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用 Vue 建立一个简单的 electron 桌面应用

1. electron简介 2. 工具介绍 3. 实践效果,步骤 1)一个简单的 Electron 桌面应用都是冲 Hello World! 开始的。 以上是使用 electron-vue 超级迅速制作出来的 electron 桌面应用。 2)安装的组件 vue init simulatedgreg/electron-vue white-electron-first 3)build tool choice ? 构建工具的选择,比较先进的是electron-builder。 实际上调试,开发可以直接选择 electron-builder,它支持热更新,像目前大部分在使用的 vue-cli 构建出来的项目一样保存即更新。 如果是简单打包应用就直接选择 electron-packager 就好了,功能比较简单。 参考链接:https://electron.org.cn/vue/building_your_app.html 4) 下一步 > npm i // 装包 > npm run dev // 测试环境运行 就可以有一个初步的Electron桌面应用了。 4. 如何将网站只做成...

剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程差异(一)

一、前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交、并、差、聚合、排序等过程。而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果。 二、编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异。 三、Hadoop的Shuffle过程 Shuffle描述的是数据从Map端到Reduce端的过程,大致分为排序(sort)、溢写(spill)、合并(merge)、拉取拷贝(Copy)、合并排序(merge sort)这几个过程,大体流程如下: 上图的Map的输出的文件被分片为红绿蓝三个分片,这个分片的就是根据Key为条件来分片的,分片算法可以自己实现,例如Hash、Range等,最终Reduce任务只拉取对应颜色的数据来进行处理,就实现把相同的Key拉取到相同的Reduce节点处理的功...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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