shuffle单曲循环(有没有舒缓情绪治愈的音乐推荐)
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2023-11-26
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1. shuffle单曲循环,有没有舒缓情绪治愈的音乐推荐?
音乐有一种神奇的力量每一个音符触达灵魂深处,治愈心灵在一个温暖的午后或是关了灯安静的房间用最舒服放松的姿势躺着安安静静地听完一首什么也打败不了你我整理了10首小众音乐,像春天的阳光,温暖治愈。
01
Las Escarlatinas《A Todo Color》
las escarlatinas是一个来自西班牙的Indie Pop乐队,她们是清新厂牌Siesta旗下的乐队。
A todo color是她们05年的作品,甜美可人的小女生,顽皮而略带羞涩,她们曾被形象地誉为“早晨的清新小调”。
她们的天赋并非与生俱来,然而音乐所表达的深刻内涵却能将令人情不自禁的诚挚情怀和无法抗拒美丽有机的融为一体。
2
Raveena《Temptation》
豆瓣@去岁的歌:像被温暖的春风包裹,空灵中透着诱惑,非常温柔。
网易云音乐@6k1Ms:温柔布成围墙,让耳朵犯了规。
网易云音乐@甜莓奶片:你上辈子一定是蜜桃汽水吧,为什么我一看见你就冒粉色泡泡?
3
Hurts《S.O.S.》
这首歌就两个字:深情。不折不扣的英国绅士,主唱非常帅。建议带上耳机欣赏,你一定也会沦陷。
网易云音乐@病毒与细胞:今天参加兄弟的婚礼,看着屏幕上播放的他和另一半从大学走过来的点点滴滴,突然心里一颤,可能后面要走相亲了,屏幕上也不会出现我和她一起走过的点点滴滴了。
4
gnash《the broken hearts club》
声音干净舒服,很适合吉他弹唱。封面桔梗,未开时花苞像小时候折纸折出的饱满五角星,花语是:永恒又无望的爱。
5
demxntia《tonight》
原台词出自老友记钱德勒给莫妮卡求婚,
Chandler:我以为,开口的时间地点很重要,后来才发现,唯一重要的是你,你让我得到超乎想象的幸福,所以如果你愿意,我愿意用下半生,让你跟我一样幸福。
超甜~在路上走着,或是骑着单车,这首歌都是不二选择~
6
Tamas Wells《valder fields》
Tamas在缅甸从事政府性的艾滋病教育工作时创作了这首歌,轻柔、细碎的情绪通过意识流般的轻声吟唱传递出来,流连于夏日慵懒的景色与个人真实的生存感受之间的沉静无为的意识,仿佛一条缓缓流淌的夏日之河,既对自己的社会责任有着明确的认知与坚持,同时又自在地用个人的方式对现实生活进行解读。
7
Múm《Green Grass of Tunnel》
múm 一支来自冰岛北部的乐队,由两个男孩儿和一对受过专业古典音乐训练的孪生姐妹组成。他们的音乐通常静谧、舒缓,像在孕育一个生命一般每一个音符都是那样认真。
像是精灵在与你对话。
8
The Stars 《Elevator love letter》
The Stars,加拿大多伦多独立乐队。他们的音乐大多曲风清新,旋律偏明快。这首歌属于典型的暖色调小曲。
做一个美女真难啊~
9
Mondialito《Soda》
Mondialito是来自日本名古屋的一支独立民谣乐队,他们的歌大多以法语演唱,曲风清新怡人,如乐队名字给人的感觉,梦的雅朵。
女主唱轻柔得近似耳语的演唱与小提琴声交织,加上轻轻弹奏的吉他,给人一种飘浮于云端般怡然自得的感受。
10
Big Thief 《Paul》
Big Thief的歌几乎就是纯人声+钢琴或吉他伴奏,没有太多处理。慢热型,越听越有味道,低吟浅唱的女声给我的感觉是温柔缱绻。用意象讲述一个个故事。偶尔几首欢快的乐曲带着叛逆调皮的味道。
2. random重排是什么?
使用random包中的shuffle()方法进行重排 注意:shuffle()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调用该方法。random模块中的排序都是按照系统时间的最后一位当做种子进行生成随机数 设定随机种子方法
randseed = 3 random.seed(randseed)1212此后得到的随机数都会以种子3确定随机数 如:执行random.randint(1,3)得到的第一个随机数都会是1,产生的随机数为固定顺序 注:如果每次单独执行一次随机数产生方式,得到的都会是同一个随机数,但是如果循环产生随机数列表,那么将会得到固定的随机数序列。
3. 是如何实现的?
我先声明一下,这个是摘自网络的!!!
一种随机播放系统及方法,对播放的媒体文件组成的播放列表进行处理,决定该媒体文件的播放状态。该系统包括:第一缓存器,记录该播放列表中包含的媒体文件数量;第二缓存器,由多个位组成,该各个位分别对应于该播放列表中的一媒体文件,标示该播放列表中各媒体文件的当前播放状态;选择模块,在执行播放任务时,根据该播放列表中随机选取一媒体文件;分析模块,依据该第二缓存器的存储数据分析该选择模块选取的媒体文件的播放状态;以及播放模块,用来在该分析模块的分析结果为该媒体文件未播放过时,播放该媒体文件;本发明的随机播放系统及方法可实现播放列表中各媒体文件在同一循环中,都能被播放,达到无重复随机播放的功效。
事实上计算机做不到真正的随机,它提供的随机只是基于某种特定算法的伪随机。现在广泛使用的是一种称作线性同余的算法,我向对于它的数学原理楼主你是不关心的,我来通俗的描述一下它的效果。 不可否认存在某一组数具有比较好的随机性(是伪随机),假设拿100亿个随机性数据比较好的数据放在一起,组成一个圆圈,那么我们需要使用随机数的时候,就"随便"找圈上的某个位置开始一直取数,就会得到一组伪随机数了。计算机中自然不会存储这么大的一个随机圈圈的,但是可以达到同样的效果。它的方法是这样的,是圈圈中的前一个数经过一定算法运算可以得到后面的数。先随便给定一个开始值(注意这里的“随便”),称为种子,那么用某算法对种子进行运算,得到一个结果,这个结果作为需要的随机数输出,同时将这个输出作为新的种子进行运算,得到生生不息的随机数。算法一般是确定的,也就是说,给定了一个确定的种子,那么以后的随机序列也就确定下来了------在计算机中,确实也是这样的。 前面讲到一个需要注意的“随便”,怎么去“随便”才能设置一个不确定的种子呢?怎么才能从一个大圈圈上“随便”找到一个入口呢?其实很简单,现在广泛使用的方法是使用系统的当前时间,这是一个时刻改变的值,程序运行时不能保证这个数的具体值,因此可以作为一个“随便”的入口------在计算机中,常用的随机算法都是这样的,使用时间做第一个种子。 “随机”后电脑到底对文件做了什么?怎么做的? 歌曲的随机在有了一个随机数算法以后也就简单了,至于随机有无重复这就是播放器设计者的事情了,设计是允许重复,那么就会可能有重复,不允许就没有,这是作者自定义的。播放器是一个程序,首先它有一个列表,被认为是有序的。现在楼主在考虑怎么用随机打乱它,我来说一下。 如果可以有重复,那么最简单了,每次要播放的时候产生一个随机数N,然后选择列表中的第N首歌曲播放就是了。播放完了再按相同的方法重新选择一首,无需考虑选择到已经播放过的歌曲,因为重复是被允许的。 如果不可以重复,那么可以产生一个不重复的随机序列一次播放。不重复的随机序列怎么产生?答案是一个一个产生,然后与前面产生过的做对比,出现过的直接抛弃。我还有一个更容易接受的算法,为每一个算法安排一个随机数标志,然后按照这个标志的大小对列表进行排序就可以了。这么做有一个小小的瑕疵,如果需要深入研究可以和我讨论。 播放器想要播放那个文件,那么它就可以播放那个文件。因此随机播放的时候不需要对文件做任何动作,只需要吧播放器的播放列表调整一下就可以了
转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6828803d0100iol8.html
4. 大数据主要学习哪些内容?
以下内容是我写的大数据课程大纲,你可以看一下你哪些还不会。大数据课程大纲
希望可以帮到你【此回答转自乐字节教育】
推荐你可以看看java全套大数据课程b站:BV1J5411c78D5. 大数据主要学习什么内容?
