1.GitHub 上有哪些值得推荐的开源电子书？
2.Github：分享一款开源的跨平台多功能远程控制和监控工具Spark！
3.Spark Core读取ES的分区问题分析
4.向量化执行引擎框架 Gluten 宣布正式开源，并亮相 Spark 技术峰会
5.WINDOWS 10环境下的Pyspark配置 （基于Anaconda环境，附加不重启情况下环境变量Path修改方式）

GitHub 上有哪些值得推荐的开源电子书？

       在GitHub的海洋中，无数的开源电子书犹如璀璨的繁星，为编程爱好者们点亮知识的asp学生管理系统源码道路。以下是一些备受推荐的开源资源，涵盖了多种编程语言、框架、技术领域，助你快速提升技能和理解。

前端与网络

       - Chrome开发者工具指南

       - Grunt工具实战

       - 移动Web前端入门

       - Node.js深入探索

大数据与人工智能

       - 大数据挖掘实战

       - 推荐系统原理

       - 机器学习入门教程

       - Apache Spark官方文档

编程艺术与理论

       - 内存管理与游戏编程原理

       - OpenWrt智能路由器开发教程

语言与框架

       - AWK编程基础

       - C/C++并发编程指南

       - Java EE深入学习

       - Dart语言实战

       - Python库和框架文档

       - PHP开发最佳实践

       - Swift编程实践

CSS与HTML

       - CSS布局与设计

       - Emmet代码编写技巧

       - React Native文档

Web开发

       - Vue.js官方文档

       - Flask快速入门

       - React Router教程

移动开发

       - iOS开发进阶教程

       - Android开发者指南

后端与框架

       - Django高级应用开发

       - Ruby on Rails核心概念

       - Go语言高级编程

科学计算

       - R语言数据处理

       - Haskell函数式编程实践

       - Scala并发编程与设计模式

移动与工具

       - Swift编程进阶

       - Vim与Emacs定制教程

编程资源与学习笔记

       - 《编程珠玑》读书笔记

       - 编译原理习题解析

       - 专业编程指南和实践案例

自动化测试

       - Appium测试框架指南

       每一本书籍和教程都是开源社区智慧的结晶，通过这些开源电子书，你可以深入了解技术细节，跨越学习曲线，成为编程领域的佼佼者。探索这些资源，让知识的力量驱动你的编程之旅。

