硬件配置: STM32F407 + DP83848 + FreeRTOS V10.1.1 + LWIP 2.1.2    2018年12月5日14:31:24 1.先读取 PHY 寄存器 , 查看 自主协商 结果 PHY自主协商结果:ETH_Mode      ETH_Mode_FullDuplex PHY自主协商结果:ETH_Speed     ETH_Speed_100M 2.安装 测试软件 :Jperf2.0下载及使用方法介绍 3.添加  lwip 源文件 下的 lwip-2.1.2\sr

1 创建一个分区表 create table t_partition001(ip string,duration int) partitioned by(country string) row format delimited fields terminated by ','; 2 添加数据 load data local inpath '/root/hivedata/t_partitioned' into table t_partition001 partition(country="Chin

如果要问最近几年,IT行业哪个技术方向最火?一定属于ABC,即AI + Big Data + Cloud,也就是人工智能.大数据和云计算. 这几年,随着互联网大潮走向低谷,同时传统企业纷纷进行数字化转型,基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值,提高企业的运营效率.在这种趋势下,大数据技术越来越重要.所以,AI时代,还不了解大数据就真的OUT了! 相比较AI和云计算,大数据的技术门槛更低一些,而且跟业务的相关性更大.我个人感觉再过几年,大数据技术将会像当前的分布式技术一样,变成一项基本的技能要

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都

摘要:随着自媒体的发展,传统媒体面临着巨大的压力和挑战,新华智云运用大数据和人工智能技术,致力于为媒体行业赋能.通过媒体大数据开放平台,将媒体行业全网数据汇总起来,借助平台数据处理能力和算法能力,将有价值数据内容和能力开放给用户.本文主要从新华智云数芯平台,媒体行业数据特征,批流处理数据架构,以及通用的媒体大数据平台能力等几个方面介绍了如何基于MaxCompute做媒体大数据开放平台建设. 演讲嘉宾简介:李金波,新华智云首席数据官.负责阿里巴巴大数据通用计算平台MaxCompute(原ODPS)

简单的c# TCP通讯(TcpListener) C# 的TCP Socket (同步方式) C# 的TCP Socket (异步方式) C# 的tcp Socket设置自定义超时时间 C# TCP socket发送大数据包时,接收端和发送端数据不一致 服务端接收Receive不完全 在发送端,一次发送200k个字节,在接收端,一次接收200k个字节, 但是在接收端,经常会出现 socket.receive 接收不全的情况 , 偶尔接收的包也是正常的,用Wireshark抓包发现,每次发送都分成

开发windows客户端接收RTP视频流,当h264视频达到1080P 60fps的时候,按包来调用recvfrom的函数压力比较大,存在丢包的问题,windows的完成端口的性能效果当然可以解决这个问题,而boost的asio在windows上是基于完成端口来开发的,所以采用boost的asio和环形缓冲区的方法,可以解决接收单路大数据量udp包中丢包的问题. 需要引入的头文件为: #include "CircledBuffer.h" #include <iostream>

dataguru访问地址:http://f.dataguru.cn/?fromuid=99611 课程优惠码:C4B6  这段时间一直在dataguru(炼数成金)上学习<hadoop数据分析平台(第十四期)>,说说我对炼数成金的印象. 最开始听说dataguru是通过它的广告邮件中的链接,发送的对象是itpub会员,如果你也是itpub会员,应该也会收到这么一封邮件. 后来才知道dataguru的前身是是ITPUB培训,ITPUB的创始人正是dataguru的主讲师-黄志洪(同时也是分布式系

大数据是指大于32K或者64K的数据. 大数据的发送和接收通过TSTREAM对象来进行是非常方便的. 我们把大数据分割成一个个4K大小的小包,然后再依次传输. 一.大数据的发送的类语言描述: 1)创建流对象,用流对象一次性地加载完大数据 2)移动流的POSITION,一次将流的4K大小的一块内存读进一块BUF里面 3)SOCKET发送这块大小为4K的BUF 4)重复执行二.三步骤,直至发完 二.大数据的接收的类语言描述: 1)创建一个流对象 2)接收方一次接收4K大小的数据暂存一块4K大小的BU

本节内容 1.概述 2.socket接收大数据 3.中文字符的坑 一.概述 上篇博客写到了,就是说当服务器发送至客户端的数据,大于客户端设置的数据,则就会把数据服务端发过来的数据剩余数据存在IO缓冲区中,那我们如何解决这个问题呢? 有的同学就说了: 改大客户端接收的数据的大小=>这个方案并不能解决问题,因为官方建议最多只能接收8k的数据,那服务端发送过来的数据大于8K咋办,很显然不行 客户端可以多收几次=>客户端需要收多少次,才能把这个命令返回的结果全部收回来呢?并且怎么确定这条命令返回的结果

mysql数据库数据(字段数过大)太多导入不了的决方法: 1.打开navicat 工具 2.在数据库上右键,执行右键菜单命令“命令列界面” 3.在打开的窗口中,运行set global max_allowed_packet = 524288000; 4.再导入就可以了

