1.Spark Core读取ES的分区问题分析
2.python有多少内容？
3.有什么关于 Spark 的书推荐？

Spark Core读取ES的分区问题分析

       撰写本文的初衷是因近期一位星球球友面试时，面试官询问了Spark分析ES数据时，生成的RDD分区数与哪些因素相关。

       初步推测，这与分片数有关，但具体关系是prometheus优化源码什么呢？以下是两种可能的关系：

       1).类似于KafkaRDD的分区与kafka topic分区数的关系，一对一。

       2).ES支持游标查询，那么是否可以对较大的ES索引分片进行拆分，形成多个RDD分区呢？

       下面，我将与大家共同探讨源码，了解具体情况。

       1.Spark Core读取ES

       ES官网提供了elasticsearch-hadoop插件，对于ES 7.x，hadoop和Spark版本的支持如下：

       在此，我使用的ES版本为7.1.1，测试用的Spark版本为2.3.1，没有问题。整合es和spark，导入相关依赖有两种方式：

       a，导入整个elasticsearch-hadoop包

       b，仅导入spark模块的包

       为了方便测试，我在本机启动了一个单节点的ES实例，简单的测试代码如下：

       可以看到，Spark Core读取RDD主要有两种形式的API：

       a，esRDD。这种返回的是一个tuple2类型的RDD，第一个元素是id，第二个是脉聊官方源码一个map，包含ES的document元素。

       b，esJsonRDD。这种返回的也是一个tuple2类型的RDD，第一个元素依然是id，第二个是json字符串。

       尽管这两种RDD的类型不同，但它们都是ScalaEsRDD类型。

       要分析Spark Core读取ES的并行度，只需分析ScalaEsRDD的getPartitions函数。

       2.源码分析

       首先，导入源码github.com/elastic/elasticsearch-hadoop这个gradle工程，可以直接导入idea，然后切换到7.x版本。

       接下来，找到ScalaEsRDD，发现getPartitions方法是在其父类中实现的，方法内容如下：

       esPartitions是一个lazy型的变量：

       这种声明的原因是什么呢？

       lazy+transient的原因大家可以思考一下。

       RestService.findPartitions方法只是创建客户端获取分片等信息，然后调用，分两种情况调用两个方法：

       a).findSlicePartitions

       这个方法实际上是在5.x及以后的ES版本，同时配置了

       之后，才会执行。实际上就是将ES的分片按照指定大小进行拆分，必然要先进行分片大小统计，然后计算出拆分的分区数，最后生成分区信息。具体代码如下：

       实际上，调试vue非源码分片就是通过游标方式，对_doc进行排序，然后按照分片计算得到的分区偏移进行数据读取，组装过程是通过SearchRequestBuilder.assemble方法实现的。

       这个实际上会浪费一定的性能，如果真的要将ES与Spark结合，建议合理设置分片数。

       b).findShardPartitions方法

       这个方法没有疑问，一个RDD分区对应于ES index的一个分片。

       3.总结

       以上就是Spark Core读取ES数据时，分片和RDD分区的对应关系分析。默认情况下，一个ES索引分片对应Spark RDD的一个分区。如果分片数过大，且ES版本在5.x及以上，可以配置参数

       进行拆分。

python有多少内容？

       导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于python有多少内容的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

python基础都有哪些内容呢?

       阶段一：Python开发基础

       Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、雨点下落动画源码常用模块等。

       阶段二：Python高级编程和数据库开发

       Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

       阶段三：前端开发

       Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。

       阶段四：WEB框架开发

       Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、RestfulAPI等。

       阶段五：爬虫开发

       Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

       阶段六：全栈项目实战

       Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

       阶段七：数据分析

       Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

       阶段八：人工智能

       Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、andlua启动次数源码无人驾驶等。

       阶段九：自动化运维开发

       Python全栈开发与人工智能之自动化运维开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

       阶段十：高并发语言GO开发

       Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

       这是我校课程大纲，不妨试试！

       Python需要学习什么内容，好学吗？

       Python相对来说挺好入门的，不过也不要掉以轻心，学习的时候还是应该认真努力，学习内容整理如下：

       Python语言基础：主要学习Python基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。

       Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

       Pythonweb开发：主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、Flask以及Tornado)。

       Linux基础：主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及LinuxShell开发等。

       Linux运维自动化开发：主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali密码破解实战。

       Python爬虫：主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

       Python数据分析和大数据：主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python金融数据分析;HadoopHDFS、pythonHadoopMapReduce、pythonSparkcore、pythonSparkSQL以及pythonSparkMLlib。

       Python机器学习：主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

python基础都有哪些内容呢

       1.HelloWorld

       实例HelloWorld.py

       #!/usr/bin/python3?

       print(“Hello,World!”);

       运行脚本

       $pythonHelloWorld.py

       注解：以如上方式运行，第一行无意义；但以./HelloWorld.py的方式运行，第一行则指定python解释器的位置

       2.标识符

       必须字母或下划线开头

       标识符其他部分是字母、下划线和数字

       大小写敏感

       3.设置编码

       默认情况下，Python3源码文件以UTF-8编码，所有字符串都是unicode字符串。当然你也可以为源码文件指定不同的编码：

       #--coding:cp---

       4.注释

       python单行注释以?#?开始，多行注释可以用多个?#?或?'''?和?"""?

