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- Spark 任务与 Spark Streaming 任务的差异详解
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Spark任务与SparkStreaming任务的主要差异源自于两者的应用场景不同:Spark主要处理静态的大数据集,而SparkStreaming处理的是实时流数据。这些差异体现在任务的调度、执行、容错、数据处理模式等方面。接下来,我们将从底层原理和源代码的角度详细解析Spark任务和SparkStreaming任务的差别。1.任务调度模型差异1.1Spark任务的调度模型Spark的任务调度基
- Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码_windows spark python
2401_84181704
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在数字化浪潮中,数据呈爆发式增长,实时数据处理的重要性愈发凸显。从金融交易的实时风险监控,到电商平台的用户行为分析,各行业都急需能快速处理海量数据的工具。Flink作为一款开源的分布式流处理框架,在这一领域崭露头角,备受瞩目。一、真正实时,毫秒级响应与部分将流处理模拟为微批处理的框架不同,Flink是专为实时流处理打造的“原生”引擎。它直接处理持续不断的事件流,无需将数据攒成批次再处理,这种设计赋
- 园区智能化系统实现管理与服务的智能化转型与创新进阶
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内容概要园区智能化系统的出现,标志着管理与服务向智能化转型的重要一步。这一系统不仅仅是一个技术解决方案,更是一个全面提升园区运营效率与安全性的独特工具。通过集成大数据分析、物联网和人工智能,园区智能化系统能够为各类园区如工业园、产业园、物流园、写字楼与公寓等提供切实可行的解决方案。“智能化管理不仅是未来的发展趋势,更是提升竞争力的必要手段。”在资产管理方面,智能化系统能够实时监控并优化资源的配置,
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一站式搭建大数据的应用1、前提条件和准备工作hostnamectlset-hostnamecdh01hostnamectlset-hostnamecdh02hostnamectlset-hostnamecdh032、修改IP和Host映射关系(所有节点)在window中也配置一下vim/etc/hosts192.168.92.201cdh01192.168.92.202cdh02192.168.9
- 大数据笔记之 Flink1.17 算子
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文章目录前言一、Partition分区(物理分区)1.1随机分区shuffle1.2轮询分区rebalance1.3重缩放分区rescale1.4广播分区broadcast1.5全局分区global1.6keyby1.7自定义分区Custom二、transform2.1flatMap2.2filter2.3RichFunction2.4map三、Aggregate聚合3.1keyBy()3.2ma
- 当区块链遇见AI:智能合约如何驱动下一代 DApps
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随着区块链技术和人工智能(AI)在各自领域的迅速发展,二者的结合逐渐成为了推动未来技术创新的重要力量。特别是在去中心化应用(DApps)领域,区块链与AI的结合有可能彻底改变我们对智能合约、数据处理、决策制定等方面的理解。智能合约(SmartContracts)作为区块链的核心组成部分,能够在无信任环境下自动执行合同条款。而AI则能赋予智能合约“自主学习”和“智能决策”的能力,使得DApps的功能
- 01.双Android容器解决方案
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目录写在前面一,容器1.1容器的原理1.1.1Namespace1.1.2Cgroups(ControlGroups)1.1.3联合文件系统(UnionFileSystem)1.2容器的应用1.2.1微服务架构1.2.2持续集成和持续部署(CI/CD)1.2.3多租户环境1.2.4混合云和多云环境1.2.5大数据和机器学习1.2.6android应用场景1.3容器方案选型1.3.1Docker1.