前言
要从事计算机行业的工作,不管是什么工作,开发、测试、还是算法等,都是要有一门自己比较熟练的编程语言,编程语言可以是C语言、Java、C++等,只要是和你后续工作所相关的就可以(后续用到其他语言的话,你有一门语言基础了,学起来就快了)。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C++或者Python,而且现在网上有很多好的视频,可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择,知乎或者百度等都有很多讲解了,也可以跟师兄师姐咨询,这样可以少走很多弯路,当然,有人说,走一些弯路总是有好处的,但是我这里说的弯路不是说不犯错误,不调bug,而是指学习资料以及一些知识点的偏重点,这样可以尽量节约一部分时间,刚开始时,总会有点迷,而且当你真正投入进去学习时,会发现时间总是不够用。
我前面是做的Java后端,后续才转的大数据,所以一些Java开发所需要的东西自己也有学习过,也都是按照正常的路线走的,JavaSE阶段,然后数据库,SSM框架,接着做了一些网上找的项目,之后发现对大数据比较感兴趣,就开始找大数据相关的资料学习,看视频,看博客,敲代码,前期大概花了3-4个月吧(公众号的这些资料就是我当时看过的),也是一步步艰难走过来的,刚刚开始接触大数据相关的东西时,一度怀疑这么多东西自己能否学得完,是不是能用得到,学完又忘了,忘了又回头看,不过还好,坚持过来了,还好没有放弃,工作也还ok,找的大数据开发岗,待遇也还不错吧。
下面就说一下我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路(狗头保命.jpg)。因为我现在是做大数据相关的工作了,所以Java后端涉及到的一些SSM框架等知识点我就不介绍了,毕竟后续一段时间也没有做了。自己看过的大数据学习相关的视频+资料大概是200G-300G吧,从Linux->Hadoop->。。。->Spark->项目,还有就是一些面试文档,面经等。一些视频看了两遍或者更多,跟着学,跟着敲代码,做项目,准备面试。涉及到需要学习的东西包括:JavaSE,数据结构与算法(计算机行业必备),MySQL,Redis,ES(数据库这些可以看项目,也可以自己熟练一两个),Linux,Shell(这个可以后期补),Hadoop,Zookeeper,Hive,Flume,Kafka,HBase,Scala(Spark是Scala写的,会Scala做相关的项目会更容易入手),Spark,Flink(这个是找工作时有面试官问过几次liao不liao解,所以找完工作才开始接触学习),相关项目。
编程语言阶段学习 如果是零基础的话,建议还是从视频开始入门比较好,毕竟一上来就看教材,这样有些代码的来龙去脉可能不是很了解。如果是有一些编程语言基础的话,从视频开始也会更简单,一些for、while循环你都知道了,学起来也会快很多。 JavaSE我是选择的某马刘意的为主,因为刚刚开始学Java看过一本从《Java从入门到精通》,没什么感觉,后续又在看了某课网的Java初级视频,还是没感觉出来啥(当时就有点怀疑自己了。。。),可能有点没进入状态。 还好后续找了某马刘意老师的JavaSE视频(我是看的2015年版本,那时候19版还没出),觉得他讲的真的是很好很详细,每个知识点都会有例子,也都会带你敲代码,做测试,可能前面有C语言基础,然后也看过Java的一些语法,所以学起来还是比较顺利,后面的IO流、多线程等知识点时,也有看书看博客,或者看看其他老师的课程,讲解的可能自己比较容易接受就可以,反正都是多尝试(下面会给出视频链接),尽量懂一些,后续可以回头来复习。JavaSE相关的视频,先看一遍,后续有时间建议再看一遍,而且这些经典的视频,看两遍真的是享受。 如果有一定基础了的,JavaSE前面七八天的视频可以加速看,但是不懂的一定要停下开仔细想想,零基础的还是尽量不要加速吧,慢慢来稳些。后面的视频建议还是跟着视频来,尽量不要加速,代码尽量都敲一敲,第一遍基本上一个月到一个半月可以结束。 JavaSE可以说是很基础也很重要的东西,主要重点包括面向对象、集合(List、Map等),IO流,String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程,这些最好是都要熟悉一些,面试也是重点。 JavaSE之后,如果你是要走前端或后端开发路线的话,可以跟着一些网上的视频继续学习,这里我就不多做介绍了。
===========分割线,Scala可以后续Spark阶段再接触学习=============
Scala的学习,Scala是一门多范式 (multi-paradigm) 的编程语言,Scala支持面向对象和函数式编程,最主要的是后续Spark的内容需要用到Scala,所以前面学习了JavaSE,到Spark学习之前,再把Scala学习一波,美滋滋,而且Scala可以和Java进行无缝对接,混合使用,更是爽歪歪。后续Spark学习时基本都是用的Scala,也可能是和Java结合使用,所以Spark之前建议还是先学一波Scala,而且Scala用起来真是很舒服(wordcount一行代码搞定),适合迭代式计算,对数据处理有很大帮助,不过Scala看代码很容易看懂,但是学起来还是挺难的,比如样例类(case class)用起来真是nice,但是隐式转换学起来就相对比较难。学习Scala的建议:1. 学习scala 特有的语法,2. 搞清楚scala和java区别,3. 了解如何规范的使用scala。Scala对学习Spark是很重要的(后面Flink也是要用),虽然现在很多公司还是用Java开发比较多,而且Spark是Scala写的,如果要读源码,会Scala还是很重要的(至少要看得懂代码)。 Scala主要重点包括:隐式转换和隐式参数、模式匹配、函数式编程。这里我看的是某硅谷韩老师的Scala视频,韩老师讲的真的很不错,五星推荐,哈哈。 也许有人会觉得Python也是需要的,但是学习阶段,可能用Java还是比较多,面试也基本都是问Java相关的内容,所以Python后续工作会用到的话,再看看Python的内容吧。
大数据框架阶段学习 大数据这方面的知识点自己可以说真的是从零开始的,刚刚开始学那会Linux基本都没用过,心里那个虚啊,而且时间也紧迫,想起来都是一把辛酸泪。 刚刚开始学的时候,看了厦门大学林子雨的《 大数据技术原理与应用》课程,可能这个课程是面对上课的,所以看了一些,感觉对自己帮助不是很大(并不是说课程不好,可能不太适合自己,如果是要了解理论知识,很透彻,但是俺时间紧迫啊),所以就继续在网上找视频,然后发现某硅谷的培训视频很多人去参加,而且知识点也很齐全,大数据相关组件都有讲课,还有一些项目比较好,所以就找了它相关的视频,当时看的是2018年的,所以视频不算旧。 来一张推荐系统架构的图,先看看
一般来说,Flume+Kafka对数据进行采集聚合传输,一方面Spark对实时数据进行处理,传输给相应的数据处理模块(比如实时数据处理的算法模块,Spark也有提供常见的机器学习算法的程序库),另一方面采集的数据也可以放入数据库(HBase、MongoDB等)中,后续MapReduce对离线数据进行离线处理,数据处理完毕用于后续的使用,数据采集处理的流程大概就是这样。如果是推荐系统,实时推荐会给用户产生实时的推荐结果,让用户进行查阅选择,比如你在界面浏览了或者看了新的物品,然后刷新下界面,可能给你展示的东西就有一些变成跟你刚刚浏览的相关了。离线推荐的话主要是对离线数据进行处理,为物品或种类做出相似的推荐,如果后续用户搜索相应的物品时,给用户展示相应的产品。
大数据学习路线:Linux -> Hadoop -> Zookeeper -> Hive -> Flume -> Kafka -> HBase -> Scala -> Spark -> 项目 - > Flink( 如果需要学习Storm,在Spark前面学习)
一、Linux(基本操作) 一般我们使用的都是虚拟机来进行操作,所以要安装VM( Virtual Machine),我使用的是CentOS,所以VM和CentOS都要跟着安装好,跟着视频操作,一定要动手实践,将一些Linux基本命令熟练掌握,一些VIM编辑器的命令也要会用,做相应的一些配置,使用SecureCRT来做远程登录操作(也可以使用其他的,自己顺手就行)。再强调一遍,基本操作命令尽量熟练一点,如果一下记不住,打印一些常用的,自己看看,多用多实践,慢慢就会用了。还有一些软件包的下载安装卸载等,跟着操作一遍,熟悉下,后续都会使用,Shell编程可以后续补。
二、Hadoop(重点中的重点) Hadoop是一个分布式系统基础框架,用于主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题,也可以说Hadoop是后续整个集群环境的基础,很多框架的使用都是会依赖于Hadoop。主要是由HDFS、MapReduce、YARN组成。这个部分安装Hadoop,Hadoop的三个主要组成部分是重点,对他们的概念要理解出来,知道他们是做什么的,搭建集群环境,伪分布式模式和完全分布式模式的搭建,重要的是完全分布式的搭建,这些部分一定要自己动手实践,自己搭建集群,仔细仔细再仔细,Hadoop的NameNode,DataNode,YARN的启动关闭命令一定要知道,以及他们的启动关闭顺序要记住,不要搞混。后续视频会有一些案例操作,跟着写代码,做测试,把基本环境都配置好,后续这个集群(完全分布式需要三台虚拟机)要一直使用。
三、Zookeeper Zookeeper是一个开源的分布式的,为分布式应用提供协调服务的Apache项目。分布式安装ZK,对ZK有一定的了解就可以了,了解它的应用场景,以及内部原理,跟着做一些操作,基本上有一些了解即可。
四、Hive(重点) Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。Hive的安装,它的数据类型,以及它的数据定义、数据操作有较好的了解,怎么操作表(创建表、删除表,创建什么类型的表,他们有什么不同),怎么操作数据(加载数据,下载数据,对不同的表进行数据操作),对数据的查询一定要进行实践操作,以及对压缩方式和存储格式要有一些了解,用到时不懂也可以去查,最好是能理解清楚。这部分有什么面试可能会问,所以视频后续的面试讲解可以看看,理解清楚。
五、Flume Flume是一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。对于Flume,对它的组成架构,以及对Flume Agent的内部原理要理解清楚,Source、Channel、Sink一定要知道它们的各种类型以及作用,有哪些拓扑结构是常见常用的,例如一对一,单Source、多Channel、多Sink等,它们有什么作用,要理解清楚。还有一个重点,就是对Flume的配置文件一定要了解清楚,不懂的可以上官网查看案例,对于不同的情况,它的配置文件要做相应的修改,才能对数据进行采集处理,视频中的实践案例一定要跟着做。
六、Kafka(重点) Kafka是一个分布式消息队列,用来缓存数据的。比如说实时计算中可以通过Flume+Kafka对数据进行采集处理之后,Spark Streaming再使用Kafka相应的Topic中的数据,用于后续的计算使用。对于Kafka,要理解Kafka的架构,什么是Kafka,为什么需要Kafka,应用场景。基本的命令行操作要掌握,比如怎么创建删除Topic,怎么通过生产者生成数据,消费者怎么消费数据等基本操作,官网也是有一些案例可以查阅的。
七、HBase(重点) HBase是一个分布式的、基于列存储的开源数据库。HBase适合存储PB级别的海量数据,也可以说HBase是很适合大数据的存储的,它是基于列式存储数据的,列族下面可以有非常多的列,列族在创建表的时候就必须指定。所以对HBase的数据结构要有一定的理解,特别是RowKey的设计部分(因为面试被问到过,咳咳,所以点一下),对于它的原理要了解,一些基本操作也要都会,比如创建表,对表的操作,基本的API使用等。
八、Spark(重点中的重点) Spark是快速、易用、通用的大数据分析引擎。一说到Spark,就有一种哪哪都是重点感觉,哈哈。 Spark的组成可以看下图
Spark是基于内存计算的,对于数据的处理速度要比MapReduce快很多很多,而且数据挖掘这些都是要对数据做迭代式计算,MapReduce对数据的处理方式也不适合,而Spark是可以进行迭代式计算,很适合数据挖掘等场景。Spark的Spark SQL能够对结构化数据进行处理,Spark SQL的DataFrame或DataSet可以作为分布式SQL查询引擎的作用,可以直接使用Hive上的表,对数据进行处理。Spark Streaming主要用于对应用场景中的实时流数据进行处理,支持多种数据源,DStream是Spark Streaming的基础抽象,由一系列RDD组成,每个RDD中存放着一定时间段的数据,再对数据进行处理,而且是基于内存计算,速度快,所以很适合实时数据的处理。Spark MLlib提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等,还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。对Spark的核心组件、部署模式(主要是Standalone模式和YARN模式)、通讯架构、任务调度要有一定了解(面试问到了可以说一波),Spark Shuffle要好好理解,还有内存管理要知道,对Spark的内核原理一定要好好理解,不仅面试可能要用,以后工作也是有帮助的。
九、Flink(重点中的重点) Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界(有开始无结束)和有界(有开始有结束)数据流进行有状态计算。现在主要是阿里系公司使用的比较多,很多公司使用的还是Spark居多,而且Flink基本上都是和Spark很多功能大体上一样的,但是以后Flink和Spark孰强孰弱还有待时间的考验,不过Flink近几年越来越火了这是事实,所以如果有时间有精力的话,可以学一学Flink相关的内容也是很不错的。Spark和Flink主要都是在数据处理方面应用,在数据处理方面的话,离线数据处理:Flink暂时比不上Spark,Spark SQL优点在于可以和Hive进行无缝连接,Spark SQL可以直接使用Hive中的表;Flink暂时做不到这一步,因为官方不支持这一操作,Flink只能将数据读取成自己的表,不能直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理:Flink和Spark可以说是平分秋色吧,而且Flink是以事件为驱动对数据进行处理,而Spark是以时间为驱动对数据进行处理,在一些应用场景中,也许Flink的效果比Spark的效果还要好些,因为Flink对数据更加的敏感。比如一秒钟如果触发了成千上万个事件,那么时间驱动型就很难对数据做细致的计算,而事件驱动型可以以事件为单位,一个个事件进行处理,相比而言延迟更低,处理效果更好。现在使用Flink的公司越来越多,有时间学习下,也算是有个准备。
项目阶段 其实某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目,而且都是文档配代码的,B站上也有视频,学习期间可以跟着视频做两到三个项目,自己理清思路,把项目理解透彻,还是可以学到很多东西的。 根据自己情况,选择两到三个项目重点跟着做,理解透彻一点
大数据项目实战 某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目,而且都是文档配代码的,学习期间可以跟着视频做两到三个项目,自己理清思路,把项目理解透彻,还是可以学到很多东西的。根据自己情况,选择两到三个项目重点跟着做,理解透彻一点。相关项目文档资料我已经放到网盘,GongZhongHao回复相应关键字获取领取方式。 相关项目、涉及技术框架及其B站链接(B站链接主要是为了有些小伙伴网盘速度限制,这样就下载文档资料即可)
书籍 书籍部分直接云盘链接保存即可,这里我放两张Java开发和大数据开发我自己的书单(很多,路漫漫,吾将上下而求索~) Java后端书架:
大数据书架:
大概就这些,看完就需要很久了,大部分我也是需要的时候看相应的部分,所以有时间可以好好看下,不然就需要哪一部分看哪一部分,有助于学习即可。
最后 大数据开发也是需要编程基础的,并不是学会使用这些框架怎么样就可以了,所以对于编程语言,数据结构与算法,计算机网络这些基础也是要的,这些基础知识也有助于自己以后的发展,如果是应届生校招的话,面试基本上都是JavaSE和数据结构与算法等的知识点,还有大数据组件相关的知识点,以及对项目的理解,这些都是要自己面试前准备好的,多看面经,多找面试题看,面几次,心里有谱了,后续面试就好了。 不管是从事什么样的计算机相关的岗位,编程都是很重要的,数据结构与算法特别重要,还有就是leetcode等编程网站刷题,提升自己的编程思维,后续笔试面试都要要的。 要将一行行代码看做一叠叠rmb,但是一行行代码能不能转换成一叠叠rmb,自己就一定要:坚持,多敲代码;多敲代码,坚持;坚持。
6. 初学吉他的基本流程是什么?
