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eeee~~
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一:Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎,它提供了一整套开发API,包括流计算和机器学习。Spark支持批处理和流处理,其显著特点是能够在内存中进行迭代计算,从而加快数据处理速度。尽管Spark是用Scala开发的,但它也为Java、Scala、Python和R等高级编程语言提供了开发接口。Spark提供了多个核心组件,包括:SparkCore:提供内存计算的能力
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日志服务的典型应用场景包括:数据采集与消费、数据清洗与流计算(ETL/StreamProcessing)、数据仓库对接(DataWarehouse)、日志实时查询与分析。云起实验室日志服务体验(活动期完成有机会参与100%中奖):https://developer.aliyun.com/adc/series/activity/sls-1数据采集与消费通过日志服务LogHub功能,可以大规模低成本接
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作者主页:计算机毕设小程精彩专栏推荐订阅:在下方专栏Java实战项目文章目录Java实战项目一、开发介绍1.1开发环境二、系统介绍2.1图片展示三、部分代码设计3.1.部分代码如下:**总结****大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦****有问题评论区交流**一、开发介绍1.1开发环境技术栈:spark+hadoop+hive离线ETL+在线数据分析(OLAP)+流计算+机器学习+图计算二、系统
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一、Flink基本介绍Spark底层是微批处理,Flink底层则是实时流计算流式计算特点:数据是源源不断产生,两大问题,乱序和延迟Stateful:有状态Flink的三个部分Source:Transactions,logs,iot,clicksTransformation:事件驱动,ETL,批处理Sink:输出HDFS,KafkaFlink的特性支持高吞吐,低延迟,高性能的流处理支持带有事件时间的
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本文整理自阿里云Flink存储引擎团队李晋忠,兰兆千,梅源关于阿里云实时计算企业级状态存储引擎Gemini的研究,内容主要分为以下五部分:流计算状态访问的痛点企业级状态存储引擎GeminiGemini性能评测&线上表现结语参考一、流计算状态访问的痛点Flink作为有状态的流计算系统,状态存储引擎在其中扮演着重要角色。Flink中状态(State)用来存储计算的中间结果或者历史的事件序列(如图1-1
- 使用Flink完成流数据统计 | 京东云技术团队
一、统计流程所有流计算统计的流程都是:1、接入数据源2、进行多次数据转换操作(过滤、拆分、聚合计算等)3、计算结果的存储其中数据源可以是多个、数据转换的节点处理完数据可以发送到一个和多个下一个节点继续处理数据Flink程序构建的基本单元是stream和transformation(DataSet实质上也是stream)。stream是一个中间结果数据,transformation对数据的加工和操作
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目录一、概述(一)基本概念(二)两种处理模型(三)StructuredStreaming和SparkSQL、SparkStreaming关系二、编写StructuredStreaming程序的基本步骤(一)实现步骤(二)运行测试三、输入源(一)File源(二)Kafka源(三)Socket源(四)Rate源四、输出操作(一)启动流计算(二)输出模式(三)输出接收器一、概述提供端到端的完全一致性是设
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从一到无穷大时序数据库流计算
本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享4.0国际许可协议进行许可。本作品(李兆龙博文,由李兆龙创作),由李兆龙确认,转载请注明版权。文章目录引言内容总结引言春节假期回到家里断然是不会有看纸质书的时间的。造化弄人,二月三号早上十一点的飞机延误到一点多,原本三小时不到的阅读时间延长为五个小时,也给了我看完这本书的机会。第一次了解到这本书是Tison在朋友圈发了他写的书评[2],开头便是:值
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- AXI数据流计算CRC16的代码
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- Flink实时流计算入门系列——广播变量使用
晨冉1688
总是被项目经理问:为什么你的Flink代码占用我这么多的集群资源啊?集群受不了,优化一下吧,程序员一听到优化的痛疼症,你懂的……image今天我们就讲解一个比较基础,且容易被人忽略的基础优化Flink程序的方法。Flink和Spark一样,都有支持广播变量这定义。广播变量,可以理解成为日常的广播,是一个公共的变量。广播变量创建后,它可以运行在集群中的任何function上,而不需要多次传递给集群节
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摘要:本文介绍了FlinkHudi通过流计算对原有基于mini-batch的增量计算模型不断优化演进。用户可以通过FlinkSQL将CDC数据实时写入Hudi存储,且在即将发布的0.9版本Hudi原生支持CDCformat。主要内容为:背景增量ETL演示一、背景近实时从2016年开始,ApacheHudi社区就开始通过Hudi的UPSERT能力探索近实时场景的使用案例[1]。通过MR/Spark的
