使用Relational Cache加速EMR Spark数据分析
Relational Cache的强大功能赋予了Spark更多的可能，通过Relational Cache，用户可以提前将任意关系型数据（Table/View/Dataset）cache到任意Spark支持的DataSource中，并支持灵活的cache数据组织方式，基于此，Relational Cache可以在诸多应用场景中帮助用户加速Spark数据分析。
图像缩放算法【转】
转自：http://blog.csdn.net/qq_21792169/article/details/51020005
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转载别人的，但是这篇文章写得确实太好了，所以想分享出来，可是原创文章地址找不到了 ，很可惜。
python设计模式（二十三）：访问者模式
访问者模式，数据结构中保存着许多元素，当改变一种对元素的处理方式但时，我们避免重复的修改数据类的结构，那我们在设计之初就将数据的处理分离，即数据类只提供一个数据处理的接口，而数据类的处理方法我们叫它访问者，那么相同结构的数据面临不同的处理结果时，我们只需要创建不同的访问者。
netty之管道处理流程
1、我们在使用netty的是有都会存在将channelBuffer的数据处理成相应的String或者自定义数据。而这里主要是介绍管道里面存在的上行和下行的数据处理方式
2、通过一张图片来看一下具体管道中的实现过程
一个Channel中包括一个Socket、一个ChannelPipeline。
数据处理第3部分：选择行的基本和高级的方法
原文地址：https://suzan.rbind.io/2018/02/dplyr-tutorial-3/
作者：Suzan Baert
这是系列dplyr系列教程中的第三篇博客文章。
