小序 到新公司不久,就接到一个任务:有个发送方,会通过udp发送一些信息,然后服务接收到信息后保存到数据库的一张表A,保存的这些数据在经过一系列处理,处理完成后累积到另一张表B,然后清空处理的表A的数据.目前发送方比较少,不久就要增加到100个. 方案 我采用netty5来进行udp的网络通讯,将接收到的数据保存到BlockingQueue中,然后读取BlockingQueue中的数据,取到100条就存到hbase数据库中. 部分代码 初始化netty int DEFAULT_PORT = 60

ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的<大数据时代> 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样

一.有的手机不能直接接收UDP包,可能是手机厂商在定制Rom的时候把这个功能给关掉了. 1.可先在oncreate()方法里面实例化一个WifiManager.MulticastLock 对象lock:具体如下: WifiManager manager = (WifiManager) this .getSystemService(Context.WIFI_SERVICE); WifiManager.MulticastLock lock= manager.createMulticastLock("

记录学习<Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发>这本书. 第五章 Hadoop Multi Node Cluster windows利用虚拟机实现模拟多节点集群构建 5.2-5.3 设置VirtualBox网卡,设置data1服务器 1. 设置网卡 网卡1设为网络地址转换(NAT) 网卡2设为仅主机(Host-Only)适配器 2. 编辑网络配置文件设置固定IP sudo gedit /etc/network/interfaces # NAT interface auto

1.创建服务端的socket以便开始通讯.2.绑定ip以及端口号,这样客户端才能找到这个程序.3.因为本地网卡不止一个所以尽量不写死,一般用""空来表示所有本地网卡.4.接下来开始通过绑定的ip以及端口开始监听消息,设置最大接收1024字节消息,以防文件过大,占满网络缓存区.5.收到消息之后,这时候就收到了客户端发送过来的ip以及端口,然后也可以再通过这个ip以及端口回发消息.6.收到消息的时候,先确定客户端的编码形式是utf-8还是gbk,并且用同样的方式把字节码解码成能看懂的数据.

继上一版本V1.3版本发布到现在,时隔N天了:[V1.3版本开源见:CYQ.Data 轻量数据层之路 华丽V1.3版本 框架开源] N天的时间,根据各路网友的反映及自身的想法,继续修改优化着本框架,力求让大伙相对满意: 对于:bug反馈.优化建议.及最新框架版本下载见:CYQ.Data 轻量数据层之路 bug反馈/优化建议/框架下载 升级说明: 本次升级只是针对易用性增加功能或优化代码及方法,并未发现V1.3版本存在任何bug, 因此,对于V1.3版本,大伙可放心使用,同时也已开放源码. 若对于

在通过WebService处理大数据量数据时出现如下错误: soap fault: 运行配置文件中指定的扩展时出现异常. ---> 超过了最大请求长度. 解决方法: 因为上传的文件大于系统默认配置的值,asp.net web service默认的请求长度是4M. 1.针对单个项目,只需修改Web.config就可以了: 修改配置可以在web.config中重新设置,如下:<configuration><system.web><httpRuntime maxRequest

adhoc-海量数据多维自助即席查询平台-mdrill项目开源啦 1:mdrill是阿里妈妈-adhoc-海量数据多维自助即席查询平台下的一个子项目. 2:mdrill旨在帮助用户在几秒到几十秒的时间内,分析百亿级别的任意维度组合的数据. 3:mdrill是一个分布式的在线分析查询系统,基于hadoop,lucene,solr,jstorm等开源系统作为实现,基于SQL的查询语法. mdrill是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.mdrill是快速的高性能的,他的底层因使用了索引.列式

先说答案:全量数据. 1.修改redis.conf,开启rdb,禁用aof 上面这个是持久化文件的路径,我们ll看下: 2.启动redis后,cli查看里面的key [root@mini1 redis-]# src/redis-server ./redis.conf [root@mini1 redis-4.0.2]# src/redis-cli  3.现在转换为aof模式 在线转换参考:https://redis.io/topics/persistence How I can switch to

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/lihaiping/p/6811791.html 本学习笔记,仅用于问题探讨,如有不同,可以讨论. 最近在看流媒体分发服务器的相关代码,其中对于网络udp数据发送耗时的研究,这块有一点点疑问: udp的sendto发送数据的耗时大概为多少?他的耗时跟发送的数据包大小有没有关系?跟对端的ip地址是否存在,有没有关系?是否存在ip地址在的网络,sendto耗时小,对于ip地址网络不通的耗时是不是比较大? 网络搜索,csdn论坛有人问了:h

消费者要从头开始消费某个topic的全量数据,需要满足2个条件(spring-kafka): (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何消费者使用过); (2)指定"auto.offset.reset"参数的值为earliest: 对应的spring-kafka消费者客户端配置参数为: <!-- 指定消费组名 --> <entry key="group.id" value="fg11"/&g

转载自:http://blog.csdn.net/dracotianlong/article/details/47604723 Spring接受前台的数据超过256出现如下异常: org.springframework.beans.InvalidPropertyException: Invalid property 'specificationValues[256]' of bean class [com.sencloud.entity.Specification]: Index of out

