，希望对大家有用！！
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2017/6/18 11:04:14
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有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的功能会比期望差很多。
数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的功能。
如果数据倾斜没有解决，完全没有可能进行功能调优，其他所有的调优手段都是一个笑话。
数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的功能调优问题。
数据倾斜如果能够解决的话，代表对spark运行机制了如指掌。
数据倾斜俩大直接致命后果。
1数据倾斜直接会导致一种情况：OOM。
2运行速度慢,特别慢，非常慢，极端的慢，不可接受的慢。
我们以10
数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的功能。
如果数据倾斜没有解决，完全没有可能进行功能调优，其他所有的调优手段都是一个笑话。
数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的功能调优问题。
数据倾斜如果能够解决的话，代表对spark运行机制了如指掌。
数据倾斜俩大直接致命后果。
1数据倾斜直接会导致一种情况：OOM。
2运行速度慢,特别慢，非常慢，极端的慢，不可接受的慢。
我们以10
2015/10/22 1:20:37
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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