找不同：
var oldedges_cogroup: rdd[(int,(iterable[(array[int],array[int],array[int],array[int],array[int])],
iterable[array[array[int]]])
)] =
graph.flatmap(s => )
.groupbykey()
.map(s=>(s._1,(
iterable((array[int](),old_f_list,new_f_list,old_b_list,new_b_list))
},iterable(s._2.toarray))))
.partitionby(new hashpartitioner(defaultpar))
val symbol_num=property.symbol_num
println("symbol_num: "+property.symbol_num)
println("edges 中 old index 為空的數量： "+ oldedges_cogroup.filter(s=>)
.groupbykey()
.map(s=>(s._1,(
iterable((array[int](),old_f_list,new_f_list,old_b_list,new_b_list))
},iterable(s._2.toarray))))
.partitionby(new hashpartitioner(defaultpar))
property.symbol_num是在driver端由0改變為25，但在worker處，這個變化並沒有傳遞過去
因此 第一段**中 陣列的長度仍然是0，而第二段**中則為25。
**分發時，driver端和worker端裡存在的property.symbol_num是初始值0，後面driver端變化了property.symbol_num，但worker端是沒有變化的
一文對比storm與spark（特性與應用場景）
隨著實時資料的增加，對實時資料流的需求也在增長。更不用說，流技術正在引領大資料世界。使用更新的實時流 平台，使用者選擇乙個平台變得很複雜。apache storm和spark是該列表中最流行的兩種實時技術。讓我們根據它們的功能比較apache storm和spark，並幫助使用者做出選擇。本文的目的...
python基礎與高階特性 七 八 （練習）
一.記錄日誌裝飾器練習題 好的日誌對乙個軟體的重要性是顯而易見的。如果函式的入口都要寫一行 來記 錄日誌,這種方式實在是太低效了。那麼請你建立乙個裝飾器,功能實現函式運 行時自動產生日誌記錄。日誌格式如下 程式執行時間 主機短名 程式名稱 函式 s 執行結果為 s 產生的日誌檔案並不直接顯示在螢幕上...
35 高階特性之iterable與iterator
這是因為python的iterator物件表示的是乙個資料流，iterator物件可以被next 函式呼叫並不斷返回下乙個資料，直到沒有資料時丟擲stopiteration錯誤。可以把這個資料流看做是乙個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next 函式實現按需計算下乙個資料，所以...