ajax序列化 更多内容
  • 常用参数

    Kryo Kryo是一个非常高效的Java序列化框架,Spark中也默认集成了该框架。几乎所有的Spark性能调优都离不开将Spark默认的序列化器转化为Kryo序列化器的过程。目前Kryo序列化只支持Spark数据层面的序列化,还不支持闭包的序列化。设置Kryo序列元,需要将配置项“spark

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  • Python样例代码

    java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession,设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")

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  • Python样例代码

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  • 常用参数

    Kryo Kryo是一个非常高效的Java序列化框架,Spark中也默认集成了该框架。几乎所有的Spark性能调优都离不开将Spark默认的序列化器转化为Kryo序列化器的过程。目前Kryo序列化只支持Spark数据层面的序列化,还不支持闭包的序列化。设置Kryo序列元,需要将配置项“spark

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  • Python样例代码

    java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession,设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")

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  • 使用广播变量

    中要使用这个数据集合时,就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast,每次任务需要数据集合时,都会把数据序列化到任务里面,不但耗时,还使任务变得很大。 每个任务分片在执行中都需要同一份数据集合时,就可以把公共数据集Broadcast到每个节点,让每个节点在本地都保存一份。

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  • 使用广播变量

    中要使用这个数据集合时,就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast,每次任务需要数据集合时,都会把数据序列化到任务里面,不但耗时,还使任务变得很大。 每个任务分片在执行中都需要同一份数据集合时,就可以把公共数据集Broadcast到每个节点,让每个节点在本地都保存一份。

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  • 使用JS类库

    11):JS实用工具库。 uuid :生成UUID。 moment(v2.22.2):日期处理库 (不含 locales)。 mockjs:模拟数据生成,拦截Ajax请求。 csv-parse/lib/sync( v1.2.4):处理 CS V格式数据。 iconv-lite:用于字符编码转换,支持数十种字符编码格式的转换。

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  • GS

    是否是AbortHint。 hint_string text Hint文本。 hint_node pg_node_tree Hint解析&序列化的结果。 original_query text 原始语句(预留字段)。 patched_query text PATCH之后的语句(预留字段)。

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  • GS

    是否是AbortHint。 hint_string text Hint文本。 hint_node pg_node_tree Hint解析&序列化的结果。 original_query text 原始语句(预留字段)。 patched_query text PATCH之后的语句(预留字段)。

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  • 获取表信息

    Array of Order objects 指定表中的每个存储桶的排序顺序的列表。 serde_info SerDeInfo object 序列化/反序列化信息。 parameters Map<String,String> 存储描述符的参数。 key最小长度为1,最大长度为255。 value最大长度为4000

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  • 修改表信息

    of Order objects 指定表中的每个存储桶的排序顺序的列表。 serde_info 是 SerDeInfo object 序列化/反序列化信息。 parameters 是 Map<String,String> 存储描述符的参数。 key最小长度为1,最大长度为255。 value最大长度为4000

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  • 使用广播变量

    中要使用这个数据集合时,就会在本地查找Broadcast过来的数据集合。如果不使用Broadcast,每次任务需要数据集合时,都会把数据序列化到任务里面,不但耗时,还使任务变得很大。 每个任务分片在执行中都需要同一份数据集合时,就可以把公共数据集Broadcast到每个节点,让每个节点在本地都保存一份。

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  • 从checkpoint恢复spark应用的限制

    以保证数据不丢失。但是,在某些情况下,从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task执行状态信息、配置信息等,因此,当存在以下问题时,从checkpoint恢复spark应用将会失败。 业务代码变更且变更类未

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  • 从checkpoint恢复spark应用的限制

    以保证数据不丢失。但是,在某些情况下,从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task执行状态信息、配置信息等,因此,当存在以下问题时,从checkpoint恢复spark应用将会失败。 业务代码变更且变更类未

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  • 创建事件订阅

    OFFICIAL PARTNER detail 否 Object 订阅的事件源参数列表, 该字段序列化后总长度不超过1024字节 filter 是 Object 订阅事件源的匹配过滤规则, 该字段序列化后总长度不超过2048字节 表5 SubscriptionTarget 参数 是否必选 参数类型

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  • 高级页面和Astro大屏应用中预置的API

    getCsrfToken:通过ajax的方式去调用平台的接口时使用。如果使用平台桥接器的方式,平台会自动在请求header中,添加csrf-token头。 HttpUtils.getCsrfToken(function(csrfToken) { $.ajax({ ….

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  • 为什么Spark Streaming应用创建输入流,但该输入流无输出逻辑时,应用从checkpoint恢复启动失败

    Streaming Context启动时,若应用设置了checkpoint,则需要对应用中的DStream checkpoint对象进行序列化序列化时会用到dstream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output St

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  • 为什么Spark Streaming应用创建输入流,但该输入流无输出逻辑时,应用从checkpoint恢复启动失败

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  • Avro Format

    MULTISET(元素必须是 string/char/varchar 类型) map - ROW record - 示例 读取kafka中的数据,以avro格式反序列化,并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源,并绑定所要使用的队列。然后设置安全组,入向规则,使其对当前将

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