为了从网页中提取信息,你有必要对网页的结构做一些了解.我们将快速学习HMTL,HTML数状结构以及用XPath在网页上提取信息 HTML, DOM树结构以及XPath 让我们花一点时间来了解当用户在浏览器中输入了一个URL到屏幕上显示出页面的处理过程.从本书的角度来说,这个过程分为4步: 浏览器中输入URL.URL的第一部分(域名,比如gumtree.com)用来在网络中查找合适的服务器, URL和像cookie样的数据形成了一个发送到服务器的请求 服务器给浏览器发送HTML页面.值得注意的是服…

第一章:scrapy介绍 欢迎来到scrapy之旅.通过这本书,我们将帮助你从只会一点或者零基础的Scrapy初学者达到熟练使用这个强大的框架在互联网或者其他资源抓取海量的数据.在这一章节,我们将给你介绍Scrapy并且告诉你能用Scrapy做哪些不可思议的事情. 你好 Scrapy: Scrapy是一个健壮的抓取网络数据的框架. 作为一个临时的互联网使用者,你会经常发现更愿意将网站上浏览的数据保存在像EXCEL的文件中(参考章节3,基础爬虫),便于在离线或者需要计算的时候使用.作为一个开发者,…

学习opencv中文版教程——第二章 所有案例,跑起来~~~然而并没有都跑起来...我只把我能跑的都尽量跑了,毕竟看书还是很生硬,能运行能出结果,才比较好. 越着急,心越慌,越是着急,越要慢,越是陌生,越不能盲进.否则更容易走错路. 看了一些东西发现都挺坑的,然后看了看书,发现书上写的也...所以就把看书笔记,和跑动例程都来做一个整理. 关于如何配置,是重中之重 所以配置写在了这里:http://www.cnblogs.com/letben/p/5278595.html 然后是看书又看回到了这本…

翻译项目请关注Github上的地址:https://github.com/msdx/gradledoc本文翻译所在分支:https://github.com/msdx/gradledoc/tree/2.0 .在线浏览地址:http://gradledoc.qiniudn.com/2.0/userguide/userguide.html .另外,Android 手机用户可通过我写的一个程序浏览文档,带缓存功能的,目前0.6开发中版本兼容 Android 2.3以上系统,项目地址如下:https:/…

第二章  ASM INSTANCE ASM的类型,例如可以: 10g后ORACLE instance 类型增加了一个ASM种类.参数INSTANCE_TYPE=ASM进行设置. ASM实例启动命令: startup nomount启动实例和后台进程.但没有挂载磁盘组 mount以后.实例会启动參数文件里ASM_DISKGROUPS指定的磁盘组,假设參数为空就会触发ORA-15110报错信息. ASM 11G以后为mount命令引入了restricted启动參数.以排他方式启动ASM_DISKGR…

  在网上找了很久中文版,感觉都是需要支付一定金币才能下载,索性自己翻译算了.因为对Spark有一定了解,而且书籍前面写道,对Spark了解可以直接从第三章阅读,就直接从第三章开始翻译了,应该没有什么影响. tips:驱动程序就是写SparkRDD的main方法或者shell.(以后会慢慢补充tips) 书籍代码的github地址databricks/learning-spark) 第三章--第一部分(RDD Basic到Passing Functions to Spark) 第三章--第二部分…

Working on a Per-Partition Basis(基于分区的操作) 以每个分区为基础处理数据使我们可以避免为每个数据项重做配置工作.如打开数据库连接或者创建随机数生成器这样的操作,我们希望避免为每个元素重做配置工作.Spark有分区版本的map和foreach,通过让RDD的每个分区只运行一次代码,可帮助降低这些操作的成本. 回到我们的呼号例子中,有一个无线电台呼号的在线数据库,我们可以查询联系日志的公共列表.通过使用基于分区的操作,我们可以分享数据库的连接池来避免为多个连接配置…

Introduction(介绍) 本章介绍了之前章节没有涵盖的高级Spark编程特性.我们介绍两种类型的共享变量:用来聚合信息的累加器和能有效分配较大值的广播变量.基于对RDD现有的transformation(转换),我们针对构建成本高的任务引入批量操作,如查询数据库.为了扩展我们可使用工具的范围,我们介绍Spark与外部程序交互的方法,例如用R编写的脚本. 在本章中,我们将以无线电台的通话记录作为输入构造一个示例.这些日志至少包括联系电台的呼号.呼号由国家分配,并且每个国家有自己的呼号范围,…

SequenceFiles(序列文件)   SequenceFile是Hadoop的一种由键值对小文件组成的流行的格式.SequenceFIle有同步标记,Spark可以寻找标记点,然后与记录边界重新同步.Spark还可以从多个节点并行高效地读取SequenceFile.SequenceFile也是Hadoop MapReduce中job的常用输入输出格式,如果你正使用着Hadoop系统,数据很有可能就是SequenceFile格式的.   SequenceFile是由实现HadoopWrita…

Actions Available on Pair RDDs (键值对RDD可用的action)   和transformation(转换)一样,键值对RDD也可以使用基础RDD上的action(开工),并且键值对RDD有一些利用键值对数据特性的的action,如下表: 表4-3 键值对RDD上的action 函数名 描述 例子 结果 countByKey() 计算每个键元素的总数 rdd.countByKey() {(1,1),(3,2)} collectAsMap() 结果收集成一个map便…