rdd幣全網算力

1. n0455shrdd1234寬頻不好用怎麼辦

你採用什麼形式上網，都會遇到計算機上網慢（卡、上不去網、信號差、不穩定、丟包、誤碼率高、上不去、掉線、死機、無故中斷。。。）等等；甚至出現一些莫名其妙的故障，要使你的計算機運行穩定，有一個良好的用戶工作環境界面，你必須做好如下工作：否則，會影響你使用：
1：環境條件：
A： 穩定的電源電壓（必要時加裝輔助UPS電源），有效安全的電源線截面；並符合安全用電的相關絕緣規定；多半是用戶線徑較小，所引起的低電壓。全國進行兩網（城網和農網）改造後，通過對用戶的監測（包括邊遠山區）：用戶電壓合格率在99.98%，進用戶的電壓符合國標法定值。電網在隨時使用多種電壓調整手段來保證電壓合格。
B：乾燥通風溫度適宜（必要時加裝風扇或空調系統），
C：較小的灰塵顆粒度，牆面及其房頂最好進行塗漆處理。
D: .傳輸線路合適的信雜比:（ADSL）用戶線路雜音電平盡量的小，避免干擾雜波，使其在較小的電平下，設備也能可靠的工作。
E: 網卡問題：選擇質量比較好的網卡.
F: 系統軟體配置：用戶不需要設置IP地址，系統將會自動分配。如果設置DNS一定要設置正確。操作系統是WIN98或ME，在DOS窗口下，鍵入WINI ... 展開全部>
熱心網友 | 2013-12-20
0
1

2. 求《天啟悠閑生活》txt，如有其它類似的文都發給我哈，謝謝各位咯 郵箱[email protected]

鏈接:

天啟悠閑生活是看泉聽風所著的一本文筆情節俱佳的歷史小說作品,

3. RDD，DataFrame和DataSet的區別是什麼

官網解釋：
RDD：A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark.
rdd是一個分布式的數據集，數據分散在分布式集群的各台機器上
A DataFrame is equivalent to a relational table in Spark SQL, and can be created using various functions in SQLContext
dataframe更像是一張關系型數據表，是一種spark獨有的數據格式吧，這種格式的數據可以使用sqlcontext裡面的函數

4. 蘋果4S 煩請查詢激活日期，保修日期，購買日期，盡量詳細信息，序列號：C38GN0RDDTC0型號MD235ZP/A在線等

iPhone 4S(GSM) 16GB 黑色
序列號：C38GN0RDDTC0
設備名稱：iPhone 4S
容 量：16GB
顏 色：黑色
類 型：iPhone4,1
代 號：n94ap
型 號：MD235
激活狀態：已激活
電話支持：已過期
硬體保修：已過期
生產日期：2011年11月12日 - 2011年11月18日
生產工廠：中國
備 註：此型號大部分為無鎖機,無鎖版本國內可以2網(聯通+移動)通用,有鎖版本可以使用卡貼

************************網路知道************************

【 近期買的是翻新機或者二手 】

************************習慣有你************************

溫馨提示：

① 切記；當有回答時；不要補充問題，可以追問，補充的問題，回答者修改回答再次提交，會被系統誤認為是惡意重復提交，回答會失效；

如是第一次提問：當有多人提供相關信息時；選擇信息最全、提交時間最快的同時並確認信息無誤後,《選為滿意答案》只有一次機會，切勿點選錯誤如有疑問，則向此人追問

注 ：如《 激活狀態：已激活、電話支持：已過期、硬體保修：已過期》的用戶：說明該設備是一年以上的的設備、保修期等信息是查詢不到的 :

★序列號(iphone 4S;CCP、 C3K 售後換新機、DQG 、 C33（F17為5代)開頭為典型官方翻新機，質量沒問題★

1、銷售地，也就是所說的 【版本】（或者什麼貨）可以根據【型號】，不是【序列號】
【手機——設置——通用——關於本機】中查找， 根據 最後2位或者1位字母查看,
, ZP是港版,CH是國行 LL是美版. DN為德版、TA為台灣
ZA為新加坡和馬來西亞、AB為阿聯酋、RS為俄羅斯
GR為希臘、IP為義大利、PP為菲律賓、J是日版，KH是韓國
C是加拿大版，X是澳洲版或者紐西蘭版，B為英國版，
F是法國版。Y為西班牙版

