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multi相关知识

• Spark Multi Tenancy系列 - 3 项目简介

  项目地址A Fully HiveServer2-like Multi-tenancy Spark Thrift Server Supporting Impersonation and Multi-SparkContexthttps://github.com/yaooqinn/multi-tenancy-spark项目特性支持静态和动态两种多租户模式（Test only On YARN)支持SparkContext多实例，以用户区分，单用户只能实例化一个sc支持hive.server2.doAs.enabled支持hive.server2.proxy.user做代理执行，动态和静态方式不同支持Apache Ranger粒度到Column的控制支持Operation级别的Log（动态Only)支持High Availability; 动态模式可无缝加入hiveserver2的zk namespace静态模式启动./sbin/start-thriftserver.sh停止./sbin/stop-thriftser
• DexGuard、Proguard、Multi-dex提出超出64K方法解决方案

  Proguard与DexGuard是同一团队开发的I. 区别表ProguardDexGuard备注免费收费DexGuard GuardSquare一般代码混淆代码混淆力度更大 + 资源混淆 + so加壳等-不需要multi-dex自带multi-dex扫描-资源混淆?首先， 所有static final的都会直接预编译，代码中都是资源ID，资源混淆只和 resources.arsc (资源ID、string、路径映射等)、资源路径、资源文件名 有关。资源混淆可能的坑?:Resources#getIdentifier估计废了，记得白名单。Proguard也想要资源混淆?:试试这个: AndResGuard为啥国内很少用DexGuard?有坑?付费国内文档少，而且配置起来会比Proguard复杂一些，细节多些。由于需要做非常重度的混淆，因此由自带multi-dex，更多细节问题第三方库用该混淆可能会有难以预料的坑，特别是国内的，基本上保证Proguard没有问题给出文档，
• Spark Multi Tenancy系列 - 1 简述社区问题

  Multi Tenancy多租户，从软件架构定义，即于多用户的环境共用相同的系统或程序组件，计算资源根据一定的策略进行隔离、竞争、共享，并且仍可确保各用户间数据的隔离性。对于Spark On Yarn而言，我们已经拥有了Yarn这款优秀的的资源管理工具，怎样实现Multi Tenancy呢。1、不同用户写不同的Application，通过指定spark.yarn.queue提交到不同的队列;2、使用Apache Zeppelin/Apache Azkaban notebook或者工作流调度工具，挺好用的3、对于SQL程序，能不用spark自带的继承自HiveServer2的Spark ThriftServer呢，答案是否定的，原因后面细数。4、自己写个服务/App，实例化多个SparkContext 提交多个Yarn Applications到不同的队列，恩，这也是不行的。5、 Some Unknown 奇技淫巧相关JIRA/PRISSUE超链接状态简介SPARK-2243Support multiple
• MySQL8.0.17 - Multi-Valued Indexes 简述

  本文主要简单介绍下8.0.17新引入的功能multi-valued index, 顾名思义，索引上对于同一个Primary key, 可以建立多个二级索引项，实际上已经对array类型的基础功能做了支持 （感觉官方未来一定会推出类似pg的array 列类型）， 并基于array来构建二级索引，这意味着该二级索引的记录数可以是多于聚集索引记录数的，因而该索引不可以用于通常意义的查询，只能通过特定的接口函数来使用，下面的例子里会说明。本文不对代码做深入了解，仅仅记录下相关的入口函数，便于以后工作遇到时能快速查阅。在最后附上了对应worklog的连接，感兴趣的朋友可以直接阅读worklog去了解他是如何实现的。范例摘录自官方文档root@test 04:08:50>show create table customers\G            &n

multi相关课程

• 深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战 本课程使用原理讲解加实战的方式学习卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、对抗神经网络（GAN），通过图像分类、文本分类、图像风格转换、图像文本生成、图像翻译等项目，深度掌握算法调参以及使用Tensorflow进行编程的能力。

