Free Will


  • 首页

  • 技术

  • 人间

  • 絮语

  • 关于我

  • 搜一下
close
Free Will

海德格尔中文出版书籍汇总

发表于 2020-01-01 | 分类于 海德格尔

海德格尔

书名 作者 出版社 豆瓣评分
存在与时间 [德] 马丁·海德格尔 生活·读书·新知三联书店 8.7 / 3305人评价
林中路 [德] 马丁·海德格尔 上海译文出版社 8.8 / 913人评价
形而上学导论 [德] 马丁·海德格尔 商务印书馆 8.6 / 565人评价
路标 [德] 马丁·海德格尔 商务印书馆 8.9 (352人评价)
海德格尔存在哲学 [德] 马丁·海德格尔 九州出版社 8.2 (136人评价)
人,诗意地安居 [德] 马丁·海德格尔 广西师范大学出版社 8.1 (539人评价)
尼采(上下) [德] 马丁·海德格尔 商务印书馆 8.8 / 423人评价
荷尔德林诗的阐释 [德] 马丁·海德格尔 商务印书馆 8.7 / 392人评价
面向思的事情 [德] 马丁·海德格尔 商务印书馆 8.7 / 350人评价
演讲与论文集 [德] 马丁·海德格尔 生活·读书·新知三联书店 9.1 / 310人评价
论真理的本质 [德] 马丁·海德格尔 华夏出版社 9.3 / 129人评价
现象学之基本问题 [德] 马丁·海德格尔 上海译文出版社 9.0 / 128人评价
尼采十讲 [德] 马丁·海德格尔 中国言实出版社 7.6 / 108人评价
同一与差异 [德] 马丁·海德格尔 商务印书馆 9.1 / 96人评价
哲学论稿 [德]马丁·海德格尔 商务印书馆 9.3 / 90人评价
物的追问 [德]马丁·海德格尔 上海译文出版社 9.1 / 85人评价
思的经验 [德]马丁·海德格尔 人民出版社 8.0 / 75人评价
康德与形而上学疑难 [德]马丁·海德格尔 上海译文出版社 9.4 / 75人评价
时间概念史导论 [德]马丁·海德格尔 商务印书馆 9.1 / 71人评价
系于孤独之途 [德]马丁·海德格尔 天津人民出版社 8.2 / 62人评价
荷尔德林的新神话 [德] 马丁·海德格尔 华夏出版社 8.2 / 37人评价
存在论 [德]马丁·海德格尔 人民出版社 8.3 / 37人评价
根据律 [德] 马丁·海德格尔 商务印书馆 9.6 / 16人评价
在通向语言的途中 [德]马丁·海德格尔 商务印书馆 9.3 / 10人评价
柏拉图的《智者》 [德]马丁·海德格尔 商务印书馆 9.4 (19人评价)
亚里士多德哲学的基本概念 [德] 马丁·海德格尔 华夏出版社 9.1(22人评价)
海德格尔文集 [德] 马丁·海德格尔 华夏出版社 9.1 / 22人评价
形式显示的现象学 马丁·海德格尔 同济大学出版社 8.7 (89人评价)
阅读全文 »
Free Will

Spark笔记(9):Spark性能优化之shuffle调优

发表于 2019-11-16 | 分类于 Spark

大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各个参数的调优建议。

阅读全文 »
Free Will

Spark笔记(8):Spark性能优化之数据倾斜处理

发表于 2019-11-10 | 分类于 Spark

前言

继《Spark性能优化:开发调优篇》和《Spark性能优化:资源调优篇》讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题。

阅读全文 »
Free Will

林中路(10):略萨 | 绦虫寓言

发表于 2019-09-10 | 分类于 林中路

亲爱的朋友:

您的信让我激动,因为借助这封信,我又看到了自己十四五岁时的身影,那是在奥德亚将军独裁统治下的灰色的利马,我时而因为怀抱着总有一天要当上作家的梦想而兴奋,时而因为不知道如何迈步、如何开始把我感到的抱负付诸实施而苦闷;我感到我的抱负仿佛一道紧急命令:写出让读者眼花缭乱的故事来,如同那几位让我感到眼花缭乱的作家的作品一样,那几位我刚刚供奉在自己设置的私人神龛里的作家:福克纳、海明威、马尔罗、多斯·帕索斯、加缪、萨特。

阅读全文 »
Free Will

计算广告面面观(4):计算广告基础知识

发表于 2019-08-23 | 分类于 计算广告

在互联网商业模式中,如果把商业化产品比作是船体,其核心作用是作为流量与变现的载体,那么数据就是引擎,没有数据的指引,商业模式就会很低效,机器学习作为数据提高效率的机器,则充当了这艘船的船长的地位。

阅读全文 »
Free Will

计算广告面面观(3):竞价广告定价策略与实现

发表于 2019-07-12 | 分类于 计算广告

在竞价广告中,广告主能否获得某个广告位是由其变现能力也就是eCPM的大小来决定的。在以CPC结算即点击结算的单子中,eCPM即千次展示期望收入的计算公式为:其中:

阅读全文 »
Free Will

Spark笔记(7):Spark性能优化之资源调优篇

发表于 2019-07-10 | 分类于 Spark

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了。spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后只能胡乱设置,甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会及其缓慢;或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常。总之,无论哪种情况,都会导致spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行。因此我们必须对spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识,并知道spark作业运行过程中,有哪些资源参数是可以设置的,以及如何设置合适的参数值。

阅读全文 »
Free Will

Spark笔记(6):Spark性能优化之开发调优篇

发表于 2019-07-09 | 分类于 Spark

在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。

然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合理的调优,Spark作业的执行速度可能会很慢,这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因此,想要用好Spark,就必须对其进行合理的性能优化。

Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的,不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。我们需要根据不同的业务场景以及数据情况,对Spark作业进行综合性的分析,然后进行多个方面的调节和优化,才能获得最佳性能。

阅读全文 »
Free Will

Spark笔记(5):Spark SQL

发表于 2019-06-28 | 分类于 Spark

Spark SQL所使用的数据抽象并非RDD,而是DataFrame。DataFrame的推出,让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力,它不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用,而且获得了更高的计算性能。Spark能够轻松实现从Mysql到DataFrame的转化,并且支持SQL查询。

阅读全文 »
Free Will

Spark笔记(4):RDD编程 Scala版本

发表于 2019-06-27 | 分类于 Spark

创建

  • 从本地文件系统/分布式文件系统HDFS加载:
1
2
scala > val path = ''
scala > val lines = sc.textFile(path)
阅读全文 »
123…22
Free Will

Free Will

人类被赋予了一种工作,那就是精神的成长

213 日志
19 分类
308 标签
我的自媒体
  • 应统联盟
  • 阿药算法
  • 纸间城邦
推荐的自媒体
  • 木遥
  • 刘未鹏
  • 张驰原
  • 阮一峰
© 2016 - 2024 Free Will