sparkMD5计算哈希值的原理 首先我们了解下哈希以及哈希值的概念,哈希的用途,下面是摘自某网站对hashing的概念介绍: Hashing is the process of using an algorithm to map data of any size to a fixed length. This is called a hash value. Hashing is used to create high performance, direct access data s...
在理解 SparkMD5 的基础上,我们可以通过类图来更直观地展示它的结构和方法。以下是 SparkMD5 的类图: usesSparkMD5+append(data: ArrayBuffer) : void+end() : StringFileReader+onload: function+readAsArrayBuffer(file: File) : void 4. 哈希计算的流程 理解MD5 哈希计算的流程对于开发者来说是非常重要的。以...
// 在处理每一条数据记录的时候,可以复用同一个Partition内的MD5对象 md5.digest(word.getBytes).mkString }) newPartition }) 相比前一个版本,我们把实例化 MD5 对象的语句挪到了 map 算 子之外。如此一来,以数据分区为单位,实例化对象的操作只需要执行一次,而同一个数据分区中所有的数据记录,都可以共享该 MD...
importSparkMD5from'spark-md5'varhexHash=SparkMD5.hash('Hi there');// hex hashvarrawHash=SparkMD5.hash('Hi there',true);// OR raw hash (binary string)console.log(hexHash);//d9385462d3deff78c352ebb3f941ce12console.log(rawHash);//Ù8TbÓÞÿxÃRë³ùAÎ 还有另外一种用法,...
原文:zh.annas-archive.org/md5/D22F0E873CEFD5D61BC00E51F025B8FB 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 随着深度学习在现代工业中迅速被广泛采用,组织机构正在寻找将流行的大数据工具与高效的深度学习库结合起来的方法。这将有助于深度学习模型以更高的效率和速度进行训练。
word => { // 在处理每一条数据记录的时候，可以复用同一个Partition内的MD5对象 md5.dig...
BulkLoad原理是先利用mapreduce在hdfs上生成相应的HFlie文件,然后再把HFile文件导入到HBase中,以此来达到高效批量插入数据。 /*** 批量插入 多列*/def insertWithBulkLoadWithMulti(): Unit={ val sparkSession= SparkSession.builder().appName("insertWithBulkLoad").master("local[4]").getOrCreate() ...
PageRank算法简介 PageRank是执行多次连接的一个迭代算法,因此它是RDD分区操作的一个很好的用例。算法会维护两个数据集:一个由(pageID,linkList)的元素组成,包含每个页面的相邻页面的列表;另一个由(pageID,rank)元素组成,包含每个页面的当前排序值。它按如下步骤
spark-md5.js 地址:satazor/js-spark-md5 README.md中有spark-md5.js的使用demo,可以去看看。 2、断点续传是如何实现的? 断点续传可以实现这样的功能,比如RD上传200M的文件,当用户上传完199M时,断网了,有了断点续传的功能,我们允许RD再次上传时,能从第199M的位置重新上传。 实现原理: 实现断点续传的前提是,...