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multi相关教程

• 4. 运算 BigInt 可以正常使用 +、-、*、/、**、% 符号进行运算：const previousMaxSafe: bigint = BigInt(Number.MAX_SAFE_INTEGER) // 9007199254740991nconst maxPlusOne: bigint = previousMaxSafe + 1n // 9007199254740992nconst multi: bigint = previousMaxSafe * 2n // 18014398509481982nconst subtr: bigint = multi – 10n // 18014398509481972nconst mod: bigint = multi % 10n // 2nconst bigN: bigint = 2n ** 54n // 18014398509481984nTip： 当使用 / 操作符时，会向下取整，不会返回小数部分：const divided: bigint = 5n / 2n // 2n, not 2.5n
• 3.3 多重索引 对于 arr 这样的二维数组，可以用 2 个维度（x 方向和 y 方向）的序列来唯一定位每一个元素，multi-index 则可以打印出该种索引顺序。multi_index 索引类型可以按照下图来直观理解：multi 顺序的索引案例设置 flags=["multi_index"]，效果如下：mul_it = np.nditer(arr, flags=['multi_index'])while not mul_it.finished: print("value:", mul_it[0], "index:<{}>".format(mul_it.multi_index)) mul_it.iternext()打印结果为：value: 0 index:<(0, 0)>value: 1 index:<(0, 1)>value: 2 index:<(0, 2)>value: 3 index:<(1, 0)>value: 4 index:<(1, 1)>value: 5 index:<(1, 2)>
• 2. 改进: 使用多阶段构建 在镜像构建过程中，我们的 helloworld.c 源码以及相关编译工具和依赖也被构建到了镜像中，这导致我们最终得到的镜像偏大。理想状态应该是使用了一个系统镜像生成的容器，编译源码后再将编译的程序导入到最终的镜像中，这样就会缩减体积，并且将不同目的的操作有效分离开,但是按照我们之前掌握的知识,这样实现需要两个Dockerfile 文件。使用多阶段构建，我们可以在一个 Dockerfile 中使用多个 FROM 语句。每个 FROM 指令都可以使用不同的镜像，并表示开始一个新的构建阶段。很方便的将一个阶段的文件复制到另外一个阶段，在最终的镜像中保留下需要的内容即可。我们还是在 Dockerfile 文件的同一目录,新建一个新的构建脚本，命名为 Dockerfile-multi-stage 便于区分：#从ubuntu镜像开始构建, 将第一阶段命名为`build`，在其他阶段需要引用的时候使用`--from=build`参数即可。FROM ubuntu AS build# 将宿主机的源码拷贝到镜像中COPY ./code/helloworld.c .# 安装依赖 并编译源码RUN apt update >/dev/null 2>&1 && \ apt install -y gcc >/dev/null 2>&1 && \ cc helloworld.c -o /usr/bin/helloworld# 第二阶段 从官方的python:alpine基础镜像开始构建FROM python:alpine# 镜像维护者信息MAINTAINER user <user@imooc.com># 将第一阶段构建的helloworld 导入到此镜像中COPY --from=build /usr/bin/helloworld /usr/bin/helloworld# 安装flask 和 redis 的依赖RUN pip install flask redis >/dev/null 2>&1 # 设定镜像在切换到/app目录路径WORKDIR /app# 将源码导入到镜像COPY ./code/app.py .# 设定执行用户为userRUN useradd userUSER user# 设定flask所需的环境变量ENV FLASK_APP app# 默认启动执行的命令CMD ["flask", "run", "-h", "0.0.0.0"]# 将flask的默认端口暴露出来EXPOSE 5000执行 build 命令：docker build -f Dockerfile-multi-stage -t myhello-multi-stage .使用此镜像运行一个容器：# 这里使用--net=host，方便使用之前章节中部署的redis容器服务，与之进行数据交换docker run -dit --net=host --name myhello-multi-stage myhello-multi-stage自行测试一下这个容器吧。
• 3. flags 可选参数 flags 参数可以接受传入一个数组或元组，它可以接受下列值：参数描述c_index可以跟踪 C 顺序的索引f_index可以跟踪 Fortran 顺序的索引multi-index每次迭代可以跟踪多重索引类型external_loop给出的值是具有多个值的一维数组，而不是零维数组
• 3.1 编写 docker-compose.yml 进入dockerfiledir目录，新建redis目录，将之前部署redis容器用到的redis.conf拷贝到redis目录下，修改redis.conf中的bind 127.0.0.1为bind 0.0.0.0,以便其他容器访问此服务。然后新建文件docker-compose.yml，并将下面的内容写入到这个文件中。version: "3.8"services: cache: image: redis:6.0.5 container_name: my_redis networks: - mynetwork volumes: - ./redis/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf:ro command: ["redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf"] app: build: context: . dockerfile: ./Dockerfile-multi-stage container_name: my_hello networks: - mynetwork environment: - REDIS_HOST=my_redis depends_on: - cache ports: - "5000:5000"networks: mynetwork: name: my_network driver: bridge此时目录结构如下：
• 5. Docker Compose Docker Compose 的定位是：定义和运行多个 Docker 容器的应用（Defining and running multi-container Docker applications）。Docker Compose 中有两个重要的概念：服务 service ：一个应用的容器，实际上可以包括多个运行相同镜像的容器实例。项目 project ：由一组关联的应用容器组成的一个完整业务单元，在 docker-compose.yml 文件中定义。通过 Docker Compose，我们可以使用 docker-compose.yml 文件来配置应用程序需要的所有服务，然后使用 up 命令，就可以从 docker-compose.yml 文件配置中创建并启动所有服务。首先我们来安装 Docker Compose。

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