1.如何安装cdrecord
2.Typescript高级类型Record
3.MapReduce源码解析之InputFormat
4.源码解析Spark中的源码Parquet高性能向量化读

如何安装cdrecord

       1、下载cdrecord程序。

       2、接着安装源代码

       3、进行编译。

       4、安装程序。

       5、然后创建一个连接指到可执行程序上。

       6、启动程序。cdrecord是一个用于刻录CD最实际好用的命令行工具。

Typescript高级类型Record

       Record是TypeScript中的高级类型，用于创建一组具有给定类型T的源码属性K的类型。它能将一个类型的源码所有属性值映射到另一个类型上，形成一个新的源码类型。例如，源码Record期望数字作为类型，源码工单 小程序源码属性值的源码类型是EmployeeType，那么它将生成具有id、源码fullName和role字段的源码对象类型。

       Record的源码实现相对简单，它将K中的源码每个属性([P in K])都转为T类型。在JavaScript中，源码我们可以通过for...in遍历一个object的源码外卖配送接单源码所有键，然后进行逻辑处理。源码在TypeScript中，源码TS2.1版本提供了类似的功能，它能得出的结果只能赋值给类型。常用Record格式如上所示，它可以处理联合类型、对象、枚举等。

       通过几个demo验证，可以看到Record将IPets类型的每个值（'dog' | 'cat' | 'fish'）都转换为IPetInfo类型。也可以在第一个参数后追加额外的值，如'demo2'中的广告脚本精灵源码'otherAnamial'。复杂业务场景下，Record尤其好用，例如在封装HTTP请求时，用Record定义每个请求方法的形状，简化实现。

       在实际应用中，如在cocos creator engine源码和Vue3源码中，Record特性能帮助抽象和简化复杂逻辑，提升代码的可读性和可维护性。通过抽离业务逻辑至Record定义中，我们可以更加灵活地处理各种请求和操作，同时保持代码的怎么查燕窝源码整洁和模块化。

MapReduce源码解析之InputFormat

       导读

       深入探讨MapReduce框架的核心组件——InputFormat。此组件在处理多样化数据类型时，扮演着数据格式化和分片的角色。通过设置job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)等操作，程序能正确处理不同文件类型。InputFormat类作为抽象基础，定义了文件切分逻辑和RecordReader接口，用于读取分片数据。本节将解析InputFormat、InputSplit、RecordReader的结构与实现，以及如何在Map任务中应用此框架。日出指标源码公式

       类图与源码解析

       InputFormat类提供了两个关键抽象方法：getSplits()和createRecordReader()。getSplits()负责规划文件切分策略，定义逻辑上的分片，而RecordReader则从这些分片中读取数据。

       InputSplit类承载了切分逻辑，表示了给定Mapper处理的逻辑数据块，包含所有K-V对的集合。

       RecordReader类实现了数据读取流程，其子类如LineRecordReader，提供行数据读取功能，将输入流中的数据按行拆分，赋值为Key和Value。

       具体实现与操作流程

       在getSplits()方法中，FileInputFormat类负责将输入文件按照指定策略切分成多个InputSplit。

       TextInputFormat类的createRecordReader()方法创建了LineRecordReader实例，用于读取文件中的每一行数据，形成K-V对。

       Mapper任务执行时，通过调用RecordReader的nextKeyValue()方法，读取文件的每一行，完成数据处理。

       在Map任务的run()方法中，MapContextImp类实例化了一个RecordReader，用于实现数据的迭代和处理。

       总结

       本文详细阐述了MapReduce框架中InputFormat的实现原理及其相关组件，包括类图、源码解析、具体实现与操作流程。后续文章将继续探讨MapReduce框架的其他关键组件源码解析，为开发者提供深入理解MapReduce的构建和优化方法。

源码解析Spark中的Parquet高性能向量化读

       在Spark中，Parquet的高性能向量化读取是自2.0版本开始引入的特性。它与传统的逐行读取和解码不同，采用列式批处理方式，显著提升了列解码的速度，据Databricks测试，速度比非向量化版本快了9倍。本文将深入解析Spark的源码，揭示其如何支持向量化Parquet文件读取。

       Spark的向量化读取主要依赖于ColumnBatch和ColumnVector数据结构。ColumnBatch是每次读取返回的批量数据容器，其中包含一个ColumnVectors数组，每个ColumnVector负责存储一批数据中某一列的所有值。这种设计使得数据可以按列进行高效访问，同时也提供按行的视图，通过InternalRow对象逐行处理。

       在读取过程中，Spark通过VectorizedParquetRecordReader、VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader三个组件协同工作。VectorizedParquetRecordReader负责启动批量读取，它根据指定的批次大小和内存模式创建实例。VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader则负责实际的列值读取，根据列的类型和编码进行相应的解码处理。

       值得注意的是，Spark在数据加载时会重复使用ColumnBatch和ColumnVector实例，以减少内存占用，优化计算效率。ColumnVector支持堆内存和堆外内存，以适应不同的存储需求。通过这些优化，向量化读取在处理大型数据集时表现出色，尤其是在性能上。

       然而，尽管Spark的向量化读取已经非常高效，Iceberg中的Parquet向量化读取可能更快，这可能涉及到Iceberg对Parquet文件的特定优化，或者其在数据处理流程中的其他改进，但具体原因需要进一步深入分析才能揭示。