这是个好问题,给你点赞。
学吉他有很多个方向,但是,最好都系统的学习。
我也只能是分享一下,我自己学习的一个系统,这也只是N多系统中的一个,喜欢不喜欢权利在你自己手中。
先来看看,这个让我聊上千百回都不腻的学习系统:
1、音程与音阶系统(21条调式音阶、大小调五声音阶blues音阶等等)
2、和弦系统(包含:三和弦、七和弦、加九和弦、挂留和弦、六和弦、六九和弦、延伸音和弦、分数和弦等等)
3、和弦素材练习(只要针对251去讲解每个和弦常用的按法、常用的音阶与常用的琶音)
4、经典乐句的练习
5、常见风格曲子的分析与练习
结合我总结的三本教程,分三步去聊一下,我的学习思路:
1、基础篇,先来看目录:
每一章都讲清楚不太可能,整本教程有一百二十多页,就抽取其中比较闪亮的来聊聊。
1、熟悉指板上的C大调的音,这个是可以做为第一步必须的拿下的东西。
直接说五种指法吧,不过对于初学量说量会比较大,一定要抓重点学了才有用:
基础篇第二个值得聊的,就是可移动CAGED和弦系统,千万千万要配合五种指法一起看,你会发现其中的奥秘。
摘录来自《爵士乐宝典》里面聊音阶与和弦的一段话:
尽管大家都说:在这个和弦上演奏这条音阶,显得和弦与音阶是两回事,但实际上音阶与和弦只是同一事物的两种不同形式。所以,赶紧对比一下吧:
2、和弦系统,来看看目录:
这么多讲完也不可能,也是挑一些比较新颖的来说吧,比如降位和弦:
3、常用音阶,先来看看目录:
就挑最常见的七个调式音阶来聊聊呗:
好了,不说了。这几天楼上装修,太难熬了。出去走走。
祝好运。
7. hadoop里有哪些机制?
可以只用一行代码来运行MapReduce作业:JobClient.runJon(conf),Job作业运行时参与的四个实体:
1.JobClient 写代码,配置作业,提交作业。
2.JobTracker:初始化作业,分配作业,协调作业运行。这是一个java程序,主类是JobTracker。
3.TaskTracker:运行作业划分后的任务,即分配数据分配上执行Map或Reduce任务。
4.HDFS:保存作业数据、配置信息等,保存作业结果。
Map/Reduce 作业总体执行流程:
代码编写 ----> 作业配置 ----> 作业提交 ----> Map任务分配和执行 ----> 处理中间结果 ----> Reduce任务分配与执行 ----> 输出结果
而对于每个作业的执行,又包含:
输入准备 ----> 任务执行 ----> 输出结果
作业提交JobClient:
JobClient的runJob方法产生一个Jobclient实例并调用其submitJob方法,然后runJob开始循环吗,并在循环中调用getTaskCompetionEvents方法,获得TaskCompletionEvent实例,每秒轮询作业进度(后面有介绍进度和状态更新),把进度写到控制台,作业完成后显示作业计数器,若失败,则把错误记录到控制台。
submitJob方法作业提交的过程:
1.向JobTracker请求一个新的JobId。
2.检查作业相关路径,如果路径不正确就会返回错误。
3.计算作业输入分片及其划分信息。
4.将作业运行需要的资源(jar文件、配置文件等)复制到Shared HDFS,并
复制多个副本(参数控制,默认值为10)供tasktracker访问,也会将计算的分片复制到HDFS。
5.调用JobTracker对象的submitJob()方法来真正提交作业,告诉JobTracker作业准备执行。
作业的初始化JobTracker:
JobTracker收到submitJob方法调用后,会把调用放入到一个内部队列,由作业调度器(Job scheduler)进行调度并对其初始化。Job初始化即创建一个作业对象。
当作业被调度后,JobTracker会创建一个代表这个作业的JobInProgress对象,并将任务和记录信息封装在这个对象中,以便跟踪任务状态和进程。
初始化过程就是JobInProgress对象的initTasks方法进行初始化的。
初始化步骤:
1.从HDFS中读取作业对应的job.split信息,为后面的初始化做好准备。
2.创建并初始化map和reduce任务。根据数据分片信息中的个数确定map task的个数,然后为每个map task生成一个TaskInProgress对象来处理数据分片,先将其放入nonRunningMapCache,以便JobTracker分配任务的时候使用。接下来根据JobConf中的mapred.reduce.tasks属性利用setNumReduceTasks()方法设置reduce task的数量,然后同map task创建方式。
3.最后就是创建两个初始化task,进行map和reduce的初始化。
任务的分配JobTracker:
消息传递HeartBeat: tasktracker运行一个简单循环定期发送心跳(heartbeat)给JobTracker。由心跳告知JobTracker自己是否存活,同时作为消息通道传递其它信息(请求新task)。作为心跳的一部分,tasktracker会指明自己是否已准备好运行新的任务,如果是,jobtracker会分配它一个任务。
分配任务所属于的作业:在Jobtracker分配任务前需先确定任务所在的作业。后面会介绍到各种作业调度算法,默认是一个FIFO的作业调度。
分配Map和Reduce任务:tasktracker有固定数量的任务槽,一个tasktracker可以同时运行多个Map和Reduce任务,但其准确的数量由tasktracker的核的数量和内存大小决定。默认调度器会先填满Map任务槽,再填Reduce任务槽。jobtracker会选择距离离分片文件最近的tasktracker,最理想情况下,任务是数据本地化(data-local)的,当然也可以是机架本地化(rack-local),如果不是本地化的,那么他们就需要从其他机架上检索数据。Reduce任务分配很简单,jobtracker会简单的从待运行的reduce任务列表中选取下一个来执行,不用考虑数据本地化。
任务的执行TaskTracker:
TaskTracker收到新任务后,就要在本地运行任务了,运行任务的第一步就是通过localizedJob将任务本地化所需要的注入配置、数据、程序等信息进行本地化。
1.本地化数据:从共享文件系统将job.split 、job.jar (在分布式缓存中)复制本地,将job配置信息写入job.xml。
2.新建本地工作目录:tasktracker会加压job.jar文件到本工作目录。
3.调用launchTaskForJob方法发布任务(其中会新建TaskRunner实例运行任务),如果是Map任务就启用MapTaskRunner,对于Reduce就是ReduceTaskRunner。
在这之后,TaskRunner会启用一个新的JVM来运行每个Map/Reduce任务,防止程序原因而导致tasktracker崩溃,但不同任务间重用JVM还是可以的,后续会讲到任务JVM重用。
对于单个Map,任务执行的简单流程是:
1.分配任务执行参数
2.在Child临时文件中添加map任务信息(Child是运行Map和Reduce任务的主进程)
3.配置log文件夹,配置map任务的通信和输出参数
4.读取input split,生成RecordReader读取数据
5.为Map生成MapRunnable,依次从RecordReader中接收数据,并调用Map函数进行处理。
6.最后将map函数的输出调用collect收集到MapOutputBuffer(参数控制其大小)中。
Streaming和Pipes:
Streaming和Pipes都运行特殊的Map和Reduce任务,目的是运行用户提供的可执行程序并与之通信。
Streaming:使用标准输入输出Streaming与进程进行通信。
Pipes:用来监听套接字,会发送一个端口号给C++程序,两者便可建立链接。
进度和状态更新:
一个作业和它的任务都有状态(status),其中包括:运行成功失败状态、Map/Reduce进度、作业计数器值、状态消息。
状态消息与客户端的通信:
1.对于Map任务Progress的追踪:progress是已经处理完的输入所占的比例。
2.对于Reduce:稍复杂,reduce任务分三个阶段(每个阶段占1/3),复制、排序和Reduce处理,若reduce已执行一半的输入的话,那么任务进度便是1/3+1/3+1/6=5/6。
3.任务计数器:任务有一组计数器,负责对任务运行各个事件进行计数。
4.任务进度报告:如果任务报告了进度,便会设置一个标记以表明状态将被发送到tasktracker。有一个独立线程每隔三秒检查一次此标记,如果已设置,则告知tasktracker当前状态。
5.tasktracker进度报告:tasktracker会每隔5秒(这个心跳是由集群大小决定,集群越大时间会越长)发送heartbeat到jobtracker,并且tasktracker运行的所有状态都会在调用中被发送到jobtracker。
6.jobtracker合并各任务报告:产生一个表明所有运行作业机器所含任务状态的全局视图。
前面提到的JobClient就是通过每秒查询JobTracker来接收最新状态,而且客户端JobClient的getJob方法可以得到一个RunningJob的实例,其包含了作业的所以状态信息。
作业的完成:
当jobtracker收到作业最后一个任务已完成的通知后,便把作业状态设置成成功。JobClient查询状态时,便知道任务已成功完成,于是JobClient打印一条消息告知用户,然后从runJob方法返回。
如果jobtracker有相应设置,也会发送一个Http作业通知给客户端,希望收到回调指令的客户端可以通过job.end.notification.url属性来进行设置。
jobtracker情况作业的工作状态,指示tasktracker也清空作业的工作状态,如删除中间输出。
失败
实际情况下,用户的代码存在软件错误进程会崩溃,机器也会产生故障,但Hadoop能很好的应对这些故障并完成作业。
1.任务失败
子任务异常:如Map/Reduce任务中的用户代码抛出异常,子任务JVM进程会在退出前向父进程tasktracker发送错误报告,错误被记录用户日志。tasktracker会将此次task attempt标记为tailed,并释放这个任务槽运行另外一个任务。
子进程JVM突然退出:可能由于JVM bug导致用户代码造成的某些特殊原因导致JVM退出,这种情况下,tasktracker会注意到进程已经退出,并将此次尝试标记为failed。
任务挂起:一旦tasktracker注意一段时间没有收到进度更新,便会将任务标记为failed,JVM子进程将被自动杀死。任务失败间隔时间通常为10分钟,可以以作业或者集群为基础设置过期时间,参数为mapred.task.timeout。注意:如果参数值设置为0,则挂起的任务永远不会释放掉它的任务槽,随着时间的推移会降低整个集群的效率。
