豆腐 器。 Spark累加器(Accumulator)

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豆腐 器

《豆腐脑模拟器(Tofu Pudding Simulator)》是一款模拟豆腐脑制作全部流程的小游戏,玩家将参与到制作豆腐脑的每一步中来,包括泡发豆子,磨制豆子,熬制豆浆,点卤凝固,熬制汤汁。 目前游戏还没做完,估计年后上线。 请注意泡发进度条,在最合适的时候捞起豆子,防止豆子糜烂。 磨制豆子 豆子泡发完成后,将自动载入磨制工具中,点击磨盘保持转动,能够一直研磨到完成则能获得高分。 熬制豆浆 注意煮豆浆时候出现的意外情况,及时去掉多余的豆沫或是及时添水,让豆浆保持最新鲜的口感。 点卤凝固 在豆浆尚未冷却的时候,抓住时机滴入凝固剂。 要记住,在最佳的时机才能点出最嫩滑的豆腐脑儿。 熬制汤汁 豆腐脑的口味靠汤汁来区分,无论甜豆腐脑还是咸豆腐脑,都需要精心制作浇卤。 制作的浇头将影响到最终的结果,你所使用的每个食材与调料,都将会在成果中体现出来。 相关游戏推荐 :担任经纪公司的经理,负责招聘各种青春靓丽的美女,并且招进来之后对他们进行各种培训,成为女主播,同时进行各种炒作,帮助他们红起来。 :玩家将扮演桑尼,她将和姑妈一起驾驶一辆破旧的老爷车来到上世纪90年代的中国广东。 在这里她们将与亲人重逢,并拯救属于自己的家庭餐厅。

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《豆腐脑模拟器》是一款让玩家自己制作豆腐脑的游戏,玩家选用的食材与调料将决定豆腐脑的口味,甜咸酸辣都是玩家自己的选择,下边就给大家带来豆腐脑模拟器游戏特色玩法介绍,大家可以来看一看。 完整还原了豆腐脑制作的全部流程。 泡发、磨制、煮浆、点卤、熬汤,每一步都关系到最终成果。 四十多种不同口味的食材。 三十种特色各异的豆腐脑。 多个莫名其妙的结果 即使对于北方人来说甜豆腐脑已经够莫名其妙了 泡发豆子 在食材桌选取你中意的豆子,将它置入容器中,在倒入清水后开始泡发流程。 请注意泡发进度条,在最合适的时候捞起豆子,防止豆子糜烂。 磨制豆子 豆子泡发完成 最近一款叫做《豆腐脑模拟器(Tofu Pudding Simulator)》的独立游戏上架了Steam,支持简体中文和英文,定于4月20日发售。 开发商是浮雕年画,看起来应该是国内工作室,发行商是YXECG。 目前游戏还没做完,估计年后上线。 《豆腐脑模拟器》是一款模拟豆腐脑制作全部流程的小游戏,玩家将参与到制作豆腐脑的每一步中来,包括泡发豆子,磨制豆子,熬制豆浆,点卤凝固,熬制汤汁。 游戏特色: 完整还原了豆腐脑制作的全部流程泡发、磨制、煮浆、点卤、熬汤,每一步都关系到最终成果四十多种不同口味的食材.

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豆腐脑_360百科

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package cc11001100. spark. sharedVariables. accumulators; import org. apache. spark. api. java. function. ForeachFunction; import org. apache. spark. sql. Encoders; import org. apache. spark. sql. SparkSession; import org. apache. spark. util. LongAccumulator; import java. util. Collections; import java. util. concurrent. builder. sparkContext. longAccumulator " fooCount " ; spark. createDataset Collections. singletonList 1024 , Encoders. INT. DAYS. package cc11001100. spark. sharedVariables. accumulators; import org. apache. spark. SparkContext; import org. apache. spark. api. java. function. MapFunction; import org. apache. spark. sql. Dataset; import org. apache. spark. sql. Encoders; import org. apache. spark. sql. SparkSession; import org. apache. spark. util. CollectionAccumulator; import org. apache. spark. util. DoubleAccumulator; import org. apache. spark. util. LongAccumulator; import java. util. builder. createDataset Arrays. asList 1, 2, 3 , Encoders. add x ; doubleAccumulator. add x ; collectionAccumulator. INT. cache ; num2. count ; System. out. value ; System. out. out. 实现自定义累加器的步骤: 1. 继承AccumulatorV2,实现相关方法 2. 创建自定义Accumulator的实例,然后在SparkContext上注册它 假设要累加的数非常大,内置的LongAccumulator已经无法满足需求,下面是一个简单的例子用来累加BigInteger: package cc11001100. spark. sharedVariables. accumulators; import org. apache. spark. SparkContext; import org. apache. spark. api. java. function. MapFunction; import org. apache. spark. sql. Dataset; import org. apache. spark. sql. Encoders; import org. apache. spark. sql. SparkSession; import org. apache. spark. util. AccumulatorV2; import java. math. BigInteger; import java. util. Arrays; import java. util. compareTo BigInteger. num. add other. builder. createDataset numList, Encoders. kryo BigInteger. kryo BigInteger. class ; num2. count ; System. out. 总结一下就是 累加器的最终结果应该不受累加顺序的影响 ,否则就要重新审视一下这个累加器的设计是否合理。 四、使用Accumulator的陷阱 来讨论一下使用累加器的一些陷阱,累加器的累加是在Task中进行的,而这些Task就是我们在Dataset上调用的一些算子操作,这些算子操作有Transform的,也有Action的,来探讨一下不同类型的算子对Accumulator有什么影响。 package cc11001100. spark. sharedVariables. accumulators; import org. apache. spark. SparkContext; import org. apache. spark. api. java. function. MapFunction; import org. apache. spark. sql. Dataset; import org. apache. spark. sql. Encoders; import org. apache. spark. sql. SparkSession; import org. apache. spark. util. LongAccumulator; import java. util. builder. createDataset Arrays. asList 1, 2, 3 , Encoders. map并没有被执行,因此此时广播变量的值还是0 System. out. map得到执行,广播变量被改变 nums2. count ; System. out. count ; System. out. INT. map并没有被执行,因此此时广播变量的值还是0 System. out. count ; System. out. map不会被再执行一遍,所以这里的值还是3 nums3. count ; System. out. setValue 0 ; num1. out. spark. sharedVariables. accumulators; import org. apache. spark. sql. Dataset; import org. apache. spark. sql. Encoders; import org. apache. spark. sql. SparkSession; import org. apache. spark. util. LongAccumulator; import java. util. builder. createDataset Arrays. asList 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 , Encoders. sparkContext. longAccumulator " AccumulatorSubtraction " ; nums. out.

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