官网地址:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 一.简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级…

一.SparkCore.SparkSQL和SparkStreaming的类似之处 二.SparkStreaming的运行流程 2.1 图解说明 2.2 文字解说 1.我们在集群中的其中一台机器上提交我们的Application Jar,然后就会产生一个Application,开启一个Driver,然后初始化SparkStreaming的程序入口StreamingContext: 2.Master会为这个Application的运行分配资源,在集群中的一台或者多台Worker上面开启Excuter…

一.SparkCore.SparkSQL和SparkStreaming的类似之处 二.SparkStreaming的运行流程 2.1 图解说明 2.2 文字解说 1.我们在集群中的其中一台机器上提交我们的Application Jar,然后就会产生一个Application,开启一个Driver,然后初始化SparkStreaming的程序入口StreamingContext: 2.Master会为这个Application的运行分配资源,在集群中的一台或者多台Worker上面开启Excuter…

SparkCore.SparkSQL和SparkStreaming的类似之处 SparkStreaming的运行流程 1.我们在集群中的其中一台机器上提交我们的Application Jar,然后就会产生一个Application,开启一个Driver,然后初始化SparkStreaming的程序入口StreamingContext: 2.Master会为这个Application的运行分配资源,在集群中的一台或者多台Worker上面开启Excuter,executer会向Driver注册: 3…

一.流处理 1.1 静态数据处理 在流处理之前,数据通常存储在数据库,文件系统或其他形式的存储系统中.应用程序根据需要查询数据或计算数据.这就是传统的静态数据处理架构.Hadoop采用HDFS进行数据存储,采用MapReduce进行数据查询或分析,这就是典型的静态数据处理架构. 1.2 流处理 而流处理则是直接对运动中的数据的处理,在接收数据时直接计算数据. 大多数数据都是连续的流:传感器事件,网站上的用户活动,金融交易等等 ,所有这些数据都是随着时间的推移而创建的. 接收和发送数据流并执行应用…

一.JVM的结构图 1.1 Java内存结构 JVM内存结构主要有三大块:堆内存.方法区和栈. 堆内存是JVM中最大的一块由年轻代和老年代组成,而年轻代内存又被分成三部分,Eden空间.From Survivor空间.To Survivor空间,默认情况下年轻代按照8:1:1的比例来分配: 方法区存储类信息.常量.静态变量等数据,是线程共享的区域,为与Java堆区分,方法区还有一个别名Non-Heap(非堆): 栈又分为java虚拟机栈和本地方法栈主要用于方法的执行. 1.2 如何通过参数来控制…

NAND FLASH是一个存储芯片. 在芯片上的DATA0-DATA7上既能传输数据也能传输地址. 当ALE为高电平时传输的是地址. 当CLE为高电平时传输的是命令. 当ALE和CLE都为低电平时传输的是数据. 将数据发给nand Flash后,在发送第二次数据之前还要判断芯片是否处于空闲状态.一般是通过引脚RnB来判断,一般是高电平代表就绪,低电平代表正忙. 操作Nand Flash的一般步骤是: 1. 发命令 选中芯片 CLE设置为高电平 在DATA0-DATA7上输出命令值 发出一个写脉冲…

EGOImageLoading 是一个用的比较多的异步加载图片的第三方类库,简化开发过程,我们直接传入图片的url,这个类库就会自动帮我们异步加载和缓存工作:当从网上获取图片时,如果网速慢图片短时间内不能下载下来,可以先用一张本地的图片代替显示,还可以进行其他操作,让图片下载完成后自动替换占位图片而不影响用户体验: 原文转自:http://blog.csdn.net/wildcatlele/article/details/11536939 EGOImageLoading 的GitHub 下载地址…

先进音频编码(AAC)的后继格式到MP3,和以MPEG-4部分3(ISO / IEC 14496-3)被定义.它通常用于MP4容器格式; 对于音乐,通常使用.m4a扩展名.第二最常见的用途是在MKV(Matroska)文件内,因为它比MP4更好地支持嵌入式基于文本的软字幕.本指南中的示例将使用扩展MP4和M4A. FFmpeg的可支持两个AAC-LC编码器(AAC&libfdk_aac)和一个HE-AAC(V1 / 2)编码器(libfdk_aac).的许可证libfdk_aac不与GPL兼容,…

