《同花顺》专题

介绍 imi 框架的雪花算法生成组件 Github: https://github.com/imiphp/imi-snowflake Composer 本项目可以使用composer安装，遵循psr-4自动加载规则，在你的 composer.json 中加入下面的内容: { "require": { "imiphp/imi-snowflake": "~1.0" }

Gas和交易花费 那么你是如何付钱的呢？私底下，交易规定了gas限额和gasprice，两者都可以直接在交易对象中指定。 gas限额是为了保护您免受错误代码的运行而导致您的资金耗尽。gasPrice与gas表示你愿意支付执行事务的Wei的最高金额。你指定的gasPrice是矿工用来对交易进行排序以包含在块链中。一个单位gas的Wei的价格也就是VM的运营价格。 运行合约所产生的gas开支，将被您账

历史 现在的Android如日中天。每天150万部的Android设备被激活，全球Android用户有7亿。三星也凭借Android手机，成为第一大智能手机生产商。而Android在2007年最初发布时，当时负责微软移动开发的Scott Horn评论说，“我看不出他们(Android)能有多大的影响”。如今，Android的成功已经不需要预测。 移动操作系统份额 Android是Google收购的

我正在尝试使用spark Streaming从Kafka中消耗一些数据。 我创造了2个工作岗位, 一个简单的Kafka作业，它使用:

我对Apache Spark很陌生，有时仍在努力。我正在尝试导入一个非常复杂的json文件，并在将其保存到拼花文件之前将其展平。 我的json文件是一个存储树。 每个商店都可以有一个字段，该字段是一个帐户数组。一个帐户有3个必填字段和两个可选字段。所以我有一个数据框，它的字段可以有3种不同的类型。 在数据帧中导入文件并没有什么大不了的，但在扁平化过程中，我可能希望对两个数据帧进行联合，这两个数据帧

我已按照以下指南在本地计算机（Windows 10）上安装spark：https://changhsinlee.com/install-pyspark-windows-jupyter/. 从Anaconda启动笔记本并运行时： 它需要很长时间，而且不会完成（至少在60分钟内）。 在此之前，我收到了错误“java-gage-Process-exited-前…”。阅读此内容后：“https://sta

问题内容： 我对这个尖角世界是陌生的，我对使用双花括号{{}}和单花括号{}感到困惑，或者有时不使用花括号来包含指令中的表达式 问题答案： {{}}-双大括号： 是Angular表达式，当您希望将内容编写为HTML时非常方便： 不要在已经是表达式的地方使用它们！ 例如，该指令将引号之间的任何内容都视为一个表达式： {}-大括号： 我们知道JavaScript代表对象。这里也没有什么不同： 使用一些

当我使用spark-submit with master yarn和deploy-mode cluster提交spark作业时，它不会打印/返回任何applicationId，一旦作业完成，我必须手动检查MapReduce jobHistory或spark HistoryServer来获取作业细节。 我的集群被许多用户使用，在jobHistory/HistoryServer中找到我的作业需要很多时

问题内容： 在我的猪代码中，我这样做： 我想用spark做同样的事情。但是，不幸的是，我看到我必须成对进行： 是否有联合运算符可以让我一次对多个rdds进行操作： 例如 这是一个方便的问题。 问题答案： 如果这些是RDD，则可以使用方法： 没有等效项，但这只是一个简单的问题： 如果要在RDD上大量使用和重新创建，可能是避免与准备执行计划的成本相关的问题的更好选择：

谢谢。

我有一个Spark集群运行在hdfs之上的纱线模式。我启动了一个带有2个内核和2G内存的worker。然后我提交了一个具有3个核心的1个执行器动态配置的作业。不过，我的工作还能运转。有人能解释启动worker的内核数量和为执行者请求的内核数量之间的差异吗。我的理解是，由于执行者在工人内部运行，他们无法获得比工人可用的资源更多的资源。

我正在构建作用于多个流的Apache Spark应用程序。 我确实阅读了文档中的性能调优部分:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#performan-tuning 我没有得到的是： 1）流媒体接收器是位于多个工作节点上，还是位于驱动程序机器上？ 2）如果接收数据的节点之一失败（断电/重新启动）会发

我正在使用Spark-Cassandra连接器1.1.0和Cassandra 2.0.12。 谢谢， 沙伊

本文向大家介绍Java实现雪花算法(snowflake)，包括了Java实现雪花算法(snowflake)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文主要介绍了Java实现雪花算法(snowflake)，分享给大家，具体如下： 简单描述 最高位是符号位，始终为0，不可用。 41位的时间序列，精确到毫秒级，41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。注意，41位时