Spark 简介
当数据量超过单机内存和 CPU 的处理能力时,很多熟悉的批处理程序会遇到同一个问题:逻辑不难,但很难高效地拆到多台机器上运行。Spark 要解决的正是这件事。它把分布式存储上的数据抽象成可并行操作的数据集,把用户代码转换成可以在集群中调度的任务,同时提供 SQL、流处理、机器学习等统一 API。
当数据量超过单机内存和 CPU 的处理能力时,很多熟悉的批处理程序会遇到同一个问题:逻辑不难,但很难高效地拆到多台机器上运行。Spark 要解决的正是这件事。它把分布式存储上的数据抽象成可并行操作的数据集,把用户代码转换成可以在集群中调度的任务,同时提供 SQL、流处理、机器学习等统一 API。
Rust 既支持了基于系统线程的多线程编程模型,也支持了基于async/await的异步编程模型。Rust 的async编程有有以下特性:
本文将介绍如果基于 vscode 搭建 Rust 开发环境。
先来看一段 Java 代码,Application中有version和 logger。logger 依赖了 Version。
public class Application
{
public Version version;
public Logger logger;
public Application() {
version = new Version(1);
logger = new Logger(version);
}
public static void main(String[] args)
{
Application application = new Application();
application.logger.log("Hello World!");
// console output:
// [version 1] Hello World!
}
class Version {
public int ver;
public Version (int ver){
this.ver = ver;
}
public String toString() {
return String.format("version %d",ver);
}
}
class Logger {
public Version version;
public Logger (Version version){
this.version = version;
}
void log(String msg) {
System.out.println(String.format("[%s] %s",version,msg));
}
}
}那么问题来了,如何在 Rust 中实现相同的代码?
生命周期,简而言之就是引用的有效作用域。在大多数时候,我们无需手动的声明生命周期,因为编译器可以自动进行推导。当多个生命周期存在,且编译器无法推导出某个引用的生命周期时,就需要我们手动标明生命周期。
生命周期的主要作用是避免悬垂引用,它会导致程序引用了本不该引用的数据:
{
let r;
{
let x = 5;
r = &x;
} // ^^ borrowed value does not live long enough
println!("r: {}", r);
}此处 r 就是一个悬垂指针,它引用了提前被释放的变量 x。
为了保证 Rust 的所有权和借用的正确性,Rust 使用了一个借用检查器(Borrow checker),来检查我们程序的借用正确性:
{
let r; // ---------+-- 'a
// |
{ // |
let x = 5; // -+-- 'b |
r = &x; // | |
} // -+ |
// |
println!("r: {}", r); // |
} // ---------+
r 变量被赋予了生命周期 ‘a,x 被赋予了生命周期 ‘b,从图示上可以明显看出生命周期 ‘b 比 ‘a 小很多。在编译期,Rust 会比较两个变量的生命周期,结果发现 r 明明拥有生命周期 ‘a,但是却引用了一个小得多的生命周期 ‘b,在这种情况下,编译器会认为我们的程序存在风险,因此拒绝运行。如果想要编译通过,也很简单,只要 ‘b 比 ‘a 大就好。总之,x 变量只要比 r 活得久,那么 r 就能随意引用 x 且不会存在危险:
{
let x = 5; // ----------+-- 'b
// |
let r = &x; // --+-- 'a |
// | |
println!("r: {}", r); // | |
// --+ |
} // ----------+
TCP协议是一种面向连接的有状态网络协议。对于发送的每个数据包,一旦TCP堆栈收到特定数据包的ACK,它就认为它已成功传递。
TCP使用指数退避超时重传一个未确认的数据包,最多tcp_retries2时间(默认为15),每次重传超时在TCP_RTO_MIN(200毫秒)和TCP_RTO_MAX(120秒)之间。一旦第15次重试到期(默认情况下),TCP堆栈将通知上面的层(即应用程序)断开连接。
上篇博客介绍了 CPU异常分析的工具和方法。本文将介绍如何定位 CPU 耗时。
如果不同的类型具有相同的行为,那么我们就可以定义一个特征,然后为这些类型实现该特征。定义特征是把一些方法组合在一起,目的是定义一个实现某些目标所必需的行为的集合。
