在编写storm代码来进行实时分析的时候遇到了一些问题,有些的确令人比较头痛,现在稍微做一下整理.数据流向(本地-Spout-Bolt-Hdfs) 1数据的输入输出文件的路径选择 因为在此项目中数据是放在本地磁盘的,所有就有两种放数据的途径,一种是直接通过spout接受本地数据发送到任务中,另一种是先把文件数目进行整理(缩小)放到hdfs系统,让后通过spout读取hdfs里面的数据,后来实际表明前一种更加适合(后一种受到了mapreduce的影响),现在提一下后一种遇到的问题,后一种的话是sp…

关于对storm的介绍已经有很多了,我这里不做过多的介绍,我介绍一下我自己的学习路线,希望能帮助一些造轮子的同学走一些捷径,毕竟我也是站在前人总结整理的基础上学习了,如果有不足之处,还请大家不要喷我. 一.Storm的学习路线 1.数据的操作方式 storm对数据的操作有2种方式,一种是原始的spout bolt topology 操作(storm入门demo),另一种是trident操作(storm trident 的介绍与使用). 我们要掌握这2种数据的操作方式,原始的操作是storm本身底…

    很高兴能在这里认识大家,我也是刚刚接触后端开发的学习者,相信很多朋友在学习中都会遇到很多头疼的问题,希望我们都能够把问题分享出来,把自己的学习思路整理出来,我们一起探讨一起成长.    今天我在这里简单讲解一下我对学习中集合的理解.很多朋友再写解释的时候,没有从最简单说起,造成了阅读中的困惑,或许我能帮助你对集合有一个新的认识.   首先当我们谈到集合的时候要了解一下集合的具体概念. java集合的概念是相对于数组来说的,那么什么是数组呢?   数组:数组是一段连续存储单元. 每个存储单…

Storm学习笔记 - 消息容错机制 文章来自「随笔」 http://jsynk.cn/blog/articles/153.html 1. Storm消息容错机制概念 一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录自己emit(发射)的tuple(消息元祖),当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射. Storm通过调用Spout的nextTuple()发送一个tuple.为实现可靠的消息处理,首先要给每个发出的tuple带上唯一的ID,并且将ID作为参数传递给So…

Storm学习笔记 - Storm初识 1. Strom是什么? Storm是一个开源免费的分布式计算框架,可以实时处理大量的数据流. 2. Storm的特点 高性能,低延迟. 分布式:可解决数据量大,单机搞不定的场景. 可扩展:随着业务的发展,数据量越来越大,系统可以水平扩展. 容错:单个节点挂了,不影响整个应用. 3. Storm与其他框架的比较 3.1 Storm和Hadoop的比较 Storm用于实时计算,Hadoop用于离线计算. Storm处理的数据保存在内存中,源源不断.Hadoo…

现在有空整理一下关于深度学习中怎么加入dropout方法来防止测试过程的过拟合现象. 首先了解一下dropout的实现原理: 这些理论的解释在百度上有很多.... 这里重点记录一下怎么实现这一技术 参考别人的博客,主要http://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4340293.html 讲解一下用Matlab中的深度学习工具箱怎么实现dropout 首先要载入工具包.DeepLearn Toolbox是一个非常有用的matlab deep learning工…

golang学习笔记13 Golang 类型转换整理 go语言string.int.int64.float64.complex 互相转换 #string到intint,err:=strconv.Atoi(string)#string到int64int64, err := strconv.ParseInt(string, 10, 64)#int到stringstring:=strconv.Itoa(int)#int64到stringstring:=strconv.FormatInt(int64,1…

维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性 在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y  和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R…

中间表示: C -> C1.C2.C3 i:target -> IT j: source -> JS sim(Query, Key) -> Value Key:h_j,类似某种“basis”: 从图9可以引出另外一种理解,也可以将Attention机制看作一种软寻址(SoftAddressing):Source可以看作存储器内存储的内容,元素由地址Key和值Value组成,当前有个Key=Query的查询,目的是取出存储器中对应的Value值,即Attention数值.通过Quer…

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)…