《分库分表》专题

在Google Analytics（分析）跟踪Ver1中，它具有类。 但当我使用Google Analytics Tracking Ver2时，它没有类。我不知道我应该用哪门课来代替。 在使用Google Analytics跟踪时声明的清单中： 你能帮帮我吗。

我的代码经常调用具有多个（不可预测的）分支的函数。当我分析时，我发现这是一个小瓶颈，大部分CPU时间用于条件JMP。 考虑以下两个函数，其中原始函数有多个显式分支。 这是一个新函数，我试图在其中删除导致瓶颈的分支。 然而，当我分析新代码时，性能只提高了大约20%，而且调用本身(对mem_funcs数组中的一个func)花费了很长时间。 第二个变量仅仅是一个更隐含的条件吗，因为CPU仍然无法预测将要

我想把线切成百分比。例如： -我的测试计划 -注册线程（此任务应为） -登录线程（此任务应为@） -搜索线程（此任务应为0） -添加新主题（此任务应为） 我怎么做这个分区？ 谢谢

我正在实现一个相当快的质数生成器，我得到了一些不错的结果，在埃拉托斯特尼的筛子上进行了一些优化。特别是，在算法的初步部分，我以这种方式跳过2和3的所有倍数： 这里是一个根据埃拉托色尼筛的布尔数组。我认为这是一种只考虑质数2和3的轮式因式分解，按照模式2、4、2、4递增。. 我想做的是实现一个更大的轮子，也许考虑素数2，3和5。 我已经阅读了很多关于它的文档，但我没有看到任何使用埃拉托斯特尼筛子的实

当我们基于某个键在流上应用组 by 函数时，kafka 如何计算这一点，因为相同的键可能存在于不同的分区中？我看到了（）函数，它基本上对数据进行了重新分区，但我不明白它是什么意思。它会将具有相同键的所有消息移动到单个分区中吗？另外，我们可以通过（）方法调用的频率如何？如果有要求，我们可以在收到每条消息后调用它吗？请建议。谢谢

我试图优化两个spark dataframes之间的联接查询，让我们将它们称为df1、df2（在公共列“saleid”上联接）。df1非常小(5M)，所以我在spark集群的节点中广播它。df2非常大（200米行），所以我尝试通过“saleid”对它进行桶/重新分区。 例如： 分区： 水桶： 我不知道哪一个是正确的技术使用。谢谢。

我有一个字符串和一个ArrayList。字符串中有几个单词，用空格隔开，例如“firstword second third”。我想将字符串拆分为几个部分，并将“piece”字符串添加到ArrayList中。

根据Spark 1.6.3的文档，应该保留结果数据表中的分区数： 返回由给定分区表达式分区的新DataFrame，保留现有的分区数 Edit：这个问题并不涉及在Apache Spark中删除空DataFrame分区的问题（例如，如何在不产生空分区的情况下沿列重新分区），而是为什么文档所说的内容与我在示例中观察到的内容不同

今年第三家面试公司是得物旗下的95分商业分析师。现在看录音回放，感觉当时的回答好糟糕啊！！！ 面试得物的是一个超级无敌温柔的商业分析师。感觉就像是小姐姐一样亲切一直引导你，但我还是经验尚浅。准备的不够充分吧。 开头一贯都是先让做自我介绍。 然后接下来就问我目前所在位置+实习能够实习多久之类的问题。 接下来就是扔给我之前HR发我的两道题，一道是有关费米估算问题的求解，另一道是SQL题。 费米估算问题

1、成倍提高系统承载能力并降低成本 单机遇到资源瓶颈时，要想支持更大的用户量，一般是优化业务和增加服务器配置。然而这么做只能是杯水车薪，成本巨大并且效果非常有限。 GatewayWorker支持分布式部署，你可以利用多台价格低廉的普通服务器，组成一个庞大的服务器集群，成倍的增加系统承载能力，这不管在资金成本上还是人力成本上都是最划算的方案。 2、提高系统稳定性 单机对外提供服务，则风险很大，服务器

Suppose a sorted array is rotated at some pivot unknown to you beforehand. (i.e., 0 1 2 4 5 6 7 might become 4 5 6 7 0 1 2). You are given a target value to search. If found in the array return its in

目标 在这一章当中， 我们将学习使用基于标记的分水岭算法来进行图像分割 我们将看到：cv2.watershed() 理论基础 任何灰度图像可以被看作是一个地形表面，其中高强度表示峰和山，而低强度表示山谷。你开始用不同颜色的水（标签）填充每个孤立的山谷（局部最小值）。随着水位上升，根据附近的山峰（梯度），来自不同山谷的水，明显不同的颜色将开始合并。为了避免这种情况，你在水合并的地方建立障碍。你继续填

下面是几种常见的Spring工具的类型 : – 静态工具方法类 通常以作为类名后缀 类的成员函数定义为 一般不通过创建类实例方式使用，而是通过直接被使用 一般完全无状态,(即使有状态,也一般是维护类静态成员属性static member field ) 工具方法命名通常可以"望文知意"，可以知道其目的 – "某某"配置器 – "某某"增强器 – "某某"加载器 – "某某"后置处理器 – "某某"

在回归中，我们试图预测连续输出变量 - 而不是我们在之前的分类示例中预测的标称变量。 让我们从一个简单的玩具示例开始，其中包含一个特征维度（解释性变量）和一个目标变量。 我们将使用一些噪声从正弦曲线创建数据集： x = np.linspace(-3, 3, 100) print(x) rng = np.random.RandomState(42) y = np.sin(4 * x) + x +