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阿里云梁楹:这样的青春,别样的精彩

人的青春应该怎样度过?相信一千个人心中,有一千个答案。我是郭嘉梁,花名梁楹,在不少人眼中,我是一个来自北方的大男孩,一个自带“古典气质的少年”,其实我是一个喜欢晋级打怪,热爱挑战自我的阿里云工程师。 1024程序员节之际,分享我的成长经历,且看别样的“青春修炼手册”。 学生时代:热爱、执著、前进 早在读书的时候,我就一直很喜欢接触一些新的技术。本科毕业后,我被保送到中科院计算所读研,机缘巧合,我接触到了很有前瞻性的光网络互连技术。当时,在国内做光网络研究的人还是很少的。 在导师的指导下,我专注于根据高性能数据中心流量模型,利用光交换机对数据中心的网络拓扑进行快速重构。通过 RYU 控制器完成了控制层的拓扑发现,路由计算等工作。在模拟系统中,实现并验证了 HyperX、Torus、DragonFly 等高性能网络常见拓扑结构 的重构算法 F

spark RDD,reduceByKey vs groupByKey

Spark 中有两个类似的api,分别是 reduceByKey 和 groupByKey 。这两个的功能类似,但底层实现却有些不同,那么为什么要这样设计呢?我们来从源码的角度分析一下。 先看两者的调用顺序(都是使用默认的Partitioner,即defaultPartitioner) 所用 spark 版本:spark 2.1.0 先看reduceByKey Step1 def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = self.withScope { reduceByKey(defaultPartitioner(self), func) } Setp2 def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = self.withScope { combineByKeyWithClassTag[V]((v: V) => v, func, func, partitioner) } Setp3 def combineByKeyW...

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