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PostgreSQL进阶教程目录事务和并发控制事务事务隔离级别锁高级查询联合查询窗口函数子查询CTE(公用表表达式)数据类型自定义数据类型数组JSON高级索引部分索引表达式索引GIN和GiST索引性能调优查询优化配置优化备份与恢复物理备份逻辑备份扩展与插件PostGISpg_cron集群与高可用StreamingReplicationPatroni事务和并发控制事务事务是一个或多个SQL语句的组合
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ExoPlayerLibrary概述ExoPlayer是运行在YouTubeappAndroid版本上的视频播放器ExoPlayer是构建在Android低水平媒体API之上的一个应用层媒体播放器。和Android内置的媒体播放器相比,ExoPlayer有许多优点。ExoPlayer支持内置的媒体播放器支持的所有格式外加自适应格式DASH和SmoothStreaming。ExoPlayer可以被高
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GameofphonesHBOwillleadAT&T’schallengetoNetflixTimeWarner’scrownjewelmustscaleupwhilemaintainingqualityINLATE2012,justbeforethereleaseof“HouseofCards”,TedSarandos,chiefcontentofficerofNetflix,declared
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资源存储库
hdfs架构hadoop
目录1Introduction介绍2AssumptionsandGoals假设和目标HardwareFailure硬件故障StreamingDataAccess流式数据访问LargeDataSets大型数据集SimpleCoherencyModel简单凝聚力模型“MovingComputationisCheaperthanMovingData”“移动计算比移动数据更便宜”PortabilityAc
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亦诗亦诗
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步骤1:安装postgres可参考:centosarm安装Postgres此处我搭建了2台postgres,分别为:10.211.110.55、10.211.110.56步骤2:主库配置比如在PostgreSQL中实现一主一从的集群模式,此处选定10.211.110.55为主节点,另一个为从节点,可以使用流复制(StreamingReplication)来实现主节点数据实时同步到从节点。以下是一般
- 比较Spark与Flink
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ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎,但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。下面是二者的对比:1.处理模式Spark:主要支持批处理(BatchProcessing),也能通过SparkStreaming处理流式数据,但SparkStreaming本质上是通过微批(micro-batching)的方式处理流数据,延迟相对较高。SparkS
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一、手动进行流式输出llm本身是支持在终端流式输出的,以ollama为例llm=Ollama(base_url="http://localhost:11434",model="qwen",callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()]),)查看源码StreamingStdOutCallbackHandler类中
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stomp协议即Simple(orStreaming)TextOrientatedMessagingProtocol,简单(流)文本定向消息协议,它提供了一个可互操作的连接格式,允许STOMP客户端与任意STOMP消息代理(Broker)进行交互。最近一段时间,炭烧的朋友问我说,公司安排他让他研究一下如何在前端实现对RabbitMQ发送消息的实时监控,而这也涉及到了炭烧的知识盲区,于是炭烧就开始了
- pyspark kafka mysql_数据平台实践①——Flume+Kafka+SparkStreaming(pyspark)
weixin_39793638
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蜻蜓点水Flume——数据采集如果说,爬虫是采集外部数据的常用手段的话,那么,Flume就是采集内部数据的常用手段之一(logstash也是这方面的佼佼者)。下面介绍一下Flume的基本构造。Agent:包含Source、Channel和Sink的主体,它是这3个组件的载体,是组成Flume的数据节点。Event:Flume数据传输的基本单元。Source:用来接收Event,并将Event批量传
- Python大数据:深入探索Hadoop库的使用
t0_54coder
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在大数据的世界中,Python和Hadoop结合使用,为处理庞大数据集提供了强大的工具。本文将详细探讨如何在Python中使用Hadoop,特别是通过实例来展示这一过程。1.简介Hadoop是一个用于分布式处理大量数据的开源框架。尽管Hadoop主要用Java编写,但通过HadoopStreaming,Python程序员也可以利用其强大的数据处理能力。Python在数据科学中的流行,加上Hadoo
- Apache Flink 替换 Spark Stream的架构与实践( bilibili 案例解读)_streamsparkflink加载udf(1)
2401_84165953
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2.开发架构设计(1)开发架构图:如下图左侧所示。最上层是Saber-Streamer,主要进行作业提交以及API管理。下一层是BSQL层,主要进行SQL的扩展和解析,包括自定义算子和个性算子。再下层是运行时态,下面是引擎层。运行时态主要管理引擎层作业的上下层。bilibili早期使用的引擎是SparkStreaming,后期扩展了Flink,在开发架构中预留了一部分引擎层的扩展。最下层是状态存储
- PySpark数据分析基础:PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd(2)
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程序员数据分析数据挖掘
轻松切换到pandasAPI和PySparkAPI上下文,无需任何开销。有一个既适用于pandas(测试,较小的数据集)又适用于Spark(分布式数据集)的代码库。熟练使用pandas的话很快上手3.StreamingApacheSpark中的Streaming功能运行在Spark之上,支持跨Streaming和历史数据的强大交互和分析应用程序,同时继承了Spark的易用性和容错特性。SparkS
- 大数据秋招面经之spark系列