Github：分享一款开源的跨平台多功能远程控制和监控工具Spark！

       今天推荐给大家一款开源的跨平台多功能远程控制和监控工具：Spark。

       Spark是一款免费、安全、基于网页、跨平台且功能丰富的远程管理工具，能让您通过浏览器随时随地管理设备。

       功能包括：设备列表及操作列表、collection源码内容登录机器Shell执行命令、桌面远程访问、远程设备的进程管理、远程设备文件管理。

       Spark完全基于浏览器UI进行管理，安装对应Agent后，即可通过浏览器远程控制和管理设备。

       项目活跃程度可通过Star趋势图查看。

       Spark支持Windows、Linux、MacOS三个主流系统，功能基本覆盖三个系统，部分存在差异。

       获取项目详情，请访问以下官网链接。

       以下是精选的电脑软件分享，覆盖工具、技巧、资源等：

       小程序：小明工作助手

       办公文档密码破解工具

       GitHub访问神器FastGithub

       防火墙设置简化工具Firewall App Blocker

       卸载工具BCU

       磁盘空间分析工具SpaceSniffer

       Gif动图制作工具ScreenToGif

       磁盘空间分析工具WizTree

       电脑状态监控工具TrafficMonitor

       个人开发工具清单

Spark Core读取ES的分区问题分析

       撰写本文的初衷是因近期一位星球球友面试时，面试官询问了Spark分析ES数据时，生成的RDD分区数与哪些因素相关。

       初步推测，这与分片数有关，但具体关系是什么呢？以下是两种可能的关系：

       1).类似于KafkaRDD的分区与kafka topic分区数的关系，一对一。建站源码php

       2).ES支持游标查询，那么是否可以对较大的ES索引分片进行拆分，形成多个RDD分区呢？

       下面，我将与大家共同探讨源码，了解具体情况。

       1.Spark Core读取ES

       ES官网提供了elasticsearch-hadoop插件，对于ES 7.x，hadoop和Spark版本的支持如下：

       在此，我使用的ES版本为7.1.1，测试用的Spark版本为2.3.1，没有问题。整合es和spark，导入相关依赖有两种方式：

       a，导入整个elasticsearch-hadoop包

       b，仅导入spark模块的包

       为了方便测试，我在本机启动了一个单节点的ES实例，简单的测试代码如下：

       可以看到，Spark Core读取RDD主要有两种形式的API：

       a，esRDD。这种返回的是一个tuple2类型的RDD，第一个元素是id，第二个是一个map，包含ES的document元素。

       b，esJsonRDD。jdk源码博客这种返回的也是一个tuple2类型的RDD，第一个元素依然是id，第二个是json字符串。

       尽管这两种RDD的类型不同，但它们都是ScalaEsRDD类型。

       要分析Spark Core读取ES的并行度，只需分析ScalaEsRDD的getPartitions函数。

       2.源码分析

       首先，导入源码github.com/elastic/elasticsearch-hadoop这个gradle工程，可以直接导入idea，然后切换到7.x版本。

       接下来，找到ScalaEsRDD，发现getPartitions方法是在其父类中实现的，方法内容如下：

       esPartitions是一个lazy型的变量：

       这种声明的原因是什么呢？

       lazy+transient的原因大家可以思考一下。

       RestService.findPartitions方法只是创建客户端获取分片等信息，然后调用，分两种情况调用两个方法：

       a).findSlicePartitions

       这个方法实际上是在5.x及以后的ES版本，同时配置了

       之后，才会执行。实际上就是将ES的分片按照指定大小进行拆分，必然要先进行分片大小统计，然后计算出拆分的分区数，最后生成分区信息。具体代码如下：

       实际上，新朋素材源码分片就是通过游标方式，对_doc进行排序，然后按照分片计算得到的分区偏移进行数据读取，组装过程是通过SearchRequestBuilder.assemble方法实现的。

       这个实际上会浪费一定的性能，如果真的要将ES与Spark结合，建议合理设置分片数。

       b).findShardPartitions方法

       这个方法没有疑问，一个RDD分区对应于ES index的一个分片。

       3.总结

       以上就是Spark Core读取ES数据时，分片和RDD分区的对应关系分析。默认情况下，一个ES索引分片对应Spark RDD的一个分区。如果分片数过大，且ES版本在5.x及以上，可以配置参数

       进行拆分。

向量化执行引擎框架 Gluten 宣布正式开源，并亮相 Spark 技术峰会

       在 年 Databricks Data & AI Summit 会议上，Intel 的陈韦廷和 Kyligence 的张智超共同展示了他们两家公司合作开发的全新开源项目——Gluten。这个项目首次在全球舞台上亮相，旨在为 Apache Spark 提供Native Vectorized Execution的能力，显著提升其执行效率和成本效益。Gluten 的目标是让Apache Spark用户无需迁移，即可享受到高性能的Native Engine性能提升，特别是对那些依赖Spark且无法接受大量运维成本的用户来说，具有显著的价值。

       随着硬件技术的进步，CPU计算瓶颈在Spark数据处理中变得越来越明显，而基于JVM的优化难度大。Gluten的出现源于对现有开源Native Engine（如ClickHouse和Velox）优秀向量化执行性能的认可，它们虽能显著加速查询，但与Spark生态的集成性不足。Databricks的Photon项目也展示了类似方向，但Gluten在Photon公开之前已独立启动，两者在优化思路上有相似之处。

       Gluten的核心作用是“粘合”Spark与Native Vectorized Engine，如Velox、Clickhouse和Apache Arrow等，通过Plan Conversion & Fallback机制，将Spark查询计划发送给这些引擎执行。项目还需处理内存管理、Columnar Shuffle等关键环节，以确保性能和兼容性。目前，Gluten社区已在TPC-H数据集上验证了Velox和Clickhouse Backend的性能，普遍提高了至少两倍的效率。

