开发者可以通过Processor接口来实现自己的自定义处理逻辑.接口提供了Process和Punctuate方法. 其中:Process方法用于处理接受到的消息 Punctuate方法指定时间间隔周期性的执行,用于处理周期数据:例如某些状态值计算生成 新的流. Processor接口还提供了init方法,init初始化方法可以将ProcessorContext转存到Procesor实例中,以供Prounctute使用. 可以使用context的schedule方法实现punctute的周期性调用…

之前开发使用的其实都是lowLevel的api,所谓lowlevelapi就是操作ES的json字符串要自己去写:所谓highlevel的api就是指将查询的json字符串给对象化,创建一个SearchSourceBuilder 对象,设定from,size等属性来实现:而且现在higlevel api实现的功能并不完备: 对于ES查询语法很熟悉其实大可以直接使用LowLevel API,其实可能更加方便.  …

简介 TensorFlow使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系.这可生成低级别的编程模型,在该模型中,您首先定义数据流图,然后创建TensorFlow会话,以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分. 如果您计划直接使用低级别编程模型,,本指南将是您最实用的参考资源.较高阶的API(例如tf.estimator.Estimator和Keras)会向最终用户隐去图和会话的细节内容,但如果您希望理解这些API的实现方式,本指南仍会对你有所帮助. 为什么使用数据流图? 数据流是一种用于并行…

简介 本文旨在知道您使用低级别TensorFlow API(TensorFlow Core)开始编程.您可以学习执行以下操作: 管理自己的TensorFlow程序(tf.Graph)和TensorFlow运行时(tf.Session),而不是依靠Estimator来管理它们 使用tf.Session运行TensorFlow操作 在此低级别环境中使用高级别组件(数据集.层和feature_columns) 构建自己的训练循环,而不是使用Estimator提供的训练循环 我们建议尽可能使用高阶的AP…

转载:http://blog.csdn.net/ligt0610/article/details/47311771 由于目前每天需要从kafka中消费20亿条左右的消息,集群压力有点大,会导致job不同程度的异常退出.原来使用spark1.1.0版本中的createStream函数,但是在数据处理速度跟不上数据消费速度且job异常退出的情况下,可能造成大量的数据丢失.幸好,Spark后续版本对这一情况有了很大的改进,1.2版本加入WAL特性,但是性能应该会受到一些影响(本人未测试),1.3版本可…

使用管理员admin登录后台,进入用户—>管理员(本站)à添加,填写用户名.密码等信息,如下图: 需要注意几个权限控制的问题: 1,  等级,值越大等级越高,等级高的管理员可以审核等级低的管理员,比如说:admin等级为8,我们这儿只需要设置为7或者更小的值,就可以让他被admin审核.如果也设置成8,那么就是最高值,其发布的内容不需要被审核,发布后直接成为终审状态. 2,  受限管理员,如果选“是”,则表示其只能看到自己的数据,至于对自己的数据有什么样的权限(增删改),需要角色来定义. 3, …

问题描述 由于Azure Redis的性能在不同级别表现不同,当需要升级/缩放Redis的时候,从使用者的角度,需要知道有那些步骤? 注意事项? 潜在影响?停机事件窗口? 升级预估时间? 解决方案 从使用的步骤出发,升级的步骤为: 1)Azure门户页面操作 选择缩放(Scale)目录 选择需要的级别(C1 ~ C6, P1 ~P5) 点击Select按钮确认 2)使用Powershell命令 使用 Set-AzRedisCache 来缩放 Azure Redis 缓存实例,修改 Size.Sk…

简介 tf.train.Saver 类提供了保存和恢复模型的方法.通过 tf.saved_model.simple_save 函数可以轻松地保存适合投入使用的模型.Estimator会自动保存和恢复 model_dir 中的变量. 保存和恢复变量 TensorFlow变量是表示由程序操作的共享持久状态的最佳方法.tf.train.Saver 构造函数会针对图中的所有变量或指定列表的变量将 save 和 restore 操作添加到图中.Saver对象提供了运行这些操作的方法,并指定写入或读取检查点…

简介 TensorFlow变量是表示程序处理的共享持久状态的最佳方法. 我们使用tf.Variable类操作变量.tf.Variable表示可通过其运行操作来改变其值的张量.与tf.Tensor对象不同,tf.Variable存在于的单个session.run调用的上下文之外. 在TensorFlow内部,tf.Variable会存储持久性张量.具体op允许您读取和修改此张量的值.这些修改在多个tf.Session之间是可见的,因此对于一个tf.Variable,多个工作器可以看到相同的值. 创…

使用Streams DSL构建一个处理器拓扑,开发者可以使用KStreamBuilder类,它是TopologyBuilder的扩展.在Kafka源码的streams/examples包中有一个简单的例子.另外本节剩余的部分将通过一些代码来展示使用Streams DSL创建拓扑的关键的步骤.但是我们推荐开发者阅读更详细完整的源码. 1.1    Duality of Streams and Tables(流和表的对偶性) 我们讨论Kafka Streams聚合等概念之前,我们必须首先介绍表,和最…