- Python 大数据分析（二）
绝不原创的飞龙
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原文：annas-archive.org/md5/5058e6970bd2a8d818ecc1f7f8fef74a译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：第五章处理缺失值和相关性分析学习目标到本章结束时，你将能够：使用PySpark检测和处理数据中的缺失值描述变量之间的相关性计算PySpark中两个或多个变量之间的相关性使用PySpark创建相关矩阵在本章中，我们将使用Iris数据集处理
- Hive 事务表(ACID)问题梳理
文章目录问题描述分析原因什么是事务表概念事务表和普通内部表的区别相关配置事务表的适用场景注意事项设计原理与实现文件管理格式参考博客问题描述工作中需要使用pyspark读取Hive中的数据，但是发现可以获取metastore，外部表的数据可以读取，内部表数据有些表报错信息是：AnalysisException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveExcept
- Python与大数据：Spark和PySpark实战教程
天天进步2015
python大数据pythonspark
引言在大数据时代，数据处理和分析能力成为核心竞争力。ApacheSpark作为新一代大数据计算引擎，以其高性能、易用性和强大的生态系统，成为数据工程师和分析师的首选工具。而PySpark作为Spark的Python接口，让Python开发者能够轻松驾驭大规模数据处理。本教程将带你系统了解Spark与PySpark的核心原理、环境搭建、典型应用场景及实战案例，助你快速上手大数据分析。目录Spark简
- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_离线
大数据CLUB
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- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_实时
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- Pyspark中的int
闯闯桑
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在PySpark中，整数类型（int）与Python或Pandas中的int有所不同，因为它基于SparkSQL的数据类型系统。以下是PySpark中整数类型的详细说明：1.PySpark的整数类型PySpark主要使用IntegerType（32位）和LongType（64位）表示整数，对应SQL中的INT和BIGINT：PySpark类型SQL类型位数取值范围占用存储IntegerTypeIN
- pyspark底层浅析
lo_single
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pyspark底层浅析pyspark简介pyspark是Spark官方提供的API接口，同时pyspark也是Spark中的一个程序。在terminal中输入pyspark指令，可以打开python的shell，同时其中默认初始化了SparkConf和SparkContext在编写Spark应用的.py文件时，可以通过importpyspark引入该模块，并通过SparkConf对Spark的启动
- PySpark 使用pyarrow指定版本
SLUMBER_PARTY_
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背景说明在PySpark3.1.3环境中，当需要使用与集群环境不同版本的PyArrow(如1.0.0版本)时，可以通过以下方法实现，而无需更改集群环境配置完整操作说明去pyarrow·PyPI下载对应版本的whl文件后缀whl直接改成zip解压后有两个文件夹，分别是pyarrow和pyarrow-1.0.0.dist-info直接把那两个文件夹打包成pyarrow.zip因为pyarrow里不是单
- Spark入门指南：大数据处理的第一个Hello World程序
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Spark入门指南：大数据处理的第一个HelloWorld程序关键词：Spark、大数据处理、RDD、WordCount、PySpark、分布式计算、HelloWorld程序摘要：本文以经典的WordCount程序为切入点，系统讲解ApacheSpark的核心概念、开发流程与实战技巧。通过从环境搭建到代码实现的全流程解析，帮助大数据初学者快速掌握Spark的基础操作，理解分布式计算的核心逻辑。文章
- pyspark==windows单机搭建
一个java开发
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下载安装JDK17,配置JAVA_HOME下载安装hadoop-3.3.5并完整替换bin目录,配置HADOOP_HOMEIndexof/hadoop/common/hadoop-3.3.5GitHub-cdarlint/winutils:winutils.exehadoop.dllandhdfs.dllbinariesforhadoopwindows下载spark配置SPARK_HOME安装py
- 大数据领域的数据工程：从理论到实践
AI天才研究院
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大数据领域的数据工程：从理论到实践关键词：数据工程、大数据处理、ETL/ELT、数据湖、数据仓库、数据治理、云计算摘要：本文系统解析大数据领域的数据工程体系，从理论架构到实战落地展开深度探讨。首先构建数据工程核心概念框架，解析数据集成、存储、处理、治理的技术原理；其次通过Python和PySpark代码实现数据清洗、分布式处理等关键算法；结合真实项目案例演示数据管道搭建与优化；最后分析金融、电商等
- pyspark依赖环境设置
pypspark异常py49-protocol.Py433avaError:Anerroroccurredwhilecalling0117.sql.org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Task®instage0.0failed4times,mostrecentfailure:Losttask0.3instage0.