任务失败尝试次数:jobtracker得知一个tasktracker失败后,它会重新调度该任务执行,当然,jobtracker会尝试避免重新调度失败过的tasktracker任务。如果一个任务尝试次数超过4次,它将不再被重试。这个值是可以设置的,对于Map任务,参数是mapred.map.max.attempts,对于reduce任务,则由mapred.reduce.max.attempts属性控制。如果次数超过限制,整个作业都会失败。当然,有时我们不希望少数几个任务失败就终止运行的整个作业,因为即使有些任务失败,作业的一些结果可能还是有用的,这种情况下,可以为作业设置在不触发作业失败情况下的允许任务失败的最大百分比,Map任务和Reduce任务可以独立控制,参数为mapred.max.map.failures.percent 和mapred.max.reduce.failures.percent。
任务尝试中止(kill):任务终止和任务失败不同,task attempt可以中止是因为他是一个推测副本或因为它所处的tasktracker失败,导致jobtracker将它上面的所有task attempt标记为killed。被终止的task attempt不会被计入任务运行尝试次数,因为尝试中止并不是任务的错。
2.tasktracker失败
tasktracker由于崩溃或者运行过慢而失败,他将停止向jobtracker发送心跳(或很少发送心跳)。jobtracker注意已停止发送心跳的tasktracker(过期时间由参数mapred.tasktracker.expiry.interval设置,单位毫秒),并将它从等待调度的tasktracker池中移除。如果是未完成的作业,jobtracker会安排次tasktracker上已经运行成功的Map任务重新运行,因为此时reduce任务已无法访问(中间输出存放在失败的tasktracker的本地文件系统上)。
即使tasktracker没有失败,也有可能被jobtracker列入黑名单。如果tasktracker上面的失败任务数量远远高于集群的平均失败任务次数,他就会被列入黑名单,被列入黑名单的tasktracker可以通过重启从jobtracker黑名单中移除。
3.jobtracker失败
老版本的JobTracker失败属于单点故障,这种情况下作业注定失败。
作业调度:
早期作业调度FIFO:按作业提交顺序先进先出。可以设置优先级,通过设置mapred.job.priority属性或者JobClient的setJobPriority()方法制定优先级(优先级别:VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,LOW,VERY_LOW)。注意FIFO调度算法不支持抢占(preemption),所以高优先级作业仍然会被那些已经开始的长时间运行的低优先级作业所阻塞。
Fair Scheduler:目标是让每个用户公平地共享集群能力。当集群存在很多作业时,空闲的任务槽会以”让每个用户共享集群“的方式进行分配。默认每个用户都有自己的作业池。FairScheduler支持抢占,所以,如果一个池在特定的一段时间未得到公平地资源共享,它会终止池中得到过多的资源任务,以便把任务槽让给资源不足的池。FairScheduler是一个后续模块,使用它需要将其jar文件放在Hadoop的类路径下。可以通过参数map.red.jobtracker.taskScheduler属性配置(值为org.apache.hadoop.mapred.FairScheduler)
Capacity Scheduler:
集群由很多队列组成,每个队列都有一个分配能力,这一点与FairScheduler类似,只不过在每个队列内部,作业根据FIFO方式进行调度。本质上说,Capacity Scheduler允许用户或组织为每个用户模拟一个独立使用FIFO的集群。
shuffle和排序:
MapReduce确保每个Reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程-将map输出作为输入传给reducer的过程称为shuffle。shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分,从许多方面来看,shuffle是MapReduce的心脏。
整个shuffle的流程应该是这样:
map结果划分partition 排序sort 分割spill 合并同一划分 合并同一划分 合并结果排序 reduce处理 输出
Map端:
写入缓冲区:Map函数的输出,是由collector处理的,它并不是简单的将结果写到磁盘。它利用缓冲的方式写到内存,并处于效率的考虑进行预排序。每个map都有一个环形的内存缓冲区,用于任务输出,默认缓冲区大小为100MB(由参数io.sort.mb调整),一旦缓冲区内容达到阈值(默认0.8),后台进程边开始把内容写到磁盘(spill),在写磁盘过程中,map输出继续被写到缓冲区,但如果缓冲区被填满,map会阻塞知道写磁盘过程完成。写磁盘将按照轮询方式写到mapred.local.dir属性制定的作业特定子目录中。
写出缓冲区:collect将缓冲区的内容写出时,会调用sortAndSpill函数,这个函数作用主要是创建spill文件,按照key值对数据进行排序,按照划分将数据写入文件,如果配置了combiner类,会先调用combineAndSpill函数再写文件。sortAndSpill每被调用一次,就会写一个spill文件。
合并所有Map的spill文件:TaskTracker会在每个map任务结束后对所有map产生的spill文件进行merge,merge规则是根据分区将各个spill文件中数据同一分区中的数据合并在一起,并写入到一个已分区且排序的map输出文件中。待唯一的已分区且已排序的map输出文件写入最后一条记录后,map端的shuffle阶段就结束了。
在写磁盘前,线程首先根据数据最终要传递到的reducer把数据划分成响应的分区(partition),在每个分区中,后台线程按键进行内排序,如果有一个combiner,它会在排序后的输出上运行。
内存达到溢出写的阈值时,就会新建一个溢出写文件,因为map任务完成其最后一个输出记录之后,会有几个溢出写文件。在任务完成前,溢出写文件会被合并成一个已分区且已排序的输出文件。配置属性io.sort.facor控制一次最多能合并多少流,默认值是10。
如果已经指定combiner,并且写次数至少为3(通过min.mum.spills.for.combine设置)时,则combiner就会在输出文件写到磁盘之前运行。运行combiner的意义在于使map输出更紧凑,舍得写到本地磁盘和传给reducer的数据更少。
写磁盘时压缩:写磁盘时压缩会让写的速度更快,节约磁盘空间,并且减少传给reducer的数据量。默认情况下,输出是不压缩的,但可以通过设置mapred.compress.map.output值为true,就可以启用压缩。使用的压缩库是由mapred.map.output.compression.codec制定。
reducer获得文件分区的工作线程:reducer通过http方式得到输出文件的分区,用于文件分区的工作线程数量由tracker.http.threads属性指定,此设置针对的是每个tasktracker,而不是每个map任务槽。默认值为40,在大型集群上此值可以根据需要而增加。
Reduce端:
复制阶段:reduce会定期向JobTracker获取map的输出位置,一旦拿到输出位置,reduce就会从对应的TaskTracker上复制map输出到本地(如果map输出很小,则会被复制到TaskTracker节点的内存中,否则会被让如磁盘),而不会等到所有map任务结束(当然这个也有参数控制)。
合并阶段:从各个TaskTracker上复制的map输出文件(无论在磁盘还是内存)进行整合,并维持数据原来的顺序。
Reduce阶段:从合并的文件中顺序拿出一条数据进行reduce函数处理,然后将结果输出到本地HDFS。
Map的输出文件位于运行map任务的tasktracker的本地磁盘,现在,tasktracker要为分区文件运行reduce任务。每个任务完成时间可能不同,但是只要有一个任务完成,reduce任务就开始复制其输出,这就是reduce任务的复制阶段(copy phase)。reduce任务有少量复制线程,因此能够并行取得map输出。默认值是5个线程,可以通过mapred.reduce.parallel.copies属性设置。
Reducer如何得知从哪个tasktracker获得map输出:map任务完成后会通知其父tasktracker状态已更新,tasktracker进而通知(通过heart beat)jobtracker。因此,JobTracker就知道map输出和tasktracker之间的映射关系,reducer中的一个线程定期询问jobtracker以便获知map输出位置。由于reducer有可能失败,因此tasktracker并没有在第一个reducer检索到map输出时就立即从磁盘上删除它们,相反他会等待jobtracker告示它可以删除map输出时才删除,这是作业完成后最后执行的。
如果map输出很小,则会被直接复制到reduce tasktracker的内存缓冲区(大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent控制,占堆空间的百分比),否则,map输出被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值大小(由mapred.iob.shuffle.merge.percent)
或达到map输出阈值大小(mapred.inmem.threadhold),则合并后溢出写到磁盘中。
随着磁盘上副本增多,后台线程会将他们合并为更大的、排好序的文件。注意:为了合并,压缩的map输出必须在内存中被解压缩。
排序阶段:复制阶段完成后,reduce任务会进入排序阶段,更确切的说是合并阶段,这个阶段将合并map输出,维持其顺序排列。合并是循环进行的,由合并因子决定每次合并的输出文件数量。但让有可能会产生中间文件。
reduce阶段:在最后reduce阶段,会直接把排序好的文件输入reduce函数,不会对中间文件进行再合并,最后的合并即可来自内存,也可来自磁盘。此阶段的输出会直接写到文件系统,一般为hdfs。
细节:这里合并是并非平均合并,比如有40个文件,合并因子为10,我们并不是每趟合并10个,合并四趟。而是第一趟合并4个,后三趟合并10,在最后一趟中4个已合并的文件和余下6个未合并会直接并入reduce。
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1. shuffle单曲循环,有没有舒缓情绪治愈的音乐推荐?
