上一篇中我们通过一个实例看到了Java8 Stream API 相较于传统的的Java 集合操作的简洁与优势,本篇我们依然借助于一个实际的例子来看看Java8 Stream API 如何抽取及收集数据. 备注:上一篇内容:如何用Java8 Stream API找到心仪的女朋友 ## 目标&背景 我们以"处理订单数据"为例,假设我们的应用是一个分布式应用,有"订单应用","物流应用","商品应用"等都是独立的服务.本次我

总结下这周帮助客户解决报表生成操作的mysql 驱动的使用上的一些问题,与解决方案.由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后在 生成大量的汇总数据然后写入到数据库.基本流程是 读取->处理->写入. 1 读取操作开始遇到的问题是当sql查询数据量比较大时候基本读不出来.开始以为是server端处理太慢.但是在控制台是可以立即返回数据的.于是在应用 这边抓包,发现也是发送sql后立即有数据返回.但是执行ResultSet的next方法确实阻塞的.查文档翻代码原来mysql驱动默

一.前言 1.从今天开始进行流式大数据计算的实践之路,需要完成一个车辆实时热力图 2.技术选型:HBase作为数据仓库,Storm作为流式计算框架,ECharts作为热力图的展示 3.计划使用两台虚拟机来打一个小型的分布式系统,使用Ubuntu系统 二.HBase简介 1.HBase是基于HDFS(Hadoop分布式文件系统)的NoSQL数据库,采用k-v的存储方式,所以查询速度相对比较快. 2.下面画图比较HBase与传统的RDS(关系型数据库)数据库的区别 (1)RDS,经常用的比如MySQ

目录 Java流式思想和方法引用 1. Stream流 1.1 概述 传统集合的多步遍历代码 Stream的更优写法 1.2 流式思想的概述 1.3 获取流 1.4 常用方法 ①逐一处理:forEach ②过滤:filter ③映射:map ④统计个数:count ⑤取用前几个:limit ⑥跳过前几个:skip ⑦组合:concat 1.5 练习:集合元素处理(传统方式) 1.6 练习:集合元素处理(Stream流方式) 2. 方法引用 2.1 基本介绍 2.2 通过对象名引用[成员方法] 2

JAVA流式布局管理器的使用: FlowLayoutDeme.java: import java.awt.*;import javax.swing.*;public class FlowLayoutDemo extends JFrame {    JButton[] jbtn={null,null,null,null,null,null,null,null};//要为null不然有异常    public  FlowLayoutDemo() {//        for (int i = 0;

一.前言 1.这一文开始进入Storm流式计算框架的学习 二.Storm简介 1.Storm与Hadoop的区别就是,Hadoop是一个离线执行的作业,执行完毕就结束了,而Storm是可以源源不断的接受数据源,不停的对数据进行处理,而数据就行水流一样不停的流进来,经过处理,再将结果存入数据库或者做其他用途 2.基础概念 (1)Tuple(元组):数据流传递的基本单元,相当于数据的流动通过Tuple作为对象来传递 (2)Spout(龙卷):相当于数据源,通过重写nextTuple()方法,源源不断

//流式布局管理器 import java.awt.*; import javax.swing.*; public class Jiemian2 extends JFrame{ //定义组件 JButton[] an = {null,null,null,null,null,null,null,null}; public static void main(String[] args){ //运行本类的构造方法 Jiemian2 jiemian = new Jiemian2(); } public

一.前言 1.上文中我们搭建好了一套HBase集群环境,这一文我们学习一下HBase的基本操作和客户端API的使用 二.shell操作 先通过命令进入HBase的命令行操作 /work/soft/hbase-/bin/hbase shell 1.建表 create 'test', 'cf' (1)以上命令是建立一个test表,里面有一个列族cf (2)与RDS不同,HBase的列不是必须的,当向列族中插入一个单元格数据时,才有了列 2.查看所有表 list 3.查看表属性 describe 't

一.前言 1.这一文学习使用Hive 二.Hive介绍与安装 Hive介绍:Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以通过HQL语句(类似SQL)来操作HDFS上面的数据,其原理就是将用户写的HQL语句转换成MapReduce任务去执行,这样不用开发者去写繁琐的MapReduce程序,直接编写简单的HQL语句,降低了很多学习成本.由于Hive实际上是执行MapReduce,所以Hive的查询速度较慢,不适合用于实时的计算任务 1.下载Hive的tar包,并解压 -bin.tar.gz 2