很多java的朋友学习新知识时候去百度,看了之后一知半解,不知道怎么操作,不知道到底什么什么东西,那么作为java码农到底该怎么学习额 一  百度是对还是错呢? 百度是一个万能的工具,当然是对也是错的,对于一些小知识,是可以百度的,但是例如学习springcloud,那么最好是进入官方文档进行查看,可以清晰查看到当前版本信息 因为很多时候,在版本迭代时候出现问题,那么看官方文档就可以很清晰知道这个问题. 那么问题来了,英文不好,怎么处理? 不用太担心,可以使用翻译工具: 可能有时候不准,但是我们…

笨人学习法 10000个小时策略来学习,因为笨.先照着官方文档敲一遍,写一遍. 准备 先要准备环境.搭建一个基于webpack的react环境:Hello ReactJS. demo: https://github.com/Ryan-Miao/hello-react-js 一些要点 我在想是否应该完整的记录照抄的过程呢.毕竟已经开始一段,前面的要不要补上?回头看以前写过的angularJS的博客,现在完全不会了,太久没用了.所以,还是记录基础以及关注的问题就好. 1.1 基本格式 react的模…

Spark学习之路 (三)Spark之RDD   https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8899715.html 目录 一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? 1.2 RDD的属性 1.3 WordCount粗图解RDD 二.RDD的创建方式 2.1 通过读取文件生成的 2.2 通过并行化的方式创建RDD 2.3 其他方式 三.RDD编程API 3.1 Transformation 3.2 Action 3.3 Spark WordCount代码编写 3.…

一.案例引入 这里先引入一个基本的案例来演示流的创建:获取指定端口上的数据并进行词频统计.项目依赖和代码实现如下: <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId> <version>2.4.3</version> </dependency> import org.apac…

目录(?)[+]   前端这几年的技术发展很快,细分下来,主要可以分成四个方面: 1.开发语言技术,主要是ES6&7,coffeescript,typescript等: 2.开发框架,如Angular,React,Vue.js,Angular2等: 3.开发工具的丰富和前端工程化,像Grunt,Gulp,Webpack,npm,eslint,mocha这些技术: 4.前端开发范围的扩展,如服务端的nodejs,express,koa,meteor,GraphQL;移动端和跨平台的PhoneGap…

一.简介 1.1 多数据源支持 Spark支持以下六个核心数据源,同时Spark社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景. CSV JSON Parquet ORC JDBC/ODBC connections Plain-text files 注:以下所有测试文件均可从本仓库的resources目录进行下载 1.2 读数据格式 所有读取API遵循以下调用格式: // 格式 DataFrameReader.format(...).option("key", &qu…

一.作业提交 1.1 spark-submit Spark所有模式均使用spark-submit命令提交作业,其格式如下: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选配置 .…

官方文档地址:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Spark Streaming是spark api的扩展 能实现可扩展,高吞吐,可容错,的流式处理 从外接数据源接受数据流,处理数据流使用的是复杂的高度抽象的算法函数map reduce join window等 输出的数据可以存储到文件系统和数据库甚至是直接展示在命令行 也可以应用ml 和graph processing在这些数据流上 spar…

关键词:view technology.template.template engine.markup.内容较多,按需查用即可. 介绍 Thymeleaf Groovy Markup Templates 配置 例子 Velocity & FreeMarker 依赖 Context配置 -- 上下文配置 创建模板 高级配置 velocity.properties FreeMarker 绑定支持和form处理 bind marcos -- 绑定宏 simple binding -- 简单绑定 for…

接前一篇 Spring Framework 官方文档学习(四)之Validation.Data Binding.Type Conversion(一) 本篇主要内容:Spring Type Conversion(ConversionService).Spring Field Formatting.globle date & time format.Spring Validation. 本篇上承自前一篇,建议先看前一篇. 4.Spring Type Conversion (Spring类型转换) 上…

到目前为止,已经看了一百页.再次感慨下,如果想使用Spring,那可以看视频或者找例子,但如果想深入理解Spring,最好还是看官方文档. 原计划是把一些基本接口的功能.层次以及彼此的关系罗列一下.同时兼顾版本的演化,简述下相应功能的历史,最好是画一张图. 以BeanPostProcessor接口为例,当configuration metadata中有其实现的bean definition时,容器会在所有bean创建完成后执行其中的方法,但是会在@PostContruct之前. 而BeanPos…

这是2DToolkit官方文档中 Whack a Mole 打地鼠教程的译文,为了减少文中过多重复操作的翻译,以及一些无必要的句子,这里我假设你有Unity的基础知识(例如了解如何新建Sprite等).当前2D Toolkit版本为2.4. 这是一篇系列教程,全文共13节(官方文档为4章,不过为了每节有明确目的,我根据官方文档的标题拆成了13节),下面是本系列教程的所有链接: 2DToolkit官方文档中文版打地鼠教程(一):初始设置 2DToolkit官方文档中文版打地鼠教程(二):设置摄像机…

