rdd币全网算力

1. n0455shrdd1234宽带不好用怎么办

你采用什么形式上网，都会遇到计算机上网慢（卡、上不去网、信号差、不稳定、丢包、误码率高、上不去、掉线、死机、无故中断。。。）等等；甚至出现一些莫名其妙的故障，要使你的计算机运行稳定，有一个良好的用户工作环境界面，你必须做好如下工作：否则，会影响你使用：
1：环境条件：
A： 稳定的电源电压（必要时加装辅助UPS电源），有效安全的电源线截面；并符合安全用电的相关绝缘规定；多半是用户线径较小，所引起的低电压。全国进行两网（城网和农网）改造后，通过对用户的监测（包括边远山区）：用户电压合格率在99.98%，进用户的电压符合国标法定值。电网在随时使用多种电压调整手段来保证电压合格。
B：干燥通风温度适宜（必要时加装风扇或空调系统），
C：较小的灰尘颗粒度，墙面及其房顶最好进行涂漆处理。
D: .传输线路合适的信杂比:（ADSL）用户线路杂音电平尽量的小，避免干扰杂波，使其在较小的电平下，设备也能可靠的工作。
E: 网卡问题：选择质量比较好的网卡.
F: 系统软件配置：用户不需要设置IP地址，系统将会自动分配。如果设置DNS一定要设置正确。操作系统是WIN98或ME，在DOS窗口下，键入WINI ... 展开全部>
热心网友 | 2013-12-20
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2. 求《天启悠闲生活》txt，如有其它类似的文都发给我哈，谢谢各位咯 邮箱[email protected]

链接:

天启悠闲生活是看泉听风所著的一本文笔情节俱佳的历史小说作品,

3. RDD，DataFrame和DataSet的区别是什么

官网解释：
RDD：A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark.
rdd是一个分布式的数据集，数据分散在分布式集群的各台机器上
A DataFrame is equivalent to a relational table in Spark SQL, and can be created using various functions in SQLContext
dataframe更像是一张关系型数据表，是一种spark独有的数据格式吧，这种格式的数据可以使用sqlcontext里面的函数

4. 苹果4S 烦请查询激活日期，保修日期，购买日期，尽量详细信息，序列号：C38GN0RDDTC0型号MD235ZP/A在线等

iPhone 4S(GSM) 16GB 黑色
序列号：C38GN0RDDTC0
设备名称：iPhone 4S
容 量：16GB
颜 色：黑色
类 型：iPhone4,1
代 号：n94ap
型 号：MD235
激活状态：已激活
电话支持：已过期
硬件保修：已过期
生产日期：2011年11月12日 - 2011年11月18日
生产工厂：中国
备 注：此型号大部分为无锁机,无锁版本国内可以2网(联通+移动)通用,有锁版本可以使用卡贴

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【 近期买的是翻新机或者二手 】

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温馨提示：

① 切记；当有回答时；不要补充问题，可以追问，补充的问题，回答者修改回答再次提交，会被系统误认为是恶意重复提交，回答会失效；

如是第一次提问：当有多人提供相关信息时；选择信息最全、提交时间最快的同时并确认信息无误后,《选为满意答案》只有一次机会，切勿点选错误如有疑问，则向此人追问

注 ：如《 激活状态：已激活、电话支持：已过期、硬件保修：已过期》的用户：说明该设备是一年以上的的设备、保修期等信息是查询不到的 :

★序列号(iphone 4S;CCP、 C3K 售后换新机、DQG 、 C33（F17为5代)开头为典型官方翻新机，质量没问题★

1、销售地，也就是所说的 【版本】（或者什么货）可以根据【型号】，不是【序列号】
【手机——设置——通用——关于本机】中查找， 根据 最后2位或者1位字母查看,
, ZP是港版,CH是国行 LL是美版. DN为德版、TA为台湾
ZA为新加坡和马来西亚、AB为阿联酋、RS为俄罗斯
GR为希腊、IP为意大利、PP为菲律宾、J是日版，KH是韩国
C是加拿大版，X是澳洲版或者新西兰版，B为英国版，
F是法国版。Y为西班牙版