1. Scanner sc = new Scanner(System.in); String s = sc.readLine(); 2. BufferReader br = new BufferReader(new InputStreamReader(System.in)); br,readLine(); 实例: 从控制台读出一组数据,并按指定排序: Scanner sc = new Scanner(System.in); String s = ""; List<String&g

一.前言 1.前面我们搭建好了高可用的Hadoop集群,本文正式开始搭建HBase 2.HBase简介 (1)Master节点负责管理数据,类似Hadoop里面的namenode,但是他只负责建表改表等操作,如果挂掉了也不会影响使用 (2)RegionServer节点负责存储数据,类似Hadoop里面的datanode,通过Zookeeper进行通信 (3)可以看出HBase实际上是基于HDFS的分布式数据库,但是单机模式下也可以直接用普通文件系统存储数据 二.HBase环境搭建 1.下载tar

一.前言 1.上文中我们已经搭建好了Hadoop和Zookeeper的集群,这一文来将Hadoop集群变得高可用 2.由于Hadoop集群是主从节点的模式,如果集群中的namenode主节点挂掉,那么集群就会瘫痪,所以我们要改造成HA模式(High Avaliable,高可用性)的集群,说白了就是设置一个备用的namenode节点,当线上使用的namenode挂掉后,会切换备用节点,让集群可以继续运行 二.HA模式配置 HA模式原理:比如设置两个namenode节点,一个active,一个sta

一.前言 1.上一文搭建好了Hadoop单机模式,这一文继续搭建Hadoop集群 二.搭建Hadoop集群 1.根据上文的流程得到两台单机模式的机器,并保证两台单机模式正常启动,记得第二台机器core-site.xml内的fs.defaultFS参数值要改成本机的来启动,启动完毕后再改回来 2.清空数据,首先把运行单机模式后生成的数据全部清理掉 rm -rf /work/hadoop/nn/current rm -rf /work/hadoop/dn/current hdfs namenode

运行环境:Hadoop-2.5.0+Hbase-0.98.6 问题描述: 15/06/11 15:35:50 ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.     at org.apache.hadoop

#!/usr/bin/env python #encoding=utf-8 import codecs count =0L #for line in file("./search_click.data.20130501-20130814").readlines(): #for line in file("./search_click.data.20130501-20130814").xreadlines(): for line in codecs.open(&quo

public static void main(String[] args) throws IOException { String charsetName = "GBK"; String fileName = "data.txt"; bufferToTxt(charsetName, fileName); txtToBuffer(charsetName, fileName); } public static void txtToBuffer(String chars

ServletInputStream inputStream = request.getInputStream(); BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream)); String line = null; StringBuilder sb = new StringBuilder(); while((line = br.readLine())!=null){ sb.append(line); }

1. 字节输入流的操作步骤: (1)创建字节输入流的对象 (2)调用read()方法读取数据,并把数据显示到控制台 (3)关闭字节输入流的对象资源 2. FileInputStream构造: FileInputStream(File file)           Constructs a new FileInputStream based on file. FileInputStream(FileDescriptor fd)           Constructs a new FileInp

Fs流读取和写入数据 使用文件流来读取大文件不会卡顿 1, 从流中读取数据 var fs = require("fs"); var data = ''; var count = 0; // 创建可读流 var readerStream = fs.createReadStream('t.txt'); // 设置编码为 utf8. readerStream.setEncoding('UTF8'); // 处理流事件 --> data, end, and error readerStr

对于MapReduce等框架来说,需要有一套更底层的API来获取某个指定文件中的一部分数据,而不是一整个文件 因此使用流的方式来操作 HDFS上的文件,可以实现读取指定偏移量范围的数据 1.客户端测试类代码: package cn.bigdata.hdfs; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Confi

一 前言 看了一下,距离上一篇博客的发表已经过去了4个月,时间过得好快啊.本篇博客是JDFS系列的第三篇博客,JDFS的目的是为了实现一个分布式的文件管理系统,前两篇实现了基本的上传.下载功能,但是那还不能算作分布式文件管理.本篇博客将在前两篇的基础上增加一系列分布式的功能,比如流式云存储,就是客户端把本地的文件切分成若干片后,以冗余的方式存储到分布式数据结点上:所谓的流式传递读者可以在网上搜索一下HDFS的流式传递,基本上就是那个意思,正文中会详细介绍这个,此处不再赘述.除了分布式存储外,当然