一.前言 上一篇 <从现在开始,试着学会用官方文档去学习一个技术框架>提倡大家多去从官方文档学习技术,没有讲到具体的实践,本篇就拿一个案例具体的说一说,就是FreeMarker,选择这个框架没什么特别的含义,最近要用,就拿这个做个典型. 二.套路 上篇文章最后说到技术学习没有套路,无招胜有招,无招即是有招,解读一下实际上就是说 本身还是有些招式套路,但是要灵活运用,不要什么都往上套,应该忘掉固有的套路,让其化为你的一种本能,见招拆招.  下面就介绍一种常规学习套路给大家,如下图: 下面就根据上…

一.安装 1.安装 npm install pm2 -g 2.更新 npm install pm2 -g && pm2 update pm2 update 是为了刷新 PM2 的守护进程 二.使用 js 配置文件启动 1.生成配置文件 pm2 ecosystem 会自动生成 ecosystem.config.js 文件 (下文的 "五.配置文件实例" 会详细说到如何配置) 2.启动配置文件 pm2 start /path/ecosystem.config.js pm2…

个人说明:本文内容都是从为知笔记上复制过来的,样式难免走样,以后再修改吧.另外,本文可以看作官方文档的选择性的翻译(大部分),以及个人使用经验及问题. 其他说明:如果对Spring Boot没有概念,请先移步上一篇文章 Spring Boot 学习.本篇原本是为了深入了解下Spring Boot而出现的. 另外,Spring Boot 仍然是基于Spring的,建议在赶完工之后深入学习下Spring,有兴趣可以看看我的 Spring 4 官方文档学习(十一)Web MVC 框架 .欢迎探讨,笑~…

题外话:本篇是对之前那篇的重排版.并拆分成两篇,免得没了看的兴趣. 前言 在Spring Framework官方文档中,这三者是放到一起讲的,但没有解释为什么放到一起.大概是默认了读者都是有相关经验的人,但事实并非如此,例如我.好在闷着头看了一遍,又查资料又敲代码,总算明白了. 其实说穿了一文不值,我们用一个例子来解释: 假定,现有一个app,功能是接收你输入的生日,然后显示你的年龄.看起来app只要用当前日期减去你输入的日期就是年龄,应该很简单对吧?可惜事实不是这样的. 这里面有三个问题: p…

个人说明:本文内容都是从为知笔记上复制过来的,样式难免走样,以后再修改吧.另外,本文可以看作官方文档的选择性的翻译(大部分),以及个人使用经验及问题. 其他说明:如果对Spring Boot没有概念,请先移步上一篇文章 Spring Boot 学习.本篇原本是为了深入了解下Spring Boot而出现的. 另外,Spring Boot 仍然是基于Spring的,建议在赶完工之后深入学习下Spring,有兴趣可以看看我的 Spring 4 官方文档学习(十一)Web MVC 框架 .欢迎探讨,笑~…

本篇太乱,请移步: Spring Framework 官方文档学习(四)之Validation.Data Binding.Type Conversion(一) 写了删删了写,反复几次,对自己的描述很不满意,表达能力还是不行啊.另外,格式太花了,很不喜欢. 前提 1.什么是JavaBean? 简单类,无参构造,有SETTER/GETTER,其对应的字段称为属性.--其实还有isXxx,用于布尔类型的属性,略. 详见 https://en.wikipedia.org/wiki/JavaBeans 注…

ML Pipelines(译文) 官方文档链接:https://spark.apache.org/docs/latest/ml-pipeline.html 概述 在这一部分,我们将要介绍ML Pipelines,它提供了基于DataFrame上统一的高等级API,可以帮助使用者创建和调试机器学习工作流: 目录: Pipelines中主要的概念: DataFrame Pipeline组件 Transformers:转换器 Estimators:预测器 Pipelines组件属性 Pipeline…

Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(Externa…

本部分覆盖了以下内容: Chapter 28, Remoting and web services using Spring -- 使用Spring进行远程和web服务 Chapter 29, Enterprise JavaBeans (EJB) integration -- EJB集成 Chapter 30, JMS (Java Message Service) -- JMS (Java 消息服务) Chapter 31, JMX Chapter 32, JCA CCI Chapter 33,…