你好,欢迎来到第 01 课时,本课时我们主要介绍 Flink 的应用场景和架构模型. 实时计算最好的时代 在过去的十年里,面向数据时代的实时计算技术接踵而至.从我们最初认识的 Storm,再到 Spark 的异军突起,迅速占领了整个实时计算领域.直到 2019 年 1 月底,阿里巴巴内部版本 Flink 正式开源!一石激起千层浪,Flink 开源的消息立刻刷爆朋友圈,整个大数据计算领域一直以来由 Spark 独领风骚,瞬间成为两强争霸的时代. Apache Flink(以下简称 Flink)以其…
Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口.那么,hive是什么呢? Hive简介 简单的说:hive是基于hadoop的数据仓库.…
在逻辑上,HBase 的数据模型同关系型数据库很类似,数据存储在一张表中,有行有列. 但从 HBase 的底层物理存储结构(K-V)来看,HBase 更像是一个 multi-dimensional map. 1.HBase的数据模型 1.1 HBase 逻辑结构 先从一个逻辑结构模型图开始看起: 之前介绍了一些HBase的数据模型的概念,现在来系统的梳理一下: Table(表):一个表由一个或者多个列族构成.数据的属性.比如:name.age.TTL(超时时间)等等都在列族里边定义.定义完列族的…
1.hadoop1.0与hadoop2.0的区别:…
我们紧接上次,这里将建立数据库,创建第一个模型提示:这里我们不需要去一直启动,django会在我们ctrl+s的时候自动刷新并启动服务,很方便吧  1.数据库配置 现在,打开 vote_mysite/settings.py .这是个包含了 Django 项目设置的 Python 模块:这里我是用了mysql数据库 找到settings.py中DATABASES 参数,将其内容替换为 DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.…
1.Struts2的执行流程 从客户端发送请求过来,先经过前端控制器(核心过滤器StrutsPrepareAndExecuteFilter)过滤器中执行一组拦截器(一组拦截器就会完成部分功能代码),拦截器执行完成以后就会执行目标Action,在Action中返回一个结果视图,根据Result的配置进行页面的跳转. 2.Struts架构 白色:只可以使用现成的,用户无法修改 红色:自定义的 蓝色:可以使用现成的,也可以使用自定义的…
http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/71699515 MyBatis框架的架构 MyBatis框架的架构如下图: 下面作简要概述: SqlMapConfig.xml,此文件作为mybatis的全局配置文件,配置了mybatis的运行环境等信息.mapper.xml文件即sql映射文件,文件中配置了操作数据库的sql语句,此文件需要在SqlMapConfig.xml中加载. 通过mybatis环境等配置信息构造SqlSessionF…
Flink的应用场景 Flink项目的理念就是:Flink是为分布式,高性能,随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架.自2019年开源以来,迅速成为大数据实时计算领域炙手可热的技术框架. 我们来看看Flink支持的众多应用场景: 实时数据计算 我们知道,数据计算场景需要从原始数据中提取有价值的信息和指标,比如天猫双十一的实时监控大屏,公司想看大促中销量最好的商品Top5,以及服务器的负载情况等. 传统的分析方式通常是利用批查询,或将事件(生产上一般是消息)记录下来并基于此形成有限数…
一.前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标 降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最…
前言 已完成数据预处理工作,具体参照: 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(一) 设置配置文件 新建目录face_faster_rcnn 将上文已完成预数据处理的目录data移动至face_faster_rcnn目录下, 并在face_faster_rcnn目录下创建face_label.pbtxt文件,内容如下: item { id: 1 name: 'face' } 在已下载的TensorFlow Object Detecti…