19_Spark的性能优化案例分析(上)
我们知道,现在最主流的大数据技术几乎都是开源的产品,不管是 Hadoop 这样的大数据存储与计算产品,还是 Hive、Spark SQL 这样的大数据仓库,又或者 Storm、Flink 这样的大数据流计算产品,还有 Mahout、MLlib 这样的大数据机器学习算法库,它们都来自开源社区。所以,我们在使用大数据、学习大数据的过程中肯定少不了要和开源社区打交道。
我们知道,现在最主流的大数据技术几乎都是开源的产品,不管是 Hadoop 这样的大数据存储与计算产品,还是 Hive、Spark SQL 这样的大数据仓库,又或者 Storm、Flink 这样的大数据流计算产品,还有 Mahout、MLlib 这样的大数据机器学习算法库,它们都来自开源社区。所以,我们在使用大数据、学习大数据的过程中肯定少不了要和开源社区打交道。
WebRTC 不但可以让你进行音视频通话,而且还可以用它传输普通的二进制数据,比如说可以利用它实现文本聊天、文件的传输等等。
WebRTC 的**数据通道(RTCDataChannel)**是专门用来传输除了音视频数据之外的任何数据,所以它的应用非常广泛,如实时文字聊天、文件传输、远程桌面、游戏控制、P2P 加速等都是它的应用场景。
你好,我是邵亚方。
通过上一讲我们对 CPU 利用率的细化,相信你已经知道,对于应用而言,它的目标是让 CPU 的开销尽量用在执行用户代码上,而非其他方面。usr 利用率越高,说明 CPU 的效率越高。如果 usr 低,就说明 CPU 执行应用的效率不高。在第 18 讲里,我们还讲了 CPU 时间浪费在 sys 里的案例。那今天这一讲,我们一起来看看 CPU 在 softirq 上花费过多时间所引起的业务性能下降问题,这也是我们在生产环境中经常遇到的一类问题。接下来我会为你讲解相关案例,以及这类问题常用的观察方法。
目前为止,“编译原理”的前端部分已经讲完了,你学到现在,感受如何呢?
不得不说,订阅这门课程的同学,都是很有追求的。因为编译原理这门课,肯定给你的学习生涯多多少少地带来过“伤害”,你现在有勇气重拾“编译原理”,下决心将它攻克,本身就是一种有追求的表现。
18 | 产品案例分析:WWF Together的情怀设计
WWF Together 是这个基金会的一个推广应用,一般非营利性组织做的应用一般不太有什么特别的想法和创新,可能都是比较古老的设计风格,万年不更新;但是 WWF Together 的交互方式非常丰富,内容设计也花了很多心思,有不少值得分享的点。
你好,我是王潇俊。我今天分享的主题是:发布是持续交付的最后一公里。
在开始我今天的分享之前,我们先来搞清楚一个问题:部署和发布是不是一回事儿?
有一些观点认为,部署和发布是有区别的,前者是一个技术范畴,而后者则是一种业务决策。这样的理解应该说是正确的。应用被部署,并不代表就是发布了,比如旁路运行(dark launch)方式,对于客户端产品更是如此的。
你好,我是何为舟。
黑客在网络攻击时,第一步会扫描系统对外开放的端口,尝试发起连接或者攻击。比如,黑客可以扫描公司公网 IP 的 22 端口(SSH 服务),然后尝试爆破登录。这个时候,通过防火墙,我们既可以屏蔽掉开放的 22 端口,也能拦截爆破的请求。所以,防火墙是面对外部入侵的第一道防线。
你好,我是黄申。
通过第一个模块的学习,我想你对离散数学在编程领域中的应用,已经有了比较全面的认识。可以看出来,数据结构和基础算法体现的大多数都是离散数学的思想。这些思想更多的时候是给我们提供一种解决问题的思路,在具体指导我们解决问题的时候,我们还需要更多的数学知识。
像我这样的 70 后,从小长到大,可以说就是被打出来的。家里长辈推崇的是“棍棒底下出孝子”,学校老师也是信奉“严师出高徒”,怎么个“严”法儿呢?教鞭棍,打板子。上课不听讲、说小话、不做作业或者跟同学打架,都免不了一顿板子,调皮的我们也经常恶作剧,偷偷溜进办公室把老师的教鞭棍给扔了。