音乐有一种神奇的力量每一个音符触达灵魂深处,治愈心灵在一个温暖的午后或是关了灯安静的房间用最舒服放松的姿势躺着安安静静地听完一首什么也打败不了你我整理了10首小众音乐,像春天的阳光,温暖治愈。
01
Las Escarlatinas《A Todo Color》
las escarlatinas是一个来自西班牙的Indie Pop乐队,她们是清新厂牌Siesta旗下的乐队。
A todo color是她们05年的作品,甜美可人的小女生,顽皮而略带羞涩,她们曾被形象地誉为“早晨的清新小调”。
她们的天赋并非与生俱来,然而音乐所表达的深刻内涵却能将令人情不自禁的诚挚情怀和无法抗拒美丽有机的融为一体。
2
Raveena《Temptation》
豆瓣@去岁的歌:像被温暖的春风包裹,空灵中透着诱惑,非常温柔。
网易云音乐@6k1Ms:温柔布成围墙,让耳朵犯了规。
网易云音乐@甜莓奶片:你上辈子一定是蜜桃汽水吧,为什么我一看见你就冒粉色泡泡?
3
Hurts《S.O.S.》
这首歌就两个字:深情。不折不扣的英国绅士,主唱非常帅。建议带上耳机欣赏,你一定也会沦陷。
网易云音乐@病毒与细胞:今天参加兄弟的婚礼,看着屏幕上播放的他和另一半从大学走过来的点点滴滴,突然心里一颤,可能后面要走相亲了,屏幕上也不会出现我和她一起走过的点点滴滴了。
4
gnash《the broken hearts club》
声音干净舒服,很适合吉他弹唱。封面桔梗,未开时花苞像小时候折纸折出的饱满五角星,花语是:永恒又无望的爱。
5
demxntia《tonight》
原台词出自老友记钱德勒给莫妮卡求婚,
Chandler:我以为,开口的时间地点很重要,后来才发现,唯一重要的是你,你让我得到超乎想象的幸福,所以如果你愿意,我愿意用下半生,让你跟我一样幸福。
超甜~在路上走着,或是骑着单车,这首歌都是不二选择~
6
Tamas Wells《valder fields》
Tamas在缅甸从事政府性的艾滋病教育工作时创作了这首歌,轻柔、细碎的情绪通过意识流般的轻声吟唱传递出来,流连于夏日慵懒的景色与个人真实的生存感受之间的沉静无为的意识,仿佛一条缓缓流淌的夏日之河,既对自己的社会责任有着明确的认知与坚持,同时又自在地用个人的方式对现实生活进行解读。
7
Múm《Green Grass of Tunnel》
múm 一支来自冰岛北部的乐队,由两个男孩儿和一对受过专业古典音乐训练的孪生姐妹组成。他们的音乐通常静谧、舒缓,像在孕育一个生命一般每一个音符都是那样认真。
像是精灵在与你对话。
8
The Stars 《Elevator love letter》
The Stars,加拿大多伦多独立乐队。他们的音乐大多曲风清新,旋律偏明快。这首歌属于典型的暖色调小曲。
做一个美女真难啊~
9
Mondialito《Soda》
Mondialito是来自日本名古屋的一支独立民谣乐队,他们的歌大多以法语演唱,曲风清新怡人,如乐队名字给人的感觉,梦的雅朵。
女主唱轻柔得近似耳语的演唱与小提琴声交织,加上轻轻弹奏的吉他,给人一种飘浮于云端般怡然自得的感受。
10
Big Thief 《Paul》
Big Thief的歌几乎就是纯人声+钢琴或吉他伴奏,没有太多处理。慢热型,越听越有味道,低吟浅唱的女声给我的感觉是温柔缱绻。用意象讲述一个个故事。偶尔几首欢快的乐曲带着叛逆调皮的味道。
2. random重排是什么?
使用random包中的shuffle()方法进行重排 注意:shuffle()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调用该方法。random模块中的排序都是按照系统时间的最后一位当做种子进行生成随机数 设定随机种子方法
randseed = 3 random.seed(randseed)1212此后得到的随机数都会以种子3确定随机数 如:执行random.randint(1,3)得到的第一个随机数都会是1,产生的随机数为固定顺序 注:如果每次单独执行一次随机数产生方式,得到的都会是同一个随机数,但是如果循环产生随机数列表,那么将会得到固定的随机数序列。
3. 是如何实现的?
我先声明一下,这个是摘自网络的!!!
一种随机播放系统及方法,对播放的媒体文件组成的播放列表进行处理,决定该媒体文件的播放状态。该系统包括:第一缓存器,记录该播放列表中包含的媒体文件数量;第二缓存器,由多个位组成,该各个位分别对应于该播放列表中的一媒体文件,标示该播放列表中各媒体文件的当前播放状态;选择模块,在执行播放任务时,根据该播放列表中随机选取一媒体文件;分析模块,依据该第二缓存器的存储数据分析该选择模块选取的媒体文件的播放状态;以及播放模块,用来在该分析模块的分析结果为该媒体文件未播放过时,播放该媒体文件;本发明的随机播放系统及方法可实现播放列表中各媒体文件在同一循环中,都能被播放,达到无重复随机播放的功效。
事实上计算机做不到真正的随机,它提供的随机只是基于某种特定算法的伪随机。现在广泛使用的是一种称作线性同余的算法,我向对于它的数学原理楼主你是不关心的,我来通俗的描述一下它的效果。 不可否认存在某一组数具有比较好的随机性(是伪随机),假设拿100亿个随机性数据比较好的数据放在一起,组成一个圆圈,那么我们需要使用随机数的时候,就"随便"找圈上的某个位置开始一直取数,就会得到一组伪随机数了。计算机中自然不会存储这么大的一个随机圈圈的,但是可以达到同样的效果。它的方法是这样的,是圈圈中的前一个数经过一定算法运算可以得到后面的数。先随便给定一个开始值(注意这里的“随便”),称为种子,那么用某算法对种子进行运算,得到一个结果,这个结果作为需要的随机数输出,同时将这个输出作为新的种子进行运算,得到生生不息的随机数。算法一般是确定的,也就是说,给定了一个确定的种子,那么以后的随机序列也就确定下来了------在计算机中,确实也是这样的。 前面讲到一个需要注意的“随便”,怎么去“随便”才能设置一个不确定的种子呢?怎么才能从一个大圈圈上“随便”找到一个入口呢?其实很简单,现在广泛使用的方法是使用系统的当前时间,这是一个时刻改变的值,程序运行时不能保证这个数的具体值,因此可以作为一个“随便”的入口------在计算机中,常用的随机算法都是这样的,使用时间做第一个种子。 “随机”后电脑到底对文件做了什么?怎么做的? 歌曲的随机在有了一个随机数算法以后也就简单了,至于随机有无重复这就是播放器设计者的事情了,设计是允许重复,那么就会可能有重复,不允许就没有,这是作者自定义的。播放器是一个程序,首先它有一个列表,被认为是有序的。现在楼主在考虑怎么用随机打乱它,我来说一下。 如果可以有重复,那么最简单了,每次要播放的时候产生一个随机数N,然后选择列表中的第N首歌曲播放就是了。播放完了再按相同的方法重新选择一首,无需考虑选择到已经播放过的歌曲,因为重复是被允许的。 如果不可以重复,那么可以产生一个不重复的随机序列一次播放。不重复的随机序列怎么产生?答案是一个一个产生,然后与前面产生过的做对比,出现过的直接抛弃。我还有一个更容易接受的算法,为每一个算法安排一个随机数标志,然后按照这个标志的大小对列表进行排序就可以了。这么做有一个小小的瑕疵,如果需要深入研究可以和我讨论。 播放器想要播放那个文件,那么它就可以播放那个文件。因此随机播放的时候不需要对文件做任何动作,只需要吧播放器的播放列表调整一下就可以了
转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6828803d0100iol8.html
4. 大数据主要学习哪些内容?
以下内容是我写的大数据课程大纲,你可以看一下你哪些还不会。大数据课程大纲
希望可以帮到你【此回答转自乐字节教育】
推荐你可以看看java全套大数据课程b站:BV1J5411c78D5. 大数据主要学习什么内容?
