此速查表包含 Informix 配置文件的基本信息。
Informix 配置文件速查表
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Redis 命令速查表
这份速查表按功能对 Redis 命令进行了分类整理,方便快速查找和使用。
1. 增加命令
SET:设置键值对
HSET:设置哈希字段值
LPUSH:将值插入列表头部
SADD:将成员添加到集合
ZADD:将成员添加到有序集合
2. 查看命令
GET:获取键值对
HGET:获取哈希字段值
LRANGE:获取列表指定范围内的元素
SMEMBERS:获取集合所有成员
ZRANGE:获取有序集合指定范围内的成员
3. 删除命令
DEL:删除键值对
HDEL:删除哈希字段
LPOP:移除并返回列表头部元素
SREM:移除集合指定成员
ZREM:移除有序集合指定成员
4. 其它命令
EXISTS:检查键是否存在
EXPIRE:设置键过期时间
TYPE:获取键值对类型
KEYS:查找所有符合模式的键
SCAN:增量迭代键
注意: 这份表格仅涵盖了基本命令,更多高级命令请参考 Redis 官方文档。
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Spark Transformation与Action算子详解速查表
Apache Spark 是一个开源的数据处理框架,支持分布式数据计算。在 Spark 中,数据通常被以 RDD(弹性分布式数据集) 的形式存储,通过 Transformation(转换)算子 和 Action(行动)算子 进行处理。
Transformation算子
这些算子用于创建新的 RDD,操作是惰性计算,仅在后续 Action 算子调用时执行。1. map(func):对每个元素应用一个函数,返回应用后的结果集。2. filter(func):过滤满足条件的元素。3. flatMap(func):允许每个元素映射到多个输出元素。4. mapPartitions(func):对每个分区应用一个函数,返回一个迭代器。5. mapPartitionsWithIndex(func):类似 mapPartitions,增加了分区索引。6. mapWith(func):对分区中的元素进行处理,接收分区索引的函数。7. flatMapWith(func):类似 flatMap,包含分区索引。8. mapValues(func):应用于键值对中值,保持原键。9. flatMapValues(func):映射每个值到多个输出。10. sample(withReplacement, fraction, seed):按照比例随机采样。11. union(otherDataset):返回当前 RDD 与另一个 RDD 的并集。12. intersection(otherDataset):返回两个 RDD 的交集。13. distinct([numTasks]):去重处理。14. groupByKey([numTasks]):对键值对的值进行分组。
Action算子
通过触发实际计算并返回最终结果。1. reduce(func):合并 RDD 中的元素。2. collect():将 RDD 中的元素拉回到本地。3. count():计算 RDD 中的元素数量。4. first():返回第一个元素。5. take(n):获取前 n 个元素。6. takeSample(withReplacement, n, seed):返回一个随机采样。7. takeOrdered(n, key=None):返回排序后的前 n 个元素。8. saveAsTextFile(path):将 RDD 保存到文件。9. saveAsSequenceFile(path):将 RDD 存储为序列文件。10. saveAsObjectFile(path):保存为对象文件。11. countByKey():统计每个键的数量。12. foreach(func):对每个元素应用一个函数。
以上操作使得 Spark RDD 提供了灵活而强大的数据处理方式。通过合理使用 Transformation 和 Action 算子,可以实现高效的分布式数据处理。
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