2、苹果产品保修期都是一年，港版一般提前激活，所以查询日期比实际购买日期早几天

3、iphone ipad 大部分由富士康代工的，所以产地是中国

4、网络搜索果粉查询网站，输入序列号自己查询，不懂的可以追问，

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5. 苹果4S凭序列号怎么查真伪啊序列号为C39H57RDDTD7

iPhone 4S(GSM) 32GB 黑色
序列号：C39H57RDDTD7
设备名称：iPhone 4S
容 量：32GB
颜 色：黑色
类 型：iPhone4,1
代 号：n94ap
型 号：MD242
激活状态：已激活
电话支持：已过期
硬件保修：已过期
生产日期：2012年02月05日 - 2012年02月11日
生产工厂：中国
备 注：此型号大部分为无锁机,无锁版本国内可以2网(联通+移动)通用,有锁版本可以使用卡贴
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★型号是根据销售地区固定设置的〖设置——通用——关于本机〗型号后面二位字母,ZP是港版,CH是国行,LL是美版等等……A是正式版的意思。
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机子是二手或翻新。全新机子保修一年过期。

6. RDD，DataFrame和DataSet的区别

RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。

RDD和DataFrame

RDD-DataFrame

上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解
Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark
SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的
Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效
率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。

提升执行效率

RDD
API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运
行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。在现有RDD
API的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的
开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解，门槛较高。另一方面，Spark
SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。利用
DataFrame API进行开发，可以免费地享受到这些优化效果。

减少数据读取

分析大数据，最快的方法就是 ——忽略它。这里的“忽略”并不是熟视无睹，而是根据查询条件进行恰当的剪枝。

上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。

对于一些“智能”数据格 式，Spark
SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等

一些基本的统计信息。当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过(例如某整数列a某段的最大值为100，而查
询条件要求a > 200)。

此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。

执行优化

人口数据分析示例

为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。如
果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将filter
下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而Spark
SQL的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。

得到的优化执行计划在转换成物 理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内。最右侧的物理执行计划中Filter之所以消失不见，就是因为溶入了用于执行最终的读取操作的表扫描节点内。

对于普通开发者而言，查询优化 器的意义在于，即便是经验并不丰富的程序员写出的次优的查询，也可以被尽量转换为高效的形式予以执行。

RDD和DataSet

DataSet以Catalyst逻辑执行计划表示，并且数据以编码的二进制形式被存储，不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。
DataSet创立需要一个显式的Encoder，把对象序列化为二进制，可以把对象的scheme映射为SparkSQl类型，然而RDD依赖于运行时反射机制。

通过上面两点，DataSet的性能比RDD的要好很多。

DataFrame和DataSet

Dataset可以认为是DataFrame的一个特例，主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。因此具有如下三个特点：

DataSet可以在编译时检查类型

并且是面向对象的编程接口。用wordcount举例：
//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

后面版本DataFrame会继承DataSet，DataFrame是面向Spark SQL的接口。
//DataSet,完全使用scala编程，不要切换到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可以相互转化， df.as[ElementType] 这样可以把DataFrame转化为DataSet， ds.toDF() 这样可以把DataSet转化为DataFrame。

7. 本地向量的RDD如何创建

（Spark超大规模大数据案例实战）：使用了Spark技术生态栈中的Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、SparkR、Machine Learning，进行离线计算和实时计算业务模块的开发、数据的关联性分析、用户行为模式和特征的训练与应用、用户网络的社区发现、用户影响力、能量传播、标签传播、标签推理、人群划分、年龄段预测、商品交易时序跳转

8. 怎么查美版苹果4是否翻新机 型号MC676LL/A序列号C8RGG53RDDP7

很不幸，朋友，你买到了翻新苹果机！保修期早就过了。赶紧找卖家退货！
CDMA是以前11出厂的时候的版型，现在你的已经翻新了！
以下是查询结果！生产日期你看看是11年的！
设备型号：iPhone 4 CDMA

序列号：C8RGG53RDDP7

电话支持状态：已过期

硬件保修状态：已过期

生产工厂：中国

生产日期：2011-09-25 到
2011-10-01