例如,我们现在有文章 Post 和微博 Weibo 两种内容载体,而我们想对相应的内容进行总结,也就是无论是文章内容,还是微博内容,都可以在某个时间点进行总结,那么总结这个行为就是共享的,因此可以用特征来定义:
pub trait Summary {
fn summarize(&self) -> String;
}特征只定义行为看起来是什么样的,而不定义行为具体是怎么样的。因此我们需要为实现特征的类型,定义行为具体是怎么样的。
pub struct Post {
pub title: String,
pub author: String,
pub content: String,
}
impl Summary for Post {
fn summarize(&self) -> String {
format!("文章{}, 作者是{}", self.title, self.author)
}
}指针是一个包含了内存地址的变量,该内存地址引用或者指向了另外的数据。
在 Rust 中,最常见的指针类型是引用,引用通过 & 符号表示。不同于其它语言,引用在 Rust 中被赋予了更深层次的含义,那就是:借用其它变量的值。引用本身很简单,除了指向某个值外并没有其它的功能,也不会造成性能上的额外损耗,因此是 Rust 中使用最多的指针类型。
而智能指针则不然,它虽然也号称指针,但是它是一个复杂的家伙:通过比引用更复杂的数据结构,包含比引用更多的信息,例如元数据,当前长度,最大可用长度等。智能指针往往是基于结构体实现,它与我们自定义的结构体最大的区别在于它实现了 Deref 和 Drop 特征:
而 Box 指针是最简单的智能指针。本文将介绍 Box 指针以及 Deref 和 Drop 特征。
本文总结了如何使用 Java 客户端操作 HDFS,以及一些注意点。
本文记录一些分析 CPU 性能问题的工具&方法。
Varint是一种使用一个或多个字节序列化整数的方法,会把整数编码为变长字节。对于32位整型的4个字节数据经过Varint编码后需要1~5个字节,小的数字使用1个byte,大的数字使用5个bytes。64位整型数据编码后占用1~10个字节。
在实际场景中小数字的使用率远远多于大数字,因此通过Varint编码对于大部分场景都可以起到很好的压缩效果。
本文将介绍两种异步编程模型: Promise 和 Future。在计算机科学中,future、promise,是在某些并发编程语言中,指称用于同步程序执行的一种构造。由于某些计算尚未结束,故而需要一个对象来代理这个未知的结果。Future 和 Promise 的设计理念整体上非常相似,但是在不同的语言和框架实现中又存在一定的区别,对此,这里我们基于最广泛的定义进行介绍。
在同时包含 Future 和 Promise 的实现中,一般 Promise 对象会有一个关联的 Future 对象。当 Promise 创建时,Future 对象会自动实例化。当异步任务执行完毕,Promise 在内部设置结果,从而将值绑定至 Future 的占位符中。Future 则提供读取方法。将异步操作分成 Future 和 Promise 两个部分的主要原因是 为了实现读写分离,对外部调用者只读,对内部实现者只写。
在前面介绍 Java 反射一文中,提到过反射的弊端,本文基于此将展开介绍一些案例。
Rust 为了解决内存安全问题,引入了所有权系统。
所有的程序都必须和计算机内存打交道,如何从内存中申请空间来存放程序的运行内容,如何在不需要的时候释放这些空间,成了重中之重,也是所有编程语言设计的难点之一。在计算机语言不断演变过程中,出现了三种流派:
Rust 选择了第三种,最妙的是,这种检查只发生在编译期,因此对于程序运行期,不会有任何性能上的损失。
本篇是论文使用物化视图优化查询:一个实用的、可扩展的解决方案的中文简单翻译
查询语言是用户用来从数据库中请求信息的语言。查询语言可以分为过程化和非过程化的。在过程化语言中用户指导系统对数据库执行一系列操作以计算出结果。在非过程化语言中,用户只需要描述所需信息,而不用给出具体过程。
实际上使用的查询语言既包含过程化的成分,又包含非过程化的成分。在一些"纯"查询语言中,关系代数是过程化的,而元组关系演算和域关系演算是非过程的。
在解释关系代数操作之前,介绍一些基本概念:
一些SQL构造(如ORDER BY)在许多情况下不会影响查询结果,并且会产生影响性能的负面影响(查询中的每个ORDER BY子句都代表一个排序执行计划)。如果用户无意中在没有效果的地方使用ORDER BY,可能会导致严重的性能下降和资源浪费。
sql规范(ISO 9075 Part 2)中说明:
<query expression>可以包含一个可选的<order by clause>。<query expression>z中行的顺序仅由<query expression>直接包含的<order by clause>指定。上述规范意味着,查询引擎可以自由地忽略任何不适合上下文的ORDER BY子句。
Presto Functions 并不能像 Hive UDF 一样动态加载,需要根据 Function 的类型,实现 Presto 内部定义的不同接口,在 Presto 服务启动时进行注册,然后才能在 SQL 执行时进行调用。