       例子

       #!/usr/bin/python3?

       #注释?

       #注释

       '''?

       注释?

       注释?

       '''

       """?

       注释?

       注释?

       """?

       print(“Hello,World!”)

       4.行和缩进

       python使用行缩进代表代码块而不需要（{ }），同一个代码块的行缩进必须一致，否则报错。

       5.多行语句

       python如果一个语句过长可以用\实现多行语句。

       sum=one+\?

       two+\?

       three

       6.等待用户输入

       执行下面的程序在按回车键后就会等待用户输入：

       #!/usr/bin/python3?

       input(“按下enter键退出。”)

       用户按下键时，程序将退出。

       7.import与from…import

       在python用import或者?from…import?来导入相应的模块。?

       将整个模块(somemodule)导入，格式为：*importsomemodule*?

       从某个模块中导入某个函数,格式为：?fromsomemoduleimportsomefunction?

       从某个模块中导入多个函数,格式为：?fromsomemoduleimportfirstfunc,secondfunc,thirdfunc?

       将某个模块中的全部函数导入，格式为：?fromsomemoduleimport

*学习python的话大概要学习哪些内容？

       想要学习Python，需要掌握的内容还是比较多的，对于自学的同学来说会有一些难度，不推荐自学能力差的人。我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：

       Python学习顺序：

       ①Python软件开发基础

       掌握计算机的构成和工作原理

       会使用Linux常用工具

       熟练使用Docker的基本命令

       建立Python开发环境，并使用print输出

       使用Python完成字符串的各种操作

       使用Pythonre模块进行程序设计

       使用Python创建文件、访问、删除文件

       掌握import语句、From…import语句、From…import*语句、方法的引用、Python中的包

       ②Python软件开发进阶

       能够使用Python面向对象方法开发软件

       能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作

       掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发

       能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件

       能开发多进程、多线程软件

       ③Python全栈式WEB工程师

       能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓

       能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧

       ④Python多领域开发

       能够使用Python熟练编写爬虫软件

       能够熟练使用Python库进行数据分析

       招聘网站Python招聘职位数据爬取分析

       掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别

       掌握基本设计模式、常用算法

       掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法

       想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。

       祝你学有所成，望采纳。

       请点击输入描述

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python有多少内容的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python有多少内容的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

有什么关于 Spark 的书推荐？

       《大数据Spark企业级实战》本书共包括章，每章的主要内容如下。

       第一章回答了为什么大型数据处理平台都要选择SPARK。为什么spark如此之快?星火的理论基础是什么?spark如何使用专门的技术堆栈来解决大规模数据处理的需要?第二章回答了如何从头构建Hadoop集群的问题。如何构建基于Hadoop集群的星火集群?如何测试火星的质量?第三章是如何在一个集成开发环境中开发和运行星火计划。如何开发和测试IDA中的spark代码?

       在这4章中，RDD、RDD和spark集成战斗用例API的作用类型将用于实际的战斗RDD。

第四章分析了星火独立模式的设计与实现、星火集群模型和星火客户端模式。

第五章首先介绍了spark core，然后通过对源代码的分析，分析了spark的源代码和源代码，仔细分析了spark工作的整个生命周期，最后分享了spark性能优化的内容。

       这说明了一步一步的火花的特点是使用了大约个实际案例，并分析了spark GraphX的源代码。

第八章，在星火SQL实践编程实践的基础上，详细介绍了星火SQL的内容。第九章讲了从快速启动机器学习前9章,MLlib的分析框架,基于线性回归、聚类,并解决协同过滤算法,源代码分析和案例启示MLlib一步一步,最后由基本MLlib意味着静态和朴素贝叶斯算法,决策树分析和实践,进一步提高的主要引发机器学习技巧。第十章详细描述了分布式存储文件系统、超轻粒子和超轻粒子的设计、实现、部署和使用。第十一章主要介绍了火花流的原理、源代码和实际情况。第十二章介绍了spark多语种编程的特点，并通过实例介绍了spark多语言编程。最后，将一个综合的例子应用到spark多语言编程的实践中。第十三章首先介绍了R语言的基本介绍和实践操作，介绍了使用sparkr和编码的火花，并帮助您快速使用R语言和数据处理能力。在第十四章中，详细介绍了电火花放电的常见问题及其调谐方法。首先介绍了个问题，并对它们的解决方案进行了优化。然后，从内存优化、RDD分区、对象和操作性能优化等方面对常见性能优化问题进行了阐述，最后阐述了火花的最佳实践。

       附录从spark的角度解释了Scala，并详细解释了Scala函数编程和面向对象编程。