- 使用 PySpark 从 Kafka 读取数据流并处理为表
Bug Spray
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使用PySpark从Kafka读取数据流并处理为表下面是一个完整的指南，展示如何通过PySpark从Kafka消费数据流，并将其处理为可以执行SQL查询的表。1.环境准备确保已安装:ApacheSpark(包含SparkSQL和SparkStreaming)KafkaPySpark对应的Kafka连接器(通常已包含在Spark发行版中)2.完整代码示例frompyspark.sqlimportSp
- Hugging Face + Spark：打造高效的 NLP 大数据处理引擎(一)
在自然语言处理（NLP）领域，HuggingFace是不可或缺的处理库，而Spark则是大数据处理的必备工具。将两者的优势结合起来，可以实现高效的NLP大数据处理。以下是结合HuggingFace和Spark的两种方法，基于Spark&PySpark3.3.1版本进行探索。方法一：升级Spark版本至3.4及以上如果你愿意升级Spark版本到3.4或更高版本，那么结合HuggingFace和Spa
- linux下载pyspark并修改默认python版本
yishan_3
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使用deadsnakesPPA（适用于旧版Ubuntu）如果官方仓库没有Python3.8，可通过第三方PPA安装。步骤1：添加PPA仓库bash复制下载sudoadd-apt-repositoryppa:deadsnakes/ppasudoaptupdate步骤2：安装Python3.8bash复制下载sudoaptinstallpython3.8设置Python3.8为默认版本（可选）如果需要
- 关于Spark Shell的使用
2301_78557870
spark大数据分布式
Spark带有交互式的Shell，可在SparkShell中直接编写Spark任务，然后提交到集群与分布式数据进行交互，并且可以立即查看输出结果。SparkShell提供了一种学习SparkAPI的简单方式，可以使用Scala或Python语言进行程序的编写。一、SparkShell简介SparkShell是Spark提供的交互式命令行工具，支持Scala（默认）和Python（PySparkSh
- RDD的自定义分区器-案例
依年南台
大数据
以下是一个更具体的RDD自定义分区器案例，展示如何根据业务需求实现自定义分区逻辑。案例：按用户地区进行数据分区假设我们有一个电商交易数据集，包含user_id（用户ID）和region（地区）字段。我们希望根据用户所在地区将数据分区，以便后续对每个地区的数据进行独立分析。实现步骤定义地区到分区的映射规则实现自定义分区器应用分区器并验证结果代码实现python运行frompysparkimportS
- 使用Pyspark读取CSV文件并将数据写入数据库（大数据）
雨中徜徉的思绪漫溢
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使用Pyspark读取CSV文件并将数据写入数据库（大数据）近年来，随着大数据技术的快速发展，大数据处理和分析已经成为许多企业和组织的重要任务之一。Pyspark作为ApacheSpark的PythonAPI，为我们提供了强大的工具来处理和分析大规模数据集。在本文中，我们将学习如何使用Pyspark读取CSV文件，并将数据写入数据库。首先，我们需要安装和配置Pyspark。请确保你已经安装了Jav
- Spark安装
姬激薄
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一、本地环境安装（单机模式）适合开发和测试，支持Windows、Linux、macOS。1.前置条件Java：Java8或更高版本（建议OpenJDK11+）。bash#检查Java版本java-versionPython（可选）：PySpark需要Python3.6+。Scala（可选）：若使用ScalaAPI，需安装Scala2.12/2.13。2.下载与安装下载Spark：从ApacheSp
- 【小贪】程序员必备：Shell、Git、Vim常用命令
贪钱算法还我头发
小小宝典gitvim编辑器shellsshlinux
近期致力于总结科研或者工作中用到的主要技术栈，从技术原理到常用语法，这次查缺补漏当作我的小百科。主要技术包括：✅数据库常用：MySQL,HiveSQL,SparkSQL✅大数据处理常用：Pyspark,Pandas⚪图像处理常用：OpenCV,matplotlib⚪机器学习常用：SciPy,Sklearn⚪深度学习常用：Pytorch,numpy⚪常用数据结构语法糖：itertools,colle
- pyspark on yarn 配置
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1yarn模式出错pysparkonyarn在pycharm上执行出现以下问题：解决方案：在程序最前面添加如下程序importosos.environ["HADOOP_CONF_DIR"]="/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop"2yarn模式配置2.1SparkSessionfrompyspark.sqlimportSparkSessionimportos
- RDD有哪几种创建方式
痕517
开发语言
RDD（弹性分布式数据集）有以下几种常见的创建方式：###从集合创建通过`parallelize()`方法将本地集合转换为RDD。这种方式适合在测试或处理小规模数据时使用，它能将本地的Python列表、Java数组等集合数据并行化到集群上。-**Python示例**：```pythonfrompysparkimportSparkContext#创建SparkContext对象sc=SparkCon
- scala连接mongodb_Spark教程（二）Spark连接MongoDB
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scala连接mongodb
如何导入数据数据可能有各种格式，虽然常见的是HDFS，但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB，所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。当然，首先你需要在自己电脑上安装spark环境，简单说下，在这里下载spark，同时需要配置好JAVA，Scala环境。这里建议使用Jupyternotebook，会比较方便，在环境变量中这样设置PYSPARK_DRIV
- 大数据毕业设计PySpark+Hadoop航班延误预测系统 航班可视化
QQ21503882
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1.选题背景和意义（1）选题背景在旅行规划中，机票价格一直是旅客关注的重点。机票价格的波动不仅受季节、航线、航空公司等因素的影响，还受到市场供求关系、经济形势等因素的影响。因此，通过对机票价格进行预测分析，可以帮助旅客选择更合适的出行时间和机票购买策略，从而节省旅行成本。（2）意义提高乘客购票决策：基于Hadoop的飞机票价格预测能够提供乘客准确的价格预测信息，帮助他们选择合适的购票时间和最优的价