前言
要从事计算机行业的工作,不管是什么工作,开发、测试、还是算法等,都是要有一门自己比较熟练的编程语言,编程语言可以是C语言、Java、C++等,只要是和你后续工作所相关的就可以(后续用到其他语言的话,你有一门语言基础了,学起来就快了)。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C++或者Python,而且现在网上有很多好的视频,可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择,知乎或者百度等都有很多讲解了,也可以跟师兄师姐咨询,这样可以少走很多弯路,当然,有人说,走一些弯路总是有好处的,但是我这里说的弯路不是说不犯错误,不调bug,而是指学习资料以及一些知识点的偏重点,这样可以尽量节约一部分时间,刚开始时,总会有点迷,而且当你真正投入进去学习时,会发现时间总是不够用。
我前面是做的Java后端,后续才转的大数据,所以一些Java开发所需要的东西自己也有学习过,也都是按照正常的路线走的,JavaSE阶段,然后数据库,SSM框架,接着做了一些网上找的项目,之后发现对大数据比较感兴趣,就开始找大数据相关的资料学习,看视频,看博客,敲代码,前期大概花了3-4个月吧(公众号的这些资料就是我当时看过的),也是一步步艰难走过来的,刚刚开始接触大数据相关的东西时,一度怀疑这么多东西自己能否学得完,是不是能用得到,学完又忘了,忘了又回头看,不过还好,坚持过来了,还好没有放弃,工作也还ok,找的大数据开发岗,待遇也还不错吧。
下面就说一下我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路(狗头保命.jpg)。因为我现在是做大数据相关的工作了,所以Java后端涉及到的一些SSM框架等知识点我就不介绍了,毕竟后续一段时间也没有做了。自己看过的大数据学习相关的视频+资料大概是200G-300G吧,从Linux->Hadoop->。。。->Spark->项目,还有就是一些面试文档,面经等。一些视频看了两遍或者更多,跟着学,跟着敲代码,做项目,准备面试。涉及到需要学习的东西包括:JavaSE,数据结构与算法(计算机行业必备),MySQL,Redis,ES(数据库这些可以看项目,也可以自己熟练一两个),Linux,Shell(这个可以后期补),Hadoop,Zookeeper,Hive,Flume,Kafka,HBase,Scala(Spark是Scala写的,会Scala做相关的项目会更容易入手),Spark,Flink(这个是找工作时有面试官问过几次liao不liao解,所以找完工作才开始接触学习),相关项目。
编程语言阶段学习如果是零基础的话,建议还是从视频开始入门比较好,毕竟一上来就看教材,这样有些代码的来龙去脉可能不是很了解。如果是有一些编程语言基础的话,从视频开始也会更简单,一些for、while循环你都知道了,学起来也会快很多。 JavaSE我是选择的某马刘意的为主,因为刚刚开始学Java看过一本从《Java从入门到精通》,没什么感觉,后续又在看了某课网的Java初级视频,还是没感觉出来啥(当时就有点怀疑自己了。。。),可能有点没进入状态。 还好后续找了某马刘意老师的JavaSE视频(我是看的2015年版本,那时候19版还没出),觉得他讲的真的是很好很详细,每个知识点都会有例子,也都会带你敲代码,做测试,可能前面有C语言基础,然后也看过Java的一些语法,所以学起来还是比较顺利,后面的IO流、多线程等知识点时,也有看书看博客,或者看看其他老师的课程,讲解的可能自己比较容易接受就可以,反正都是多尝试(下面会给出视频链接),尽量懂一些,后续可以回头来复习。JavaSE相关的视频,先看一遍,后续有时间建议再看一遍,而且这些经典的视频,看两遍真的是享受。 如果有一定基础了的,JavaSE前面七八天的视频可以加速看,但是不懂的一定要停下开仔细想想,零基础的还是尽量不要加速吧,慢慢来稳些。后面的视频建议还是跟着视频来,尽量不要加速,代码尽量都敲一敲,第一遍基本上一个月到一个半月可以结束。 JavaSE可以说是很基础也很重要的东西,主要重点包括面向对象、集合(List、Map等),IO流,String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程,这些最好是都要熟悉一些,面试也是重点。 JavaSE之后,如果你是要走前端或后端开发路线的话,可以跟着一些网上的视频继续学习,这里我就不多做介绍了。
===========分割线,Scala可以后续Spark阶段再接触学习=============
Scala的学习,Scala是一门多范式 (multi-paradigm) 的编程语言,Scala支持面向对象和函数式编程,最主要的是后续Spark的内容需要用到Scala,所以前面学习了JavaSE,到Spark学习之前,再把Scala学习一波,美滋滋,而且Scala可以和Java进行无缝对接,混合使用,更是爽歪歪。后续Spark学习时基本都是用的Scala,也可能是和Java结合使用,所以Spark之前建议还是先学一波Scala,而且Scala用起来真是很舒服(wordcount一行代码搞定),适合迭代式计算,对数据处理有很大帮助,不过Scala看代码很容易看懂,但是学起来还是挺难的,比如样例类(case class)用起来真是nice,但是隐式转换学起来就相对比较难。学习Scala的建议:1. 学习scala 特有的语法,2. 搞清楚scala和java区别,3. 了解如何规范的使用scala。Scala对学习Spark是很重要的(后面Flink也是要用),虽然现在很多公司还是用Java开发比较多,而且Spark是Scala写的,如果要读源码,会Scala还是很重要的(至少要看得懂代码)。 Scala主要重点包括:隐式转换和隐式参数、模式匹配、函数式编程。这里我看的是某硅谷韩老师的Scala视频,韩老师讲的真的很不错,五星推荐,哈哈。 也许有人会觉得Python也是需要的,但是学习阶段,可能用Java还是比较多,面试也基本都是问Java相关的内容,所以Python后续工作会用到的话,再看看Python的内容吧。
大数据框架阶段学习大数据这方面的知识点自己可以说真的是从零开始的,刚刚开始学那会Linux基本都没用过,心里那个虚啊,而且时间也紧迫,想起来都是一把辛酸泪。 刚刚开始学的时候,看了厦门大学林子雨的《 大数据技术原理与应用》课程,可能这个课程是面对上课的,所以看了一些,感觉对自己帮助不是很大(并不是说课程不好,可能不太适合自己,如果是要了解理论知识,很透彻,但是俺时间紧迫啊),所以就继续在网上找视频,然后发现某硅谷的培训视频很多人去参加,而且知识点也很齐全,大数据相关组件都有讲课,还有一些项目比较好,所以就找了它相关的视频,当时看的是2018年的,所以视频不算旧。 来一张推荐系统架构的图,先看看
一般来说,Flume+Kafka对数据进行采集聚合传输,一方面Spark对实时数据进行处理,传输给相应的数据处理模块(比如实时数据处理的算法模块,Spark也有提供常见的机器学习算法的程序库),另一方面采集的数据也可以放入数据库(HBase、MongoDB等)中,后续MapReduce对离线数据进行离线处理,数据处理完毕用于后续的使用,数据采集处理的流程大概就是这样。如果是推荐系统,实时推荐会给用户产生实时的推荐结果,让用户进行查阅选择,比如你在界面浏览了或者看了新的物品,然后刷新下界面,可能给你展示的东西就有一些变成跟你刚刚浏览的相关了。离线推荐的话主要是对离线数据进行处理,为物品或种类做出相似的推荐,如果后续用户搜索相应的物品时,给用户展示相应的产品。
大数据学习路线:Linux -> Hadoop -> Zookeeper -> Hive -> Flume -> Kafka -> HBase -> Scala -> Spark -> 项目 - > Flink( 如果需要学习Storm,在Spark前面学习)
一、Linux(基本操作)一般我们使用的都是虚拟机来进行操作,所以要安装VM( Virtual Machine),我使用的是CentOS,所以VM和CentOS都要跟着安装好,跟着视频操作,一定要动手实践,将一些Linux基本命令熟练掌握,一些VIM编辑器的命令也要会用,做相应的一些配置,使用SecureCRT来做远程登录操作(也可以使用其他的,自己顺手就行)。再强调一遍,基本操作命令尽量熟练一点,如果一下记不住,打印一些常用的,自己看看,多用多实践,慢慢就会用了。还有一些软件包的下载安装卸载等,跟着操作一遍,熟悉下,后续都会使用,Shell编程可以后续补。
二、Hadoop(重点中的重点)Hadoop是一个分布式系统基础框架,用于主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题,也可以说Hadoop是后续整个集群环境的基础,很多框架的使用都是会依赖于Hadoop。主要是由HDFS、MapReduce、YARN组成。这个部分安装Hadoop,Hadoop的三个主要组成部分是重点,对他们的概念要理解出来,知道他们是做什么的,搭建集群环境,伪分布式模式和完全分布式模式的搭建,重要的是完全分布式的搭建,这些部分一定要自己动手实践,自己搭建集群,仔细仔细再仔细,Hadoop的NameNode,DataNode,YARN的启动关闭命令一定要知道,以及他们的启动关闭顺序要记住,不要搞混。后续视频会有一些案例操作,跟着写代码,做测试,把基本环境都配置好,后续这个集群(完全分布式需要三台虚拟机)要一直使用。
三、ZookeeperZookeeper是一个开源的分布式的,为分布式应用提供协调服务的Apache项目。分布式安装ZK,对ZK有一定的了解就可以了,了解它的应用场景,以及内部原理,跟着做一些操作,基本上有一些了解即可。
四、Hive(重点)Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。Hive的安装,它的数据类型,以及它的数据定义、数据操作有较好的了解,怎么操作表(创建表、删除表,创建什么类型的表,他们有什么不同),怎么操作数据(加载数据,下载数据,对不同的表进行数据操作),对数据的查询一定要进行实践操作,以及对压缩方式和存储格式要有一些了解,用到时不懂也可以去查,最好是能理解清楚。这部分有什么面试可能会问,所以视频后续的面试讲解可以看看,理解清楚。
五、FlumeFlume是一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。对于Flume,对它的组成架构,以及对Flume Agent的内部原理要理解清楚,Source、Channel、Sink一定要知道它们的各种类型以及作用,有哪些拓扑结构是常见常用的,例如一对一,单Source、多Channel、多Sink等,它们有什么作用,要理解清楚。还有一个重点,就是对Flume的配置文件一定要了解清楚,不懂的可以上官网查看案例,对于不同的情况,它的配置文件要做相应的修改,才能对数据进行采集处理,视频中的实践案例一定要跟着做。
六、Kafka(重点)Kafka是一个分布式消息队列,用来缓存数据的。比如说实时计算中可以通过Flume+Kafka对数据进行采集处理之后,Spark Streaming再使用Kafka相应的Topic中的数据,用于后续的计算使用。对于Kafka,要理解Kafka的架构,什么是Kafka,为什么需要Kafka,应用场景。基本的命令行操作要掌握,比如怎么创建删除Topic,怎么通过生产者生成数据,消费者怎么消费数据等基本操作,官网也是有一些案例可以查阅的。
七、HBase(重点)HBase是一个分布式的、基于列存储的开源数据库。HBase适合存储PB级别的海量数据,也可以说HBase是很适合大数据的存储的,它是基于列式存储数据的,列族下面可以有非常多的列,列族在创建表的时候就必须指定。所以对HBase的数据结构要有一定的理解,特别是RowKey的设计部分(因为面试被问到过,咳咳,所以点一下),对于它的原理要了解,一些基本操作也要都会,比如创建表,对表的操作,基本的API使用等。
八、Spark(重点中的重点)Spark是快速、易用、通用的大数据分析引擎。一说到Spark,就有一种哪哪都是重点感觉,哈哈。 Spark的组成可以看下图
Spark是基于内存计算的,对于数据的处理速度要比MapReduce快很多很多,而且数据挖掘这些都是要对数据做迭代式计算,MapReduce对数据的处理方式也不适合,而Spark是可以进行迭代式计算,很适合数据挖掘等场景。Spark的Spark SQL能够对结构化数据进行处理,Spark SQL的DataFrame或DataSet可以作为分布式SQL查询引擎的作用,可以直接使用Hive上的表,对数据进行处理。Spark Streaming主要用于对应用场景中的实时流数据进行处理,支持多种数据源,DStream是Spark Streaming的基础抽象,由一系列RDD组成,每个RDD中存放着一定时间段的数据,再对数据进行处理,而且是基于内存计算,速度快,所以很适合实时数据的处理。Spark MLlib提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等,还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。对Spark的核心组件、部署模式(主要是Standalone模式和YARN模式)、通讯架构、任务调度要有一定了解(面试问到了可以说一波),Spark Shuffle要好好理解,还有内存管理要知道,对Spark的内核原理一定要好好理解,不仅面试可能要用,以后工作也是有帮助的。
九、Flink(重点中的重点)Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界(有开始无结束)和有界(有开始有结束)数据流进行有状态计算。现在主要是阿里系公司使用的比较多,很多公司使用的还是Spark居多,而且Flink基本上都是和Spark很多功能大体上一样的,但是以后Flink和Spark孰强孰弱还有待时间的考验,不过Flink近几年越来越火了这是事实,所以如果有时间有精力的话,可以学一学Flink相关的内容也是很不错的。Spark和Flink主要都是在数据处理方面应用,在数据处理方面的话,离线数据处理:Flink暂时比不上Spark,Spark SQL优点在于可以和Hive进行无缝连接,Spark SQL可以直接使用Hive中的表;Flink暂时做不到这一步,因为官方不支持这一操作,Flink只能将数据读取成自己的表,不能直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理:Flink和Spark可以说是平分秋色吧,而且Flink是以事件为驱动对数据进行处理,而Spark是以时间为驱动对数据进行处理,在一些应用场景中,也许Flink的效果比Spark的效果还要好些,因为Flink对数据更加的敏感。比如一秒钟如果触发了成千上万个事件,那么时间驱动型就很难对数据做细致的计算,而事件驱动型可以以事件为单位,一个个事件进行处理,相比而言延迟更低,处理效果更好。现在使用Flink的公司越来越多,有时间学习下,也算是有个准备。
项目阶段其实某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目,而且都是文档配代码的,B站上也有视频,学习期间可以跟着视频做两到三个项目,自己理清思路,把项目理解透彻,还是可以学到很多东西的。 根据自己情况,选择两到三个项目重点跟着做,理解透彻一点
大数据项目实战某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目,而且都是文档配代码的,学习期间可以跟着视频做两到三个项目,自己理清思路,把项目理解透彻,还是可以学到很多东西的。根据自己情况,选择两到三个项目重点跟着做,理解透彻一点。相关项目文档资料我已经放到网盘,GongZhongHao回复相应关键字获取领取方式。 相关项目、涉及技术框架及其B站链接(B站链接主要是为了有些小伙伴网盘速度限制,这样就下载文档资料即可)
书籍书籍部分直接云盘链接保存即可,这里我放两张Java开发和大数据开发我自己的书单(很多,路漫漫,吾将上下而求索~) Java后端书架:
大数据书架:
大概就这些,看完就需要很久了,大部分我也是需要的时候看相应的部分,所以有时间可以好好看下,不然就需要哪一部分看哪一部分,有助于学习即可。
最后大数据开发也是需要编程基础的,并不是学会使用这些框架怎么样就可以了,所以对于编程语言,数据结构与算法,计算机网络这些基础也是要的,这些基础知识也有助于自己以后的发展,如果是应届生校招的话,面试基本上都是JavaSE和数据结构与算法等的知识点,还有大数据组件相关的知识点,以及对项目的理解,这些都是要自己面试前准备好的,多看面经,多找面试题看,面几次,心里有谱了,后续面试就好了。 不管是从事什么样的计算机相关的岗位,编程都是很重要的,数据结构与算法特别重要,还有就是leetcode等编程网站刷题,提升自己的编程思维,后续笔试面试都要要的。 要将一行行代码看做一叠叠rmb,但是一行行代码能不能转换成一叠叠rmb,自己就一定要:坚持,多敲代码;多敲代码,坚持;坚持。
6. 初学吉他的基本流程是什么?