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1.软件版本matlab2021a2.本算法理论知识当只采用区间运算,得到的结果则有可能过于保守,而采用仿射运算后,本文方法能够得到更窄的不确定区域,从而得到更窄的区间。针对本课题要求,“基于仿射区间的含分布式电源的配电网三相潮流算法”,其中关于这方面的概念,主要从如下的三个方面角度考虑:理想状态下的,确定性潮流计算——即对应本课题的“含分布式电源的配电网三相潮流算法”。实际状态下,不确定性潮流计
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接上文:Flink实战四_TableAPI&SQL在学习Flink的状态机制之前,我们需要理解什么是状态。回顾我们之前介绍的很多流计算的计算过程,有些计算方法,比如说我们之前多次使用的将stock.txt中的一行文本数据转换成Stock股票对象的map操作。来一个数据,就计算一个数据,这些操作,只需要依赖于当前输入的数据就够了,不需要其他的辅助数据。输入相同的文本数据,输出的肯定是一个相同的Sto
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目录C语言文件操作C语言中的流与文件指针C语言中的流计算机中的读写操作与输入输出操作的关系文件指针C语言中的标准流C语言中的标准流文件类型程序文件数据文件文本文件二进制文件文件的打开和关闭文件的打开fopen与关闭fclose文件打开模式文件的顺序读写顺序读写函数函数fgetc和fputc函数fgets和fputs函数fscanf与fprintf函数fread与fwrite函数printf/sca
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您可以为此任务创建自己的收集器:staticCollectoraveragingWeighted(ToDoubleFunctionvalueFunction,ToIntFunctionweightFunction){classBox{doublenum=0;longdenom=0;}returnCollector.of(Box::new,(b,e)->{b.num+=valueFunction.a
- Flink 2.0 状态管理存算分离架构演进
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- Day 1322:架构师训练营学习总结(w13)
kafkaliu
本周主要讲了Spark流计算、数据分析和机器学习。Spark的主要特点是DAG切分多阶段计算、内存存储中间结果、RDD的编程模型。RDD是Spark的核心概念。Spark直接针对数据进行编程,将大规模数据集合抽象成RDD对象,然后在这个对象上进行计算处理,得出一个新的RDD,继续再进行计算处理,直到得到最后的结果。Spark的分布式计算也都是以RDD为单位展开分片、任务调度。网页排名算法PageR
- Matlab|基于改进遗传算法的储能选址定容(可任意设定储能数量)
科研工作站
选址定容matlab储能选址定容优化配置分布式光伏风电
目录主要内容部分代码结果一览(以3个储能为例)下载链接主要内容该模型采用改进遗传算法优化配电网系统中储能选址位置和容量,程序以IEEE33节点系统为分析对象,以网损最小为目标,采用matpower实现系统潮流计算,主要有三个优势:①储能数量可以任意设定,通过【命令行窗口】直接输入储能数量即可;②采用模拟退火改进遗传算法,算法创新性强;③模型增加了分布式光伏和风电,有效拓宽学习思路。程序采用matl
- Stuuctured Streaming基础--学习笔记
祈愿lucky
大数据学习笔记kafka
Structuredstreaming介绍spark进行实时数据流计算时有两个工具:SparkStreaming:编写rdd代码处理数据流,可以解决非结构化的流式数据StructuredStreaming:编写df代码处理数据流,可以解决结构化和半结构化的流式数据1,数据相关介绍有界数据和无界数据①有界数据:有起始位置,有结束位置。比如文件数据有起始行,有结束行有明确的数据容量大小。处理数据时就能
- pyspark之Structured Streaming结果保存到Mysql数据库-socket例子统计(含批次)
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数据库mysqlsparkpython
frompyspark.sqlimportSparkSession,DataFramefrompyspark.sql.functionsimportexplode,split,lit"""实现将数据保存到mysql数据库,同时将流计算batch保存到数据库中"""if__name__=='__main__':spark=SparkSession.builder.getOrCreate()spark
- 【python】EI顶刊复现:综合能源系统分析的统一能路理论(三):稳态与动态潮流计算程序代码!
预测及优化
python能源php
适用平台:python3.8;模块:pandas、numpy、scipy、matplotlib2程序基于统一能路理论,针对天然气网络和供热网络,借鉴电力系统潮流计算方法,提出了(7节点)气网-(6节点)热网的稳态-动态潮流计算方法,奠定了多能流在对时间尺度上统一分析的基础。程序中算例丰富、注释清晰、干货满满,可扩展性和创新性很高!下面对文章和程序做简要介绍!程序创新点:1)借鉴电力系统潮流计算方法
- 数据库内核那些事|一文Get PolarDB IMCI如何对半结构化数据进行高效分析
阿里云瑶池数据库
数据库阿里云云原生数据结构
1.背景随着应用场景多样化与快速迭代,业务系统常采用半结构化数据类型进行存储与分析。PolarDB作为阿里云自研的新一代云原生HTAP数据库,其列存索引(InMemoryColumnIndex,IMCI)推出完备虚拟列与列式JSON等功能,可以快速处理大数据和支持多种数据类型(包括结构化与半结构化数据),并提供高效的数据分析、查询与流计算能力,适用于数据分析、数据仓库与扩展流计算等应用场景。针对海
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
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Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
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spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本