       未来，Gluten社区将继续优化和扩展项目，鼓励更多开发者关注和参与到项目中来。如果你对Gluten感兴趣，可以在Github上关注我们，7月日的Data & AI Meetup活动将有更多关于Gluten的深入解读。Kyligence，作为Gluten的重要合作伙伴，致力于提供下一代企业级智能多维数据库，通过AI增强的分析能力，助力企业实现数据湖上的高效分析。

WINDOWS 环境下的Pyspark配置 （基于Anaconda环境，附加不重启情况下环境变量Path修改方式）

       为了协助妻子完成课程作业，我在Ubuntu和Windows 系统上分别进行了Spark环境配置。Ubuntu环境配置较为简便，网络上有众多教程可供参考，但Windows 系统的配置教程则往往存在疏漏，因此以下是对Windows环境下配置过程的一个总结。

       环境配置主要分为以下几个步骤：

       1. Python环境：本文使用的是Anaconda环境，因为Anaconda的集成度较高。Anaconda的下载地址为：Anaconda，若外网下载速度较慢，建议使用：清华大学镜像。建议在安装过程中将Python路径添加到Path中。

       2. JDK配置：JAVA的配置可以参考Spark在Windows下的环境搭建这篇博客。JAVA的下载地址为：JAVA。需要注意的是，不要安装最新的.0.1版本，否则会导致后续的scala和spark无法正常使用。我目前安装的版本为Java SE Development Kit 8u，后续安装中没有出现其他问题。

       3. Spark安装：Spark的安装非常简单，只需下载并解压即可。程序地址为：Spark。需要注意的是，不同版本的Spark对Scala和Hadoop版本有不同要求，具体要求可参考Spark官方文档。

       4. Scala安装：从官方网址下载安装包：Scala，所选版本需与Spark对应。我选择的版本为Scala 2.，Windows下的Scala需要选择Scala binaries for windows。

       5. Hadoop安装：个人发现，如果不安装Hadoop，运行中会出现各种错误，因此推荐进行配置。软件版本根据Spark版本定，下载地址为：Hadoop。我选择的版本为2.7.1，选择已经编译好的版本。下载完成后，需要添加winutils.exe文件，否则运行中会报错找不到该文件。网上已有编译好的文件，地址为：github_winutils，根据自己的Hadoop版本下载，然后放入Hadoop解压后的bin文件中即可。

       环境变量的设置：完成上述安装后，统一进行环境变量配置。注意，以下修改的都是“系统变量”，非用户变量。

       1. Python环境：Anaconda安装中已经自动配置。

       2. JAVA环境：在系统变量中加入JAVA_HOME，路径设置为：C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_。在系统变量中加入CLASSPATH，路径设置为：。不添加这一步，后续使用中会提示需要的库函数未找到。在Path中添加：%JAVA_HOME%\bin。

       3. Scala环境：安装中已经自动配置，如果没有，将Scala的bin文件添加入Path中。

       4. Hadoop环境：在系统变量中加入HADOOP_HOME，路径设置为解压后的Hadoop路径。在Path中添加：%HADOOP_HOME%\bin。

       5. Spark环境：在系统变量中加入SPARK_HOME，路径设置为解压后的Spark路径。在Path中添加：%SPARK_HOME%\bin。

       所有环境配置完成后，可以通过重启来激活系统环境变量。这里介绍一种更为简单的操作：首先在Powershell中运行setx PATH "%PATH%;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_\bin"命令，关闭该窗口，在新窗口中运行echo %PATH%命令，系统变量即生效。该操作不改变系统环境变量，省去了关机的时间。

       在完成所有环境变量配置后，可以在Powershell中运行spark-shell，显示如下界面：。运行pyspark，显示如下界面：。即表明基本配置成功。

       PySpark配置：由于希望在python环境中可以直接通过import pyspark的形式使用，因此，我们通过如下方式来让python“找到”spark。首先，通过pip命令安装findspark，然后在所需程序中执行import findspark即可顺利import pyspark。

       最后，祝大家期末愉快！