- 监控易:智慧高校一体化综合运维解决方案
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新冠疫情发生以来,线上线下教育模式的初探,促使学校、家长和社会对于教育信息化认识产生巨大的转变。伴随着云计算和物联网的发展,教育已经开启了一个全新的时代。自“十三五”规划中明确提出“支持各级各类学校建设智慧校园,综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式”以来,政策春风也不断加码教育信息化进程,《教育信息化2.0行动计划》以及《智慧校园总体框架》的相继发布,全国各地都在积
- TDengine 做为 FLINK 数据源技术参考手册
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ApacheFlink是一款由Apache软件基金会支持的开源分布式流批一体化处理框架,可用于流处理、批处理、复杂事件处理、实时数据仓库构建及为机器学习提供实时数据支持等诸多大数据处理场景。与此同时,Flink拥有丰富的连接器与各类工具,可对接众多不同类型的数据源实现数据的读取与写入。在数据处理的过程中,Flink还提供了一系列可靠的容错机制,有力保障任务即便遭遇意外状况,依然能稳定、持续运行。借
- Hadoop HA 架构
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为什么要用集群?企业里面,多台机器伪分布式每一个角色都是一个进程HDFS:NNSNNDNYARN:RMNM大数据所有组件,都是主从架构master-slaveHDFS读写请求都是先到NN节点,但是,HBase读写请求不是经过master,建表和删除表是需要经过masterNN节点挂了,就不能提供对外服务(-put,-get)需要配置两个NN节点(实时的,任何时刻只有一台active对外,另外一台是
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在当今数字化时代,随着互联网和大数据技术的发展,数据的价值愈发凸显。然而,随之而来的个人隐私泄露风险也日益增加,成为社会广泛关注的问题之一。特别是在医疗、金融等领域,如何既能充分利用海量数据资源推动行业发展,又能有效保护用户隐私不被侵犯,成为了亟待解决的重要课题。本文将深入探讨一种创新的数据安全共享方案——基于差分隐私(DifferentialPrivacy,DP)的MySQL数据库实现方法,旨在
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- 【大数据入门核心技术-Hive】(十一)HiveSQL数据分区
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大数据技术入门到21天通关大数据hivehadoop数据仓库hdfs
目录一、分区的概念二、创建分区1)静态分区1、单分区测试2、多分区测试2)动态分区3、动态分区和静态分区混合使用三、分区的其它操作1、恢复分区2、归档分区3、交换分区四、分区数据查询1、单分区数据查询2、多分区数据查询方法1:通过union方法2:通过or一、分区的概念数据分区的概念以及存在很久了,通常使用分区来水平分散压力,将数据从物理上移到和使用最频繁的用户更近的地方,以及实现其目的。hive
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一人人都喜欢超级英雄。不论是超人还是钢铁侠,又或者是小蜘蛛和绿巨人,几乎每一个超级英雄漫画及电影的粉丝,都曾为其不公遭遇打抱不平:“他们明明是在用超能力做好事,拯救人类的,为什么电影里的政府和平民会这么蠢,总对他们缺乏信任,满是提防。”这就是所谓的“叶公好龙”了,因为当你身边真出现了个能把卡车当皮球一样抛来抛去的人时,你的反应恐怕也好不到哪儿去,可能也巴不得有政府出面,逼他接受《超级英雄注册法案》
- Solidity-Token
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1.概念“代币”:区块链最强大、最容易被误解的工具。代币是区块链中某事物的表示。这些东西可以是金钱、时间、服务、公司股份、虚拟宠物,任何东西。通过将事物表示为令牌,我们可以允许智能合约与它们交互、交换、创建或销毁它们。围绕代币的许多困惑来自于混淆的两个概念:代币合约和实际代币。代币合约就是以太坊智能合约。“发送令牌”实际上意味着“在某人编写和部署的智能合约上调用方法”。归根结底,代币合约只不过是地
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在大数据时代,网络数据成为宝贵的资源,而Python爬虫则是获取这些数据的重要工具。本文旨在为初学者提供一份Python爬虫的入门指南,涵盖基础知识、常用库介绍、实战案例以及注意事项,帮助你快速上手,成为一名合格的“网络矿工”。一、Python爬虫概述1.1什么是爬虫?爬虫,也称为网络爬虫或蜘蛛,是一种自动抓取互联网信息的程序。它通过模拟人类浏览网页的行为,自动地遍历和抓取网络上的数据,常用于数据
- 探索Oracle数据库的多租户特性:架构、优势与实践
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在云计算和大数据时代,多租户架构成为数据库设计中的一个重要趋势。Oracle数据库的多租户选项(Multitenant)允许单个数据库实例支持多个独立数据库(称为容器数据库和可插拔数据库),每个数据库都有自己的数据、配置和资源。这种设计提高了资源利用率、简化了数据库管理,并增强了安全性。本文将深入探讨Oracle多租户选项的架构、优势以及如何在实际环境中部署和使用。1.多租户选项概述Oracle多
- 「大数据」Kappa架构
