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    算法的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度

    一隶垮、算法效率的度量方法 1.事后統(tǒng)計方法 這種方法主要是通過設(shè)計好的測試程序和數(shù)據(jù)礼华,利用計算機(jī)計時器對不同算法編制的程序的運(yùn)行時間進(jìn)行比較宋彼,從而確定算法效率的高低啡彬。 2.事前...

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    Spark實(shí)時離線電影推薦系統(tǒng)

    1 項目介紹2 涉及的技術(shù)3 推薦流程圖4 收獲5 問題 1 項目介紹 使用Spark框架實(shí)現(xiàn)電影推薦系統(tǒng)椎工; 運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的算法產(chǎn)生模型钙姊,為用戶精準(zhǔn)推薦喜好的電影送浊; 分別通過...

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    LSM樹原理博秫、應(yīng)用與優(yōu)化

    前言:為什么傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫使用B樹較多边灭,而大數(shù)據(jù)存儲使用LSM樹較多异希?kudu為什么比hbase更適合支持OLAP查詢? 上一篇場景和挑戰(zhàn) 提到數(shù)據(jù)系統(tǒng)最基本的需求就是數(shù)據(jù)存取绒瘦,...

  • SparkStreaming讀Kafka- Couldn't find leader offsets for Set([tt,0], [tt,1], [tt,2])

    在運(yùn)行SparkStreaming程序時称簿,出現(xiàn)了這樣的錯Couldn't find leader offsets for Set([tt,0], [tt,1], [tt,2]...

  • SparkStreaming讀Kafka- Couldn't find leaders for Set

    在運(yùn)行SparkStreaming程序時扣癣,出現(xiàn)了這樣的錯Couldn't find leaders for Set([tt,1], [tt,2]))這個異常意思是Spark找...

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    Spark Job執(zhí)行流程源碼解析

    上一篇文章講解了RDD的基本概念, 這篇文章嘗試分析當(dāng)Spark拿到一個RDD之后是如何處理它的. 文中會涉及到Spark內(nèi)部的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié), 希望通過本篇文章讓大家對Spark...

  • hadoop集群時間同步

    同步方式 選擇一個機(jī)器憨降,作為時間服務(wù)器(這里選擇hadoop01)父虑,所有的機(jī)器與這臺集群時間進(jìn)行定時的同步,比如授药,每隔十分鐘士嚎,同步一次時間。 所需工具 時間同步服務(wù)器有兩...

  • Java歸并排序虑鼎,代碼辱匿,優(yōu)缺點(diǎn)

    一. 概念 歸并的含義是將兩個或兩個以上的有序表合并成一個新的有序表。大體分成炫彩,兩路歸并排序匾七,和多路歸并排序。用于內(nèi)排序江兢,和外排序昨忆。(此篇主要介紹兩路內(nèi)排序) 二. 歸并排序...

  • 堆排序

    一、什么是堆排序 堆排序是將數(shù)組看做一個完全二叉樹(附錄里有二叉樹的解釋)杉允,具有以下的性質(zhì): 1)每個節(jié)點(diǎn)的值都大于子節(jié)點(diǎn)的值邑贴,叫做大頂堆。 2)每個節(jié)點(diǎn)的值都小于子...

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    JAVA 實(shí)現(xiàn)快速排序

    高效的分治排序 快速排序是冒泡排序的改進(jìn)版繁疤,是目前已知的最快的排序方法。 該排序算法的基本思想是: 1.先從數(shù)列中取出一...

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