这是个好问题,给你点赞。
学吉他有很多个方向,但是,最好都系统的学习。
我也只能是分享一下,我自己学习的一个系统,这也只是N多系统中的一个,喜欢不喜欢权利在你自己手中。
先来看看,这个让我聊上千百回都不腻的学习系统:
1、音程与音阶系统(21条调式音阶、大小调五声音阶blues音阶等等)
2、和弦系统(包含:三和弦、七和弦、加九和弦、挂留和弦、六和弦、六九和弦、延伸音和弦、分数和弦等等)
3、和弦素材练习(只要针对251去讲解每个和弦常用的按法、常用的音阶与常用的琶音)
4、经典乐句的练习
5、常见风格曲子的分析与练习
结合我总结的三本教程,分三步去聊一下,我的学习思路:
1、基础篇,先来看目录:
每一章都讲清楚不太可能,整本教程有一百二十多页,就抽取其中比较闪亮的来聊聊。
1、熟悉指板上的C大调的音,这个是可以做为第一步必须的拿下的东西。
直接说五种指法吧,不过对于初学量说量会比较大,一定要抓重点学了才有用:
基础篇第二个值得聊的,就是可移动CAGED和弦系统,千万千万要配合五种指法一起看,你会发现其中的奥秘。
摘录来自《爵士乐宝典》里面聊音阶与和弦的一段话:
尽管大家都说:在这个和弦上演奏这条音阶,显得和弦与音阶是两回事,但实际上音阶与和弦只是同一事物的两种不同形式。所以,赶紧对比一下吧:
2、和弦系统,来看看目录:
这么多讲完也不可能,也是挑一些比较新颖的来说吧,比如降位和弦:
3、常用音阶,先来看看目录:
就挑最常见的七个调式音阶来聊聊呗:
好了,不说了。这几天楼上装修,太难熬了。出去走走。
祝好运。
7. hadoop里有哪些机制?
可以只用一行代码来运行MapReduce作业:JobClient.runJon(conf),Job作业运行时参与的四个实体:
1.JobClient 写代码,配置作业,提交作业。
2.JobTracker:初始化作业,分配作业,协调作业运行。这是一个java程序,主类是JobTracker。
3.TaskTracker:运行作业划分后的任务,即分配数据分配上执行Map或Reduce任务。
4.HDFS:保存作业数据、配置信息等,保存作业结果。
Map/Reduce 作业总体执行流程:
代码编写 ----> 作业配置 ----> 作业提交 ----> Map任务分配和执行 ----> 处理中间结果 ----> Reduce任务分配与执行 ----> 输出结果
而对于每个作业的执行,又包含:
输入准备 ----> 任务执行 ----> 输出结果
作业提交JobClient:
JobClient的runJob方法产生一个Jobclient实例并调用其submitJob方法,然后runJob开始循环吗,并在循环中调用getTaskCompetionEvents方法,获得TaskCompletionEvent实例,每秒轮询作业进度(后面有介绍进度和状态更新),把进度写到控制台,作业完成后显示作业计数器,若失败,则把错误记录到控制台。
submitJob方法作业提交的过程:
1.向JobTracker请求一个新的JobId。
2.检查作业相关路径,如果路径不正确就会返回错误。
3.计算作业输入分片及其划分信息。
4.将作业运行需要的资源(jar文件、配置文件等)复制到Shared HDFS,并
复制多个副本(参数控制,默认值为10)供tasktracker访问,也会将计算的分片复制到HDFS。
5.调用JobTracker对象的submitJob()方法来真正提交作业,告诉JobTracker作业准备执行。
作业的初始化JobTracker:
JobTracker收到submitJob方法调用后,会把调用放入到一个内部队列,由作业调度器(Job scheduler)进行调度并对其初始化。Job初始化即创建一个作业对象。
当作业被调度后,JobTracker会创建一个代表这个作业的JobInProgress对象,并将任务和记录信息封装在这个对象中,以便跟踪任务状态和进程。
初始化过程就是JobInProgress对象的initTasks方法进行初始化的。
初始化步骤:
1.从HDFS中读取作业对应的job.split信息,为后面的初始化做好准备。
2.创建并初始化map和reduce任务。根据数据分片信息中的个数确定map task的个数,然后为每个map task生成一个TaskInProgress对象来处理数据分片,先将其放入nonRunningMapCache,以便JobTracker分配任务的时候使用。接下来根据JobConf中的mapred.reduce.tasks属性利用setNumReduceTasks()方法设置reduce task的数量,然后同map task创建方式。
3.最后就是创建两个初始化task,进行map和reduce的初始化。
任务的分配JobTracker:
消息传递HeartBeat: tasktracker运行一个简单循环定期发送心跳(heartbeat)给JobTracker。由心跳告知JobTracker自己是否存活,同时作为消息通道传递其它信息(请求新task)。作为心跳的一部分,tasktracker会指明自己是否已准备好运行新的任务,如果是,jobtracker会分配它一个任务。
分配任务所属于的作业:在Jobtracker分配任务前需先确定任务所在的作业。后面会介绍到各种作业调度算法,默认是一个FIFO的作业调度。
分配Map和Reduce任务:tasktracker有固定数量的任务槽,一个tasktracker可以同时运行多个Map和Reduce任务,但其准确的数量由tasktracker的核的数量和内存大小决定。默认调度器会先填满Map任务槽,再填Reduce任务槽。jobtracker会选择距离离分片文件最近的tasktracker,最理想情况下,任务是数据本地化(data-local)的,当然也可以是机架本地化(rack-local),如果不是本地化的,那么他们就需要从其他机架上检索数据。Reduce任务分配很简单,jobtracker会简单的从待运行的reduce任务列表中选取下一个来执行,不用考虑数据本地化。
任务的执行TaskTracker:
TaskTracker收到新任务后,就要在本地运行任务了,运行任务的第一步就是通过localizedJob将任务本地化所需要的注入配置、数据、程序等信息进行本地化。
1.本地化数据:从共享文件系统将job.split 、job.jar (在分布式缓存中)复制本地,将job配置信息写入job.xml。
2.新建本地工作目录:tasktracker会加压job.jar文件到本工作目录。
3.调用launchTaskForJob方法发布任务(其中会新建TaskRunner实例运行任务),如果是Map任务就启用MapTaskRunner,对于Reduce就是ReduceTaskRunner。
在这之后,TaskRunner会启用一个新的JVM来运行每个Map/Reduce任务,防止程序原因而导致tasktracker崩溃,但不同任务间重用JVM还是可以的,后续会讲到任务JVM重用。
对于单个Map,任务执行的简单流程是:
1.分配任务执行参数
2.在Child临时文件中添加map任务信息(Child是运行Map和Reduce任务的主进程)
3.配置log文件夹,配置map任务的通信和输出参数
4.读取input split,生成RecordReader读取数据
5.为Map生成MapRunnable,依次从RecordReader中接收数据,并调用Map函数进行处理。
6.最后将map函数的输出调用collect收集到MapOutputBuffer(参数控制其大小)中。
Streaming和Pipes:
Streaming和Pipes都运行特殊的Map和Reduce任务,目的是运行用户提供的可执行程序并与之通信。
Streaming:使用标准输入输出Streaming与进程进行通信。
Pipes:用来监听套接字,会发送一个端口号给C++程序,两者便可建立链接。
进度和状态更新:
一个作业和它的任务都有状态(status),其中包括:运行成功失败状态、Map/Reduce进度、作业计数器值、状态消息。
状态消息与客户端的通信:
1.对于Map任务Progress的追踪:progress是已经处理完的输入所占的比例。
2.对于Reduce:稍复杂,reduce任务分三个阶段(每个阶段占1/3),复制、排序和Reduce处理,若reduce已执行一半的输入的话,那么任务进度便是1/3+1/3+1/6=5/6。
3.任务计数器:任务有一组计数器,负责对任务运行各个事件进行计数。
4.任务进度报告:如果任务报告了进度,便会设置一个标记以表明状态将被发送到tasktracker。有一个独立线程每隔三秒检查一次此标记,如果已设置,则告知tasktracker当前状态。
5.tasktracker进度报告:tasktracker会每隔5秒(这个心跳是由集群大小决定,集群越大时间会越长)发送heartbeat到jobtracker,并且tasktracker运行的所有状态都会在调用中被发送到jobtracker。
6.jobtracker合并各任务报告:产生一个表明所有运行作业机器所含任务状态的全局视图。
前面提到的JobClient就是通过每秒查询JobTracker来接收最新状态,而且客户端JobClient的getJob方法可以得到一个RunningJob的实例,其包含了作业的所以状态信息。
作业的完成:
当jobtracker收到作业最后一个任务已完成的通知后,便把作业状态设置成成功。JobClient查询状态时,便知道任务已成功完成,于是JobClient打印一条消息告知用户,然后从runJob方法返回。
如果jobtracker有相应设置,也会发送一个Http作业通知给客户端,希望收到回调指令的客户端可以通过job.end.notification.url属性来进行设置。
jobtracker情况作业的工作状态,指示tasktracker也清空作业的工作状态,如删除中间输出。
失败
实际情况下,用户的代码存在软件错误进程会崩溃,机器也会产生故障,但Hadoop能很好的应对这些故障并完成作业。
1.任务失败
子任务异常:如Map/Reduce任务中的用户代码抛出异常,子任务JVM进程会在退出前向父进程tasktracker发送错误报告,错误被记录用户日志。tasktracker会将此次task attempt标记为tailed,并释放这个任务槽运行另外一个任务。
子进程JVM突然退出:可能由于JVM bug导致用户代码造成的某些特殊原因导致JVM退出,这种情况下,tasktracker会注意到进程已经退出,并将此次尝试标记为failed。
任务挂起:一旦tasktracker注意一段时间没有收到进度更新,便会将任务标记为failed,JVM子进程将被自动杀死。任务失败间隔时间通常为10分钟,可以以作业或者集群为基础设置过期时间,参数为mapred.task.timeout。注意:如果参数值设置为0,则挂起的任务永远不会释放掉它的任务槽,随着时间的推移会降低整个集群的效率。