2、蘋果產品保修期都是一年，港版一般提前激活，所以查詢日期比實際購買日期早幾天

3、iphone ipad 大部分由富士康代工的，所以產地是中國

4、網路搜索果粉查詢網站，輸入序列號自己查詢，不懂的可以追問，

★不要擺著問題不處理，浪費資源、每個人都有需要幫助的時候，如果我的回答您認可，望採納，您的採納對我是一種尊重;在我的回答左下方點一下【選為滿意答案】、謝謝★

5. 蘋果4S憑序列號怎麼查真偽啊序列號為C39H57RDDTD7

iPhone 4S(GSM) 32GB 黑色
序列號：C39H57RDDTD7
設備名稱：iPhone 4S
容 量：32GB
顏 色：黑色
類 型：iPhone4,1
代 號：n94ap
型 號：MD242
激活狀態：已激活
電話支持：已過期
硬體保修：已過期
生產日期：2012年02月05日 - 2012年02月11日
生產工廠：中國
備 註：此型號大部分為無鎖機,無鎖版本國內可以2網(聯通+移動)通用,有鎖版本可以使用卡貼
****************************************
★型號是根據銷售地區固定設置的〖設置——通用——關於本機〗型號後面二位字母,ZP是港版,CH是國行,LL是美版等等……A是正式版的意思。
★順手選為滿意答案,你的採納才是我回答的動力。

機子是二手或翻新。全新機子保修一年過期。

6. RDD，DataFrame和DataSet的區別

RDD、DataFrame和DataSet是容易產生混淆的概念，必須對其相互之間對比，才可以知道其中異同。

RDD和DataFrame

RDD-DataFrame

上圖直觀地體現了DataFrame和RDD的區別。左側的RDD[Person]雖然以Person為類型參數，但Spark框架本身不了解
Person類的內部結構。而右側的DataFrame卻提供了詳細的結構信息，使得Spark
SQL可以清楚地知道該數據集中包含哪些列，每列的名稱和類型各是什麼。DataFrame多了數據的結構信息，即schema。RDD是分布式的
Java對象的集合。DataFrame是分布式的Row對象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更豐富的運算元以外，更重要的特點是提升執行效
率、減少數據讀取以及執行計劃的優化，比如filter下推、裁剪等。

提升執行效率

RDD
API是函數式的，強調不變性，在大部分場景下傾向於創建新對象而不是修改老對象。這一特點雖然帶來了干凈整潔的API，卻也使得Spark應用程序在運
行期傾向於創建大量臨時對象，對GC造成壓力。在現有RDD
API的基礎之上，我們固然可以利用mapPartitions方法來重載RDD單個分片內的數據創建方式，用復用可變對象的方式來減小對象分配和GC的
開銷，但這犧牲了代碼的可讀性，而且要求開發者對Spark運行時機制有一定的了解，門檻較高。另一方面，Spark
SQL在框架內部已經在各種可能的情況下盡量重用對象，這樣做雖然在內部會打破了不變性，但在將數據返回給用戶時，還會重新轉為不可變數據。利用
DataFrame API進行開發，可以免費地享受到這些優化效果。

減少數據讀取

分析大數據，最快的方法就是 ——忽略它。這里的「忽略」並不是熟視無睹，而是根據查詢條件進行恰當的剪枝。

上文討論分區表時提到的分區剪 枝便是其中一種——當查詢的過濾條件中涉及到分區列時，我們可以根據查詢條件剪掉肯定不包含目標數據的分區目錄，從而減少IO。

對於一些「智能」數據格 式，Spark
SQL還可以根據數據文件中附帶的統計信息來進行剪枝。簡單來說，在這類數據格式中，數據是分段保存的，每段數據都帶有最大值、最小值、null值數量等

一些基本的統計信息。當統計信息表名某一數據段肯定不包括符合查詢條件的目標數據時，該數據段就可以直接跳過(例如某整數列a某段的最大值為100，而查
詢條件要求a > 200)。

