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RDD-109 搜索结果

  • 辻愛菜 野村あいの[RDD-126]上原リナ 橘なお(上原

    2024-05-20 15:30:00

    辻愛菜 野村あいの[RDD-126]发行于2012-09-11时长120分钟出品商是プレステージ,RDD-126作品种子搜索下载,上原リナ 橘なお(上原海里) 倉田茜 森永ひよこ 明日香芽衣 鮎川みさと 漣ゆめ 真鍋紗愛 宝生優果(羽野理沙) 木原アリア[BOIN-126]发行于2012-09-07时长241分钟出品商是ex,BOIN-126作品种子搜索下载

  • KA 桜りお 尾上ライナ[RDD-075]桜りお 哀川りん

    2024-06-01 07:30:00

    RUMIKA 桜りお 尾上ライナ[RDD-075]发行于2011-08-02时长121分钟出品商是プレステージ,RDD-075作品种子搜索下载,桜りお 哀川りん 中山エリス[GAR-247]发行于2011-09-08时长128分钟出品商是GARCON,GAR-247作品种子搜索下载

  • い 綾部さら 持田ひろか[RDD-076]作品及种子搜索下

    2024-06-12 16:30:00

    [IENE-089]发行于2011-09-08时长130分钟出品商是アイエナジー,IENE-089作品种子搜索下载,高嶺宇海 片桐めい 綾部さら 持田ひろか[RDD-076]发行于2011-08-02时长121分钟出品商是プレステージ,RDD-076作品种子搜索下载

  • 乃彩花 加藤梓 荒木莉香[RDD-078]作品及种子搜索下

    2024-06-12 17:00:00

    [IENE-090]发行于2011-09-08时长117分钟出品商是アイエナジー,IENE-090作品种子搜索下载,南乃彩花 加藤梓 荒木莉香[RDD-078]发行于2011-08-11时长121分钟出品商是プレステージ,RDD-078作品种子搜索下载

  • RDD操作续 -

    RDD操作续 -
    2025-05-09 21:40:51

    scala> val a = sc.parallelize(1 to 10) a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[109] at parallelize at <console>:24 scala> a.collect res51: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) scala> a.takeSample(true,5) res54: Array[Int] = Array(9...

  • RAID 10 磁盘阵列(4盘+1备份盘)_raid10

    RAID 10 磁盘阵列(4盘+1备份盘)_raid10
    2024-06-19 03:09:03

    首先,RAID 10技术是RAID 1+RAID 0技术的一个“组合体”。如图下图RAID10技术示意图所示,RAID 10技术需要至少4块硬盘来组建,其中先分别两两制作成RAID 1磁盘阵列,以保证数据的安全性;然后再对两个RAID 1磁盘阵列实施RAID 0技术,进一步提高硬盘设备的读写速度。这样从理论上来讲,只要坏的不是同一组中的所有硬盘,...

  • 最容易搞混的 RAID 5 和 RAID 10 到底有啥区别?

    最容易搞混的 RAID 5 和 RAID 10 到底有啥区别?
    2024-10-23 16:00:00

    高性能:RAID 10 结合了 RAID 0 的条带化和 RAID 1 的镜像技术,提供了极高的读写性能,适合高负载环境。 快速恢复:由于数据是镜像存储的,RAID 10 的恢复过程非常快速,减少了数据不可用的时间。 强大的容错能力:RAID 10 可以容忍多个磁盘故障(只要不在同一镜像组内),因此其容错能力远高于 RAID 5。

  • 什么是raid0、raid1、raid5、raid10?需要几块硬盘?

    什么是raid0、raid1、raid5、raid10?需要几块硬盘?
    2025-07-31 13:27:15

    Raid10:至少需要4块硬盘。 Raid 10是一个Raid 1与Raid0的组合体,它是利用奇偶校验实现条带集镜像,所以它继承了Raid0的快速和Raid1的安全。 是一种高成本、高可靠性、高存储性能的三高阵列技术。 优势:兼顾安全性和速度。基础4盘的情况下,raid10允许对硬盘2块故障,随着硬盘数量的提示,容错量也会相对应提升,这...

  • RDD和SparkSQL综合应用-腾讯云开发者社区

    RDD和SparkSQL综合应用-腾讯云开发者社区
    2024-06-16 19:20:20

    在pyspark大数据项目实践中,我们往往要综合应用SparkSQL和RDD来完成任务。 通常,我们会使用SparkSQL的DataFrame来负责项目中数据读写相关的任务。 对于一些能够表达为表合并,表拼接,表分组等常规SQL操作的任务,我们也自然倾向于使用DataFrame来表达我们的逻辑。

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