本文来自腾讯云技术沙龙,本次沙龙主题为构建PB级云端数仓实践 在现代社会中,随着4G和光纤网络的普及.智能终端更清晰的摄像头和更灵敏的传感器.物联网设备入网等等而产生的数据,导致了PB级储存的需求加大. 但数据保留下来并不代表它真的具有利用价值,曾经保存的几TB的日志,要么用来做做最简单的加减乘除统计,要么就在日后出现问题了,扒出日志堆找证据.你的影视库里面可以下载储存成千上万部影片,但不代表你真的能全部看完. 如何将手里现有的数据变得更具有价值?一些营销云已经可以做到毫秒级响应做到精准投放广告

--第1种 执行全表扫描才能获得行数 SELECT count(*) FROM BUS_tb_UserGradePrice --第2种 执行扫描全表id不为空的,获得行数 select count(userid) from BUS_tb_UserGradePrice where userid is not NULL --第3种 直接从系统表中查询表的总记录数(特别适合大数据) SELECT rows FROM sysindexes WHERE id = OBJECT_ID('dbo.BUS_tb

关于tomcat的一个优化问题: 有时候保存大数据量的数据时.tomcat不优化的话,页面会没反应.tomcat后台并不报错,仅仅是提示以下内容: 警告: More than the maximum number of request parameters (GET plus POST) for a s ingle request ([10,000]) were detected. Any parameters beyond this limit have be en ignored. To c

Socket接收大数据 上一篇博客中的简单ssh实例,就是说当服务器发送至客户端的数据,大于客户端设置的数据,则就会把数据服务端发过来的数据剩余数据存在IO缓冲区中,这样就会造成我们想要获取数据的完整性. 解决思路: 1.改大客户端接收的数据的大小,因为官方建议最多只能接收8k的数据,那服务端发送过来的数据很容易就会大于8K,这个思路并不能从根本上解决问题(不建议使用) 2.客户端可以多收几次,服务端给客户端发数据之前,先计算一下要发给客户端数据大小(len()判断文件长度) ,比如说要发给客户

[摘要] CarbonData将存储和计算逻辑分离,通过索引技术让存储和计算物理上更接近,提升CPU和IO效率,实现超高性能的大数据分析.以CarbonData为融合数仓的大数据解决方案,为金融转型打造新一代数仓引擎. 金融领域随着数据与日俱增(如国内某大行,平均3亿笔业务/天,峰值6亿/天):业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高,不同业务的数据分系统构建,导致冗余严重,缺乏高效.统一的融合数仓,阻碍企业快速转型.如何对浪涌式的数据进行整合分析,发挥最大价值,金融机构对数据的处理提出了相应诉求

前几天建了一个数据仓库方向的小群,收集了大家的一些问题,其中有个问题,一哥很想去谈一谈--现在做传统数仓,如何快速转到大数据数据呢?其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的,今天就结合身边的同事经历来一起分享一下. 数据仓库 数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果.也就是说,数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果,取百家之长(各个数据源的数据),

前言 GooseFS是由腾讯云推出的一款分布式缓存方案,主要针对包括需要缓存加速的数据湖业务场景,提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层. GooseFS 基于开源大数据缓存方案 Alluxio 进行设计和研发.相较于开源方案,GooseFS 提供了更多关键特性,稳定性和性能优化:同时深度融合了腾讯云生态,对接了腾讯云TKE.EMR等计算服务,为用户提供开箱即用的能力. 缓存加速和数据本地化GooseFS提供的重要能力之一. GooseFS 可以与计算节点混合部署提高数据本地性,利用高速

具体见第三阶段scala-day01中的文档(scala编程基础---基础语法)  1. 函数式编程(https://www.cnblogs.com/wchukai/p/5651185.html): 将业务逻辑细化,抽象,封装成一个个功能函数,并借助语言自带的高阶函数api,将整个业务流程转化为函数之间的相互调用,这就是函数式编程. 我们可以看到,函数式编程中,函数不仅直接调用,也可以当成参数被其他函数调用.因此,进一步,如果我不仅想把函数当参数,还想传入值,所以再封装一下,函数和值封装后是什么

https://mp.weixin.qq.com/s/gd0KMAt7z0WbrJL0RkMEtA 原创: 有赞技术 有赞coder 今天 文 | hujiahua on 大数据 一.前言 Flume 是一个分布式的高可靠,可扩展的数据采集服务. Flume 在有赞的大数据业务中一直扮演着一个稳定可靠的日志数据“搬运工”的角色.本文主要讲一下有赞大数据部门在 Flume 的应用实践,同时也穿插着我们对 Flume 的一些理解. 二.Delivery 保证 认识 Flume 对事件投递的可靠性保证

  电竞大数据时代,数据对比赛的观赏性和专业性都起到了至关重要的作用.同样的,这也对电竞数据的丰富性与实时性提出了越来越高的要求. 电竞数据的丰富性从受众角度来看,可分为赛事.战队和玩家数据:从游戏角度来看,维度可由英雄.战斗.道具以及技能等组成:电竞数据的实时性包括赛前两支战队的历史交战记录.赛中的实时比分.胜率预测.赛后比赛分析和英雄对比等. 如果你想了解大数据的学习路线,想学习大数据知识以及需要免费的学习资料可以加群:784789432.欢迎你的加入.每天下午三点开直播分享基础知识,晚上2