wq17629260466
大数据spark
文章目录前言spark高频面试题汇总1.spark介绍2.spark分组取TopN方案总结:方案2是最佳方案。3.repartition与coalesce4.spark的oom问题怎么产生的以及解决方案5.storm与flink,sparkstreaming之间的区别6.spark的几种部署方式:7.复习spark的yarn-cluster模式执行流程:8.spark的job提交流程:9.spar
- SparkStreaming业务逻辑处理的一些高级算子
看见我的小熊没
sparkStreamingscalasparkbigdatascala
1、reduceByKey reduceByKey是按key进行计算,操作的数据是每个批次内的数据(一个采集周期),不能跨批次计算。如果需要实现对历史数据的跨批次统计累加,则需要使用updateStateByKey算子或者mapWithState算子。packagecom.sparkscala.streamingimportorg.apache.log4j.{Level,Logger}impor
- Spark与Kafka进行连接
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据sparkkafka
在Java中使用Spark与Kafka进行连接,你可以使用SparkStreaming来处理实时流数据。以下是一个简单的示例,展示了如何使用SparkStreaming从Kafka读取数据并进行处理。1.引入依赖首先,在你的pom.xml文件中添加必要的依赖项(假设你在使用Maven):org.apache.sparkspark-core_2.123.4.0org.apache.sparkspar
- spark streaming优点和缺点
scott_alpha
优点:sparkstreaming会被转化为spark作业执行,由于spark作业依赖DAGScheduler和RDD,所以是粗粒度方式而不是细粒度方式,可以快速处理小批量数据,获得准实时的特性;以spark作业提交和执行,很方便的实现容错机制;DStreaming是在RDD上的抽象,更容易与RDD进行交互操作。需要将流式数据与批数据结合分析的情况下,非常方便。缺点:不可避免的延迟
- kafka消费者重复消费同一个topic
小琳ai
大数据kafka重复消费consumer
我的需求是我有多个消费者,需要重复消费某一个topic。场景是sparkstreaming消费kafka数据在这里sparkstream和kafka都是单节点的集群模式。同时起两个不同的groupid的应用,发现会发生后起来的应用消费不到数据。按理来讲不同的groupid属于不同的消费组,不会相互影响。由于是使用的cdh集成的kafka,不知道cdh里的zookeeper管理kafka的数据存在了
- kafka单条消息太大引起的线上故障
ab342173024
线上故障篇java
问题现象1.收到日志异常报警,一个Flink任务写入kafka消息出现了异常,异常消息如下org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaException:FailedtosenddatatoKafka:Themessageis1602187byteswhenserializedwhichislargerthanthemaximumre
- SparkStreaming结合kafka将offSet保存在redis中
哈哈xxy
bigdatasparkStreamingkafkaoffsetredis
SparkStreaming结合kafka将offSet保存在redis中SparkStreaming结合kafka的两种方式1、SparkStreaming的高级APiCreateDStream,容易发生数据多次读取,官方已经不推荐2、SparkStreaming的低级APicreateDirectStream需要自己保存offset保存方式有两大类,一类是Spark自带的checkpoint(
- Spark Streaming+Kafka整合+offset管理
JiahuiTian
大数据#Spark#Kafkakafkaspark大数据
Kafka0-8Receiver模式和Direct模式都不适合当前版本不适用,本次学习采用Kafka0-10Direct模式,并通过第三方存储zookeeper来手动管理offset目录前言offset管理一个完整的整合代码Demo(Java版)导入相关的Maven依赖创建通过ZK管理Offset的工具类测试类Demo前言SparkStreaming获取Kafka的数据有两种方式:Receiver
- Spark(46) -- SparkStreaming整合kafka数据源
erainm
大数据学习spark
1.回顾Kafka可以看我前面kafka文章核心概念图解Broker:安装Kafka服务的机器就是一个brokerProducer:消息的生产者,负责将数据写入到broker中(push)Consumer:消息的消费者,负责从kafka中拉取数据(pull),老版本的消费者需要依赖zk,新版本的不需要Topic:主题,相当于是数据的一个分类,不同topic存放不同业务的数据--主题:区分业务Rep
- Apache Kafka 快速学习大纲
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大数据kafkaapache学习
Kafka概述定义Kafka传统定义:Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(MessageQueue),主要应用于大数据实时处理领域。Kafka最新定义:Kafka是一个开源的分布式事件流平台(EventStreamingPlatform),被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。kafka场景(1)日志收集:收集各种服务的log,通过kafka以统一接口服
- 大数据实训笔记7:kafka
Roslin_v
大数据kafka
概述Kafka是一个开源的分布式事件流平台(EventStreamingPlatform),被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。Producer:消息生产者,就是向kafkabroker发消息的客户端。Consumer:消息消费者,向kafkabroker取消息的客户端。ConsumerGroup(CG):消费者组,由多个consumer组成。消费者组内每个消费者负责消
- python爬虫番外篇 | Reuqests库高级用法(1)
摆烂牛杂
爬虫python爬虫c++
文章目录1.会话对象(SessionObjects)2.请求和响应对象(RequestandResponseObjects)3.准备好的请求(PreparedRequests)4.SSL证书验证5.客户端证书6.CA证书7.正文内容工作流程(BodyContentWorkflow)8.keep-alive9.流式上传(StreamingUploads)10.块编码的请求(Chunk-Encoded
- SparkStreaming 如何保证消费Kafka的数据不丢失不重复
K. Bob
SparkSpark
目录SparkStreaming接收Kafka数据的方式有两种:Receiver接收数据和采用Direct方式。(1)一个Receiver效率低,需要开启多个线程,手动合并数据再进行处理,并且Receiver方式为确保零数据丢失,需要开启WAL(预写日志)保证数据安全,这将同步保存所有收到的Kafka数据到HDFS,以便在发生故障时可以恢复所有数据。尽管WAL可以保证数据零丢失,但是不能保证exa
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen