Apache Beam Pipeline（Dataflow）-解释无界数据的执行时间
我的一些转换的持续时间明显高于其他转换，这意味着转换需要更多的时间。但是，对于这种不均匀分布如何影响我的执行，特别是当我有一个窗口函数时，还有什么其他含义呢？
还有，这和自动缩放有关吗？例如，如果执行所用的时间超过一定的阈值，是否会有更多的工人被解雇？或者自动缩放依赖于输入端的数据量？
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语法和语义分析的结果是抽象语法树AST，再往后编译原理还有代码生成及优化的很大一部分，但如果只是做一个执行器，到AST为止就可以解释执行了，当然就算不生成AST，解析执行也可以，只是基于之前说过的原因，极少采用解析执行的方式 目前的大多数解释执行的语言，都是在虚拟机解释字节码执行，这个后面再说，它只是把AST的解释串行化了而已，事实上ruby在1.9版本之前是解释AST执行的，到1.9整合了YAR
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字节码的解释执行和AST的解释执行有类似之处，而且更简单，因为树形结构已经展开成顺序了，以栈虚拟机为例，为方便起见，假设所有的指令都在一个指令数组里，每个元素是一个指令对象，有code和arg两个属性，解释器入口： Object execute(Inst[] inst_list, Object[] func_arg); 由于continue和break已经被jmp指令代替了，这里我们认为exec
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这里的数据流有点新手，但是已经成功地创建了一个运行良好的pipleine。 pipleine从BigQuery读入查询，应用ParDo（NLP函数），然后将数据写入新的BigQuery表。 我试图处理的数据集大约为500GB，有4600万条记录。 当我试着用完整的数据集运行它时，它开始的速度非常快，但随后逐渐变慢，最终失败。此时，作业失败，添加了约900k个元素，约为6-7GB，然后元素计数实际上
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在Spark中有几个优化可以减少批处理的时间。这些可以在优化指南中作了讨论。这节重点讨论几个重要的。 数据接收的并行水平 通过网络(如kafka，flume，socket等)接收数据需要这些数据反序列化并被保存到Spark中。如果数据接收成为系统的瓶颈，就要考虑并行地接收数据。注意，每个输入DStream创建一个receiver（运行在worker机器上） 接收单个数据流。创建多个输入DStrea
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问题内容： 我有一个带有功能的python模块： 有没有办法放入我有评论的命令行解释器？因此，如果我在python中运行以下命令： 我会在下一个评论的范围和上下文中得到我的下一个提示？ 问题答案： 插入 届时将进入python调试器 参见此处：http : //docs.python.org/library/pdb.html
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我试图用时间序列创建一个简单的折线图。问题是androidplot没有正确显示数组中的时间值，即日期已关闭。日期应为： 2001年1月1日、2001年2月1日、2001年3月1日、2001年4月1日、2001年5月1日 但我得到了： 2001年1月1日、2001年1月30日、2001年3月1日、2001年3月31日、2001年5月1日 您可以从格式化的调试信息中看到androidplot解释了什么