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Kappa架构是一种处理大数据的架构,它作为Lambda架构的替代方案出现。Kappa架构的核心思想是简化数据处理流程,通过使用单一的流处理层来同时处理实时和批量数据,从而避免了Lambda架构中需要维护两套系统(批处理层和速度层)的复杂性。核心功能:单一处理层:Kappa架构使用单一的流处理层来处理所有数据,无论是实时数据还是批量数据。数据重放:通过重放历史数据,Kappa架构能够重新计算出与批
- 新零售社交电商系统小程序功能开发详细解析
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现在的购物方式是越来越有趣了,新零售社交电商系统是互联网、大数据、人工智能的技术和咱们熟悉的传统零售深度结合后产生的。它整合线上线下渠道及数据,带来全方位、多渠道、个性化购物体验。借助实时库存管理、智能推荐和无缝购物体验等功能,打破传统电商与实体店界限,其具备以下显著特点:一、系统主要功能分销管理独家推广代码机制:在这个新零售社交电商系统里,每个经销商都有一个只属于自己的推广代码。把这个代码分享给
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1、前言在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更
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目录1.int(整型)2.float(浮点型)3.Bool(布尔类型)4.Str(字符串类型)5.None(空值)6.List(列表)7.Tuple(元组)8.Dict(字典)9.Set(集合)(字典,列表,元组,字符串知识点可能不全,可以参考本人之前发的博客进行学习,加油。)1.int(整型)特点和用途:1.可以表示正整数、负整数和零,没有小数部分。2.取值范围取决于您所使用的Python版本和
- [碎碎念] 重启学习与博客之旅-我的每日计划
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好久没在写博客了,今天我下定决心,要重新开始。我给自己定了个小目标,从今天起,每天都要写一篇博客,然后发布到CSDN和掘金上。以下是我的计划。一、每天学点新东西以后每天早上,我都得抽出至少一个小时专门用来学新技术。我打算先列个学习清单,把一直想学但没时间学的技术都写上去,然后按照自己的兴趣和工作需要,一项一项地去攻克。比如说,我最近对人工智能和大数据分析特别感兴趣,所以打算每天看点相关的专业书,或
- Java 性能优化与新特性
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Java从入门到精通java
Java学习资料Java学习资料Java学习资料一、引言Java作为一门广泛应用于企业级开发、移动应用、大数据等多个领域的编程语言,其性能和特性一直是开发者关注的重点。随着软件系统的规模和复杂度不断增加,对Java程序性能的要求也越来越高。同时,Java语言也在不断发展,每个版本都引入了许多新特性,这些新特性不仅提高了开发效率,还改善了代码的可读性和可维护性。本文将分别介绍Java性能优化的方法和
- pandas读取大数据量的Excel文件
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使用pandas快速读取百万行Excel数据的一种方法是使用pandas中的read_excel函数。可以使用以下代码读取Excel文件:importpandasaspddf=pd.read_excel('file_name')这个适合少量数据,如果一旦数据几十万或者上百万,那么程序就很慢有几种优化方法只读取需要的列:使用read_excel函数的usecols参数来指定需要读取的列。这可以减少读
- 林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库
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林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲笔记NoSQL数据库特点灵活的可扩展性灵活的数据模型和云计算结合查询性能差未形成通用的行业标准维护更加复杂NoSQL数据库有四大类型键值数据库:redis列族数据库:HBase、Cassandra文档数据库:MongoDB图数据库:Neo4j键值数据库数据模型:键是一个字符串对象,值可以是任意类型的对象典型
- OLAP引擎比较
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一,sparksql与dorisspark虽然是一个计算引擎,但sparksql也支持符合通用语法的sql查询,延迟为分钟级。doris是一个OLAP数据库,支持对大数据的复杂查询,延迟为秒级。doris比sparksql快,主要原因在于针对场景不同导致的架构不同。sparksql启动一个查询,需要进行资源调度、任务调度、任务分发,耗时更久。doris是常驻进程,启动一个doris查询后,快速的对
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- Java 对象大小的计算
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如何计算一个对象的大小呢?
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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NIO服务端代码:
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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