任务失败尝试次数:jobtracker得知一个tasktracker失败后,它会重新调度该任务执行,当然,jobtracker会尝试避免重新调度失败过的tasktracker任务。如果一个任务尝试次数超过4次,它将不再被重试。这个值是可以设置的,对于Map任务,参数是mapred.map.max.attempts,对于reduce任务,则由mapred.reduce.max.attempts属性控制。如果次数超过限制,整个作业都会失败。当然,有时我们不希望少数几个任务失败就终止运行的整个作业,因为即使有些任务失败,作业的一些结果可能还是有用的,这种情况下,可以为作业设置在不触发作业失败情况下的允许任务失败的最大百分比,Map任务和Reduce任务可以独立控制,参数为mapred.max.map.failures.percent 和mapred.max.reduce.failures.percent。
任务尝试中止(kill):任务终止和任务失败不同,task attempt可以中止是因为他是一个推测副本或因为它所处的tasktracker失败,导致jobtracker将它上面的所有task attempt标记为killed。被终止的task attempt不会被计入任务运行尝试次数,因为尝试中止并不是任务的错。
2.tasktracker失败
tasktracker由于崩溃或者运行过慢而失败,他将停止向jobtracker发送心跳(或很少发送心跳)。jobtracker注意已停止发送心跳的tasktracker(过期时间由参数mapred.tasktracker.expiry.interval设置,单位毫秒),并将它从等待调度的tasktracker池中移除。如果是未完成的作业,jobtracker会安排次tasktracker上已经运行成功的Map任务重新运行,因为此时reduce任务已无法访问(中间输出存放在失败的tasktracker的本地文件系统上)。
即使tasktracker没有失败,也有可能被jobtracker列入黑名单。如果tasktracker上面的失败任务数量远远高于集群的平均失败任务次数,他就会被列入黑名单,被列入黑名单的tasktracker可以通过重启从jobtracker黑名单中移除。
3.jobtracker失败
老版本的JobTracker失败属于单点故障,这种情况下作业注定失败。
作业调度:
早期作业调度FIFO:按作业提交顺序先进先出。可以设置优先级,通过设置mapred.job.priority属性或者JobClient的setJobPriority()方法制定优先级(优先级别:VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,LOW,VERY_LOW)。注意FIFO调度算法不支持抢占(preemption),所以高优先级作业仍然会被那些已经开始的长时间运行的低优先级作业所阻塞。
Fair Scheduler:目标是让每个用户公平地共享集群能力。当集群存在很多作业时,空闲的任务槽会以”让每个用户共享集群“的方式进行分配。默认每个用户都有自己的作业池。FairScheduler支持抢占,所以,如果一个池在特定的一段时间未得到公平地资源共享,它会终止池中得到过多的资源任务,以便把任务槽让给资源不足的池。FairScheduler是一个后续模块,使用它需要将其jar文件放在Hadoop的类路径下。可以通过参数map.red.jobtracker.taskScheduler属性配置(值为org.apache.hadoop.mapred.FairScheduler)
Capacity Scheduler:
集群由很多队列组成,每个队列都有一个分配能力,这一点与FairScheduler类似,只不过在每个队列内部,作业根据FIFO方式进行调度。本质上说,Capacity Scheduler允许用户或组织为每个用户模拟一个独立使用FIFO的集群。
shuffle和排序:
MapReduce确保每个Reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程-将map输出作为输入传给reducer的过程称为shuffle。shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分,从许多方面来看,shuffle是MapReduce的心脏。
整个shuffle的流程应该是这样:
map结果划分partition 排序sort 分割spill 合并同一划分 合并同一划分 合并结果排序 reduce处理 输出
Map端:
写入缓冲区:Map函数的输出,是由collector处理的,它并不是简单的将结果写到磁盘。它利用缓冲的方式写到内存,并处于效率的考虑进行预排序。每个map都有一个环形的内存缓冲区,用于任务输出,默认缓冲区大小为100MB(由参数io.sort.mb调整),一旦缓冲区内容达到阈值(默认0.8),后台进程边开始把内容写到磁盘(spill),在写磁盘过程中,map输出继续被写到缓冲区,但如果缓冲区被填满,map会阻塞知道写磁盘过程完成。写磁盘将按照轮询方式写到mapred.local.dir属性制定的作业特定子目录中。
写出缓冲区:collect将缓冲区的内容写出时,会调用sortAndSpill函数,这个函数作用主要是创建spill文件,按照key值对数据进行排序,按照划分将数据写入文件,如果配置了combiner类,会先调用combineAndSpill函数再写文件。sortAndSpill每被调用一次,就会写一个spill文件。
合并所有Map的spill文件:TaskTracker会在每个map任务结束后对所有map产生的spill文件进行merge,merge规则是根据分区将各个spill文件中数据同一分区中的数据合并在一起,并写入到一个已分区且排序的map输出文件中。待唯一的已分区且已排序的map输出文件写入最后一条记录后,map端的shuffle阶段就结束了。
在写磁盘前,线程首先根据数据最终要传递到的reducer把数据划分成响应的分区(partition),在每个分区中,后台线程按键进行内排序,如果有一个combiner,它会在排序后的输出上运行。
内存达到溢出写的阈值时,就会新建一个溢出写文件,因为map任务完成其最后一个输出记录之后,会有几个溢出写文件。在任务完成前,溢出写文件会被合并成一个已分区且已排序的输出文件。配置属性io.sort.facor控制一次最多能合并多少流,默认值是10。
如果已经指定combiner,并且写次数至少为3(通过min.mum.spills.for.combine设置)时,则combiner就会在输出文件写到磁盘之前运行。运行combiner的意义在于使map输出更紧凑,舍得写到本地磁盘和传给reducer的数据更少。
写磁盘时压缩:写磁盘时压缩会让写的速度更快,节约磁盘空间,并且减少传给reducer的数据量。默认情况下,输出是不压缩的,但可以通过设置mapred.compress.map.output值为true,就可以启用压缩。使用的压缩库是由mapred.map.output.compression.codec制定。
reducer获得文件分区的工作线程:reducer通过http方式得到输出文件的分区,用于文件分区的工作线程数量由tracker.http.threads属性指定,此设置针对的是每个tasktracker,而不是每个map任务槽。默认值为40,在大型集群上此值可以根据需要而增加。
Reduce端:
复制阶段:reduce会定期向JobTracker获取map的输出位置,一旦拿到输出位置,reduce就会从对应的TaskTracker上复制map输出到本地(如果map输出很小,则会被复制到TaskTracker节点的内存中,否则会被让如磁盘),而不会等到所有map任务结束(当然这个也有参数控制)。
合并阶段:从各个TaskTracker上复制的map输出文件(无论在磁盘还是内存)进行整合,并维持数据原来的顺序。
Reduce阶段:从合并的文件中顺序拿出一条数据进行reduce函数处理,然后将结果输出到本地HDFS。
Map的输出文件位于运行map任务的tasktracker的本地磁盘,现在,tasktracker要为分区文件运行reduce任务。每个任务完成时间可能不同,但是只要有一个任务完成,reduce任务就开始复制其输出,这就是reduce任务的复制阶段(copy phase)。reduce任务有少量复制线程,因此能够并行取得map输出。默认值是5个线程,可以通过mapred.reduce.parallel.copies属性设置。
Reducer如何得知从哪个tasktracker获得map输出:map任务完成后会通知其父tasktracker状态已更新,tasktracker进而通知(通过heart beat)jobtracker。因此,JobTracker就知道map输出和tasktracker之间的映射关系,reducer中的一个线程定期询问jobtracker以便获知map输出位置。由于reducer有可能失败,因此tasktracker并没有在第一个reducer检索到map输出时就立即从磁盘上删除它们,相反他会等待jobtracker告示它可以删除map输出时才删除,这是作业完成后最后执行的。
如果map输出很小,则会被直接复制到reduce tasktracker的内存缓冲区(大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent控制,占堆空间的百分比),否则,map输出被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值大小(由mapred.iob.shuffle.merge.percent)
或达到map输出阈值大小(mapred.inmem.threadhold),则合并后溢出写到磁盘中。
随着磁盘上副本增多,后台线程会将他们合并为更大的、排好序的文件。注意:为了合并,压缩的map输出必须在内存中被解压缩。
排序阶段:复制阶段完成后,reduce任务会进入排序阶段,更确切的说是合并阶段,这个阶段将合并map输出,维持其顺序排列。合并是循环进行的,由合并因子决定每次合并的输出文件数量。但让有可能会产生中间文件。
reduce阶段:在最后reduce阶段,会直接把排序好的文件输入reduce函数,不会对中间文件进行再合并,最后的合并即可来自内存,也可来自磁盘。此阶段的输出会直接写到文件系统,一般为hdfs。
细节:这里合并是并非平均合并,比如有40个文件,合并因子为10,我们并不是每趟合并10个,合并四趟。而是第一趟合并4个,后三趟合并10,在最后一趟中4个已合并的文件和余下6个未合并会直接并入reduce。
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