spark数据倾斜以及解决方案
对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。
对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模（节点数量）的增加，应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟，当机器数量增加到3台时，理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是，想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N，就必须保证每台机器的任务量相等。不幸的是，很多
人工智能
机器学习入门总结和各类常用神经网络汇总(第一篇)
这里总结了李宏毅老师的机器学习的课程。首先我们将会了解到机器学习的概念，但是课程的主要观点将会聚焦到Deep Learning。进行了解之后我们会学习到监督学习( supervised learning )的相关网络，还有自监督学习(self- supervised learning)的相关知识，包括生成对抗网络（GAN），BERT，Tansformer等。后面还会讲到强化学习（Reinforce
Qt Creator牵手DeepSeek，开启AI开发新征程
一、引言在当今软件开发的快速发展进程中，人工智能（AI）技术正以惊人的速度融入各个环节，为开发者带来了前所未有的便利和效率提升。从代码自动补全到智能错误检测，AI 的应用让软件开发过程变得更加智能、高效 。其中，大语言模型如 DeepSeek 的出现，更是为开发者提供了强大的智能助手，能
Elasticsearch-聚合
零、本文纲要
一、聚合
1、常见的聚合类型
2、参与聚合的字段类型
二、聚合DSL
1、桶（Bucket）聚合
① 桶聚合结果排序
② 限定桶聚合范围
2、度量（Metric）聚合
三、RestClient实现聚合
1、编写DSL语句
2、解析聚合结果
tips：Ctrl + F快速定位所需内容进行阅读吧。
一、聚合
官方文档：Aggregations。
聚合（aggregations）可以实
VSCode CLine 插件(Claude dev)自定义配置使用 Opneai GPT模型 或 Claude 3.5 模型进行 AI 开发
简介本教程将指导您如何在 Visual Studio Code (VSCode) 中安装和自定义配置 CLine 插件，并使用 Claude 3.5 模型进行 AI 开发。通过本教程，您将能够高效地利用 AI 助手提升开发效率。重点注意事项
重点：无论是用 Openai GPT系列模型还是 Claude系列模型，都是选择 Openai 兼
一文了解 NebulaGraph 上的 Spark 项目
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号
最近我试着搭建了方便大家一键试玩的 Nebula Graph 中的 Spark 相关的项目，今天就把它们整理成文分享给大家。而且，我趟出来了 PySpark 下的 Nebula Spark Connector 的使用方式，后边也会一并贡献到文档里。
NebulaGraph 的三个 Spark 子项目
我曾经围绕 NebulaGr
Hbase——运行原理
一、Hbase的架构
架构角色
Region Server
Region Server 为 Region 的管理者，其实现类为 HRegionServer，主要作用如下:
对于数据的操作：get, put, delete；
对于 Region 的操作：splitRegion、compactRegion。
Master
Master 是所有 Region Se