- Spark应用部署模式实例
qrh_yogurt
spark大数据分布式
Local模式新启动一个终端SparkSubmit#pyspark命令启动的进程，实际上就是启动了一个Spark应用程序SparkStandalone模式讲解：6321SecondaryNameNode#hadoop中HDFS第二数据存储节点，负责定期合并fsimage和editslog文件7475Jps6132DataNode#hadoop中HDFS的数据存储节点，负责存储实际的数据块，并响应来
- spark graphx自用学习笔记及pyspark项目实战（基于GraphX的航班飞行网图分析）
GDUT-orzzzzzz
学习笔记sparkpython大数据
这里写自定义目录标题0.前言1.概念1.1图计算的优势1.2图存储格式1.3GraphX存储模式1.4普通概念2.图的构建（待补充）2.1构建图的方法2.2构建图的过程3.图的操作4.算法5.实战5.1项目要求5.2环境5.3安装5.4代码5.5最终结果参考链接0.前言本篇博客自用，部分内容只包含概念，并且博主本身有一定spark和图论基础，部分模糊的地方，可自行查询。1.概念1.1图计算的优势基
- 在Azure Databricks中实现缓慢变化维度（SCD）的三种类型
weixin_30777913
数据仓库pythonsparkazure云计算
在AzureDatabricks中使用PySpark实现缓慢变化维度（SCD）的三种核心类型，需结合SparkSQL和DataFrameAPI的特性，并利用DeltaLake的事务支持。以下是具体设计与实现步骤，以及测试用例：通过以下步骤，可在AzureDatabricks中高效实现SCD逻辑，确保数据历史可追溯且符合业务需求。类型1：覆盖旧值（OverwriteOldValue）设计要点直接更新
- 跨领域大数据抓取与融合：Python爬虫实战指南
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目大数据python爬虫人工智能开发语言easyui
目录引言跨领域大数据抓取与融合的背景与意义技术选型与工具介绍Python爬虫框架：Scrapy、BeautifulSoup、Selenium数据处理与存储：Pandas、NumPy、MongoDB数据融合与分析：PySpark、TensorFlow实战项目：跨领域数据抓取与融合项目概述数据抓取抓取电商数据抓取社交媒体数据抓取新闻数据数据清洗与预处理数据融合与分析代码实现与详细解析电商数据抓取代码社
- PySpark数据透视表操作指南
闯闯桑
大数据sparkpython
在PySpark中，可以使用pivot()方法实现类似Excel数据透视表的功能。以下是详细操作步骤和示例：1.基本语法df.groupBy([行维度列])\.pivot([列维度列])\.agg([聚合函数])\.fillna(0)#可选，填充空值2.示例数据假设有以下DataFrame(sales_df)：+-------+----------+------+-------+|region|p
- 在AWS Glue中实现缓慢变化维度（SCD）的三种类型
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awsetlsql开发语言数据仓库
根据缓慢变化维度（SCD）的三种核心类型（类型1、类型2、类型3），以下是基于AWSGlue的实现设计、步骤及测试用例：一、AWSGlue实现SCD的设计与步骤1.SCD类型1（覆盖旧值）设计目标：直接更新目标表中的记录，不保留历史数据。技术选型：使用AWSGlueETL作业（PySpark）目标存储：S3（Parquet格式）或AmazonRedshift数据比对方式：基于业务键（如custom
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到，要实现javax.servlet.Servlet接口（即写自己的Servlet应用），你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ，也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet（这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度，减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面，例如优化查询速度，优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有：
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时，执行http请求任务，失败时需要有重试机制，并根据失败次数的增加，重试间隔也相应增加，任务可能并发。
由于是耗时任务，首先考虑的就是用线程来实现，并且为了节约资源，因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试，选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是，不同版本数据库提供的系统表会有不同，你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表，然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行，减少冗余代码；还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名（子类）extends 类名（父类）{ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法，但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性，但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写，但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画，类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于，需求是浮出一个窗口，之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下：
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡，ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后，在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文：http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行；B依言执行，再将结果给A；A再继续操作。 所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回，同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中，经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来：
Java的内核和class文件是基于unicode的，这使Java程序具有良好的跨平台性，但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面，
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式：
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action，配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释：
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见：http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下：
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例，比例越大，压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针，比如 h1 ， h2 ，判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法，Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作：
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ，以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis，不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化，还因为它支持的单个对象比较大，而且数据类型丰富，不只是缓存 session，还可以做其他用途，一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐，因为它的服务器使用范围比较多，不仅限于tomcat ，而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent（聚合统计）
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询，也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目：怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话，当然顺序是不一定的，很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决，但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...！
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式：
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入；
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的，所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例，并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱，泛型，可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月，Yehuda Katz 完成了JSON API(英文，中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后，在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
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工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询，经过双方不断的接洽和了解，并通过基本的可行性讨论够，初步达成制作协议，这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组，小组成员包括：项目经理，网页设计，程序员，测试员，编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
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每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾：由于需要修改同一个模板，里面包含2个不同的内容，第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样，其他过滤器，内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not，继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子：统计RDD分区中的元素及数量
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sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字：Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的，在生成RDD时候，一般可以指定分区的数量，如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时候，则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数，如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x（包含tomcat 6.x）的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者：zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案，我们通过FIS的二次封装能力，封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1，fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2，下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f