此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存儲格式的優勢，僅掃描查詢真正涉及的列，忽略其餘列的數據。

執行優化

人口數據分析示例

為了說明查詢優化，我們來看上圖展示的人口數據分析的示例。圖中構造了兩個DataFrame，將它們join之後又做了一次filter操作。如
果原封不動地執行這個執行計劃，最終的執行效率是不高的。因為join是一個代價較大的操作，也可能會產生一個較大的數據集。如果我們能將filter
下推到 join下方，先對DataFrame進行過濾，再join過濾後的較小的結果集，便可以有效縮短執行時間。而Spark
SQL的查詢優化器正是這樣做的。簡而言之，邏輯查詢計劃優化就是一個利用基於關系代數的等價變換，將高成本的操作替換為低成本操作的過程。

得到的優化執行計劃在轉換成物 理執行計劃的過程中，還可以根據具體的數據源的特性將過濾條件下推至數據源內。最右側的物理執行計劃中Filter之所以消失不見，就是因為溶入了用於執行最終的讀取操作的表掃描節點內。

對於普通開發者而言，查詢優化 器的意義在於，即便是經驗並不豐富的程序員寫出的次優的查詢，也可以被盡量轉換為高效的形式予以執行。

RDD和DataSet

DataSet以Catalyst邏輯執行計劃表示，並且數據以編碼的二進制形式被存儲，不需要反序列化就可以執行sorting、shuffle等操作。
DataSet創立需要一個顯式的Encoder，把對象序列化為二進制，可以把對象的scheme映射為SparkSQl類型，然而RDD依賴於運行時反射機制。

通過上面兩點，DataSet的性能比RDD的要好很多。

DataFrame和DataSet

Dataset可以認為是DataFrame的一個特例，主要區別是Dataset每一個record存儲的是一個強類型值而不是一個Row。因此具有如下三個特點：

DataSet可以在編譯時檢查類型

並且是面向對象的編程介面。用wordcount舉例：
//DataFrame

// Load a text file and interpret each line as a java.lang.String
val ds = sqlContext.read.text("/home/spark/1.6/lines").as[String]
val result = ds
.flatMap(_.split(" ")) // Split on whitespace
.filter(_ != "") // Filter empty words
.toDF() // Convert to DataFrame to perform aggregation / sorting
.groupBy($"value") // Count number of occurences of each word
.agg(count("*") as "numOccurances")
.orderBy($"numOccurances" desc) // Show most common words first

後面版本DataFrame會繼承DataSet，DataFrame是面向Spark SQL的介面。
//DataSet,完全使用scala編程，不要切換到DataFrame

val wordCount =
ds.flatMap(_.split(" "))
.filter(_ != "")
.groupBy(_.toLowerCase()) // Instead of grouping on a column expression (i.e. $"value") we pass a lambda function
.count()

DataFrame和DataSet可以相互轉化， df.as[ElementType] 這樣可以把DataFrame轉化為DataSet， ds.toDF() 這樣可以把DataSet轉化為DataFrame。

7. 本地向量的RDD如何創建

（Spark超大規模大數據案例實戰）：使用了Spark技術生態棧中的Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、SparkR、Machine Learning，進行離線計算和實時計算業務模塊的開發、數據的關聯性分析、用戶行為模式和特徵的訓練與應用、用戶網路的社區發現、用戶影響力、能量傳播、標簽傳播、標簽推理、人群劃分、年齡段預測、商品交易時序跳轉

8. 怎麼查美版蘋果4是否翻新機 型號MC676LL/A序列號C8RGG53RDDP7

很不幸，朋友，你買到了翻新蘋果機！保修期早就過了。趕緊找賣家退貨！
CDMA是以前11出廠的時候的版型，現在你的已經翻新了！
以下是查詢結果！生產日期你看看是11年的！
設備型號：iPhone 4 CDMA

序列號：C8RGG53RDDP7

電話支持狀態：已過期

硬體保修狀態：已過期

生產工廠：中國

生產日期：2011-09-25 到
2011-10-01