原文链接:https://blog.csdn.net/cyq1162/article/details/53303390 前言说明: 本篇继续上一篇内容,本节介绍所有相关查询的使用. 主要内容提要: 1:单行数据操作 Fill 操作 GetCount操作. 2:多行数据操作 Select 操作 3:列表绑定控件操作 配合分页控件 4:多表查询及绑定 视图及自定义SQL CYQ.Data 轻量数据层之路 使用篇二曲 MAction 数据查询(十三) 单行数据操作 一:Fill 填充方法,单行查询 方

python从数据库获取全量数据的方法 学习了:https://blog.csdn.net/lom9357bye/article/details/79503658 原文膜拜: import psycopg2.pool from datetime import datetime # 批量查询大小 batch_size = 1000 def cursor_query(): # 使用数据库连接池,使用普通的连接方法运行貌似也会内存飙升,因此改为了连接池 simple_conn_pool = psyco

前台 ---->  后台 后台要接受 前台的数据,只能通过 http 但是 前台接受 后台的数据有  from   ajax    jsonp nodejs 给我们提供了模块 url 模块,可以专门解析 url 地址 让我们在走一遍流程 案例: const http=require("http"); // 引入 http 模块,创建服务器 const urlbli=require("url"); // 引入 url 模块,解析 url 地址 http.crea

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 说明: 本次录制主要为使用篇:CYQ.Data 轻量数据层之路 使用篇五曲 MProc 存储过程与SQL(十六)   的附加视频教程. 本次视频介绍了MProc对存储过程与SQL语句的操作,由于操作不甚,本节没有音乐了,各位自己放歌听了. 这本次录制的视频上传于-秋色园: 注意如果要看清晰版本,要点击视频下面的:查看原始大小的动画 本次视频大小分辨率为:1024*768,依旧坚持走高清.无码的路线,为观众提供良好视觉享受. 同样:如

近年来,Micro LED因其功耗低.响应快.寿命长.光效率高等特点,被视为继LCD.OLED之后的新一代显示面板技术.Micro LED的英文全名是Micro Light Emitting Diode,中文称作微发光二极体,也可以写作μLED,是将传统LED薄膜化.微小化和矩阵化,使像素点距离从毫米级降低至微米级别,并在一个芯片上高度集成的固体自发光显示技术[1].其与常规LED最大的不同在于尺寸,大小相当于人头发丝的1/10,体积达到了主流LED大小的1%,然而像素尺寸当前还未形成统一的定义

非常抱歉,今天下午2点左右开始,博客站点突然猛增的巨量请求让k8s集群的节点服务器不堪重负,造成网站无法正常访问,由此给您带来麻烦,请您谅解. 当时k8s集群一共6台node服务器,2台32核64G,2台8核64G,1台8核16G,1台4核6G,博客站点一共跑了19个pod,如果不是突然猛增的巨量请求,可以稳稳撑住. 但是今天下午的请求排山倒海,比昨天还要高(昨天GA统计的UV超过1000万,其中有很多异常请求),服务器CPU们拼尽全力也无法扛住,最终兵败如山倒. 发现故障后,我们开始加服务器,

​   数据下载链接:数据下载链接 引言 多种卫星遥感数据反演地表蒸腾与蒸散率(ET)产品是地理遥感生态网推出的生态环境类数据产品之一,产品包括2000-2009年三个波段RGB数据,值域0-252之间,数据类型为8bit整型.该产品经过数据搜集-模型模拟-质量检查-地表蒸腾与蒸散量数据流程,且经过专家组验证,质量良好. 正文 栅格数据源 数据名称 多种卫星遥感数据反演地表蒸腾与蒸散率(ET)产品 数据类型 栅格 数据格式 TIFF 数据精度 1km.500m.30m 时间范围 1981-202

最近公司做新需求, 原来用的老弹幕库, 已经无法满足需要. 迫不得已自己写了一套弹幕库OCBarrage. 这套弹幕库轻量, 可拓展, 高度自定义, 超高性能, 简单易上手. 无论哪家公司软件的性能绝对是衡量APP好坏的重要指标. 之前有一次开会, 我们领导说:”我们写的东西, 有哪些是可以拿的出手,让我们引以为豪的?”. 之前还真就得想一会儿, 现在可以毫不犹豫的说我们的弹幕库绝对是一个好家伙. 做直播类软件核心功能一个是播放器另一个就是弹幕了. 现在iOS开源的弹幕库性能好的不多, 弹幕量稍

数据的封装 UDP 封装 TCP 封装 IP 封装 检验和算法 当应用程序用TCP传送数据时,数据被传送入协议栈中,然后逐一通过每一层直到被当作一串比特流送入网络 注: UDP数据TCP数据基本一致. 唯一不同的是UDP传给IP的信息单元称作UDP数据报 其中每一层对收到的数据都要增加一些首部信息(有时还要增加尾部信息) 注: 4个字节的32bit值的传输次序:首先是0-7字节,其次是8-15, 然后是16-23, 最后是24-31 bit,这种传输次序称作 big-ending(大端)字节序,