1.Ubuntu18.04 从头开始编译 Android Native WebRTC
2.Spark Core读取ES的源码分区问题分析
3.Java培训班的课程一般都学习什么内容呢？

Ubuntu18.04 从头开始编译 Android Native WebRTC

       本文详细记录Mac下使用PD虚拟机安装ubuntu.4桌面版，编译Android Native WebRTC的源码过程。

       如果仅需使用WebRTC，源码官方提供的源码预编译包即可满足需求，无需手动编译：

       通过Android Studio添加依赖：implementation 'org.webrtc:google-webrtc:1.0.+'

       安装配置Ubuntu虚拟机，源码下载Ubuntu镜像，源码自动选指标源码手动选择下载好的源码iso文件进行安装，设置用户名密码，源码指定虚拟机文件名和位置，源码等待安装完成。源码

       安装Parallels Tools，源码解决无法直接安装的源码问题，创建安装文件后重启虚拟机，源码小说免费分销源码设置环境变量配置代理，源码使用主机sockes提供的源码/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，维数函数源码发现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，知识付费源码排行才会执行。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，spark视频源码编译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。

Java培训班的课程一般都学习什么内容呢？

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