#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf- -*- import rospy import math from sensor_msgs.msg import Imu from geometry_msgs.msg import Pose, Quaternion,PoseWithCovarianceStamped import PyKDL def quat_to_angle(quat): rot = PyKDL.Rotation.Quaternion(quat.

<孙子兵法·谋攻篇>:"上兵伐谋,其次伐交,其次伐兵,其下攻城:攻城之法为不得已." 任何发生在自己国土上的战争,即便胜利,也饱含屈辱. ----~~~~----Gazebo 8 使用ROS / Gazebo版本的组合 gazebo_ros_pkgs 年7月12日,由Harry JE Day发表 所以你写了最终的ROS程序:经过数千行代码,你的机器人终将达到感觉,带来奇点! 一个接一个地启动你的节点.每一个使启示录越来越近.你输入最后一个命令.和.而且什么也没有.什么地方出

在安装好ROS后,接着学习如何创建节点和节点之间的通信方式,以一个简单的主题发布节点和主题订阅节点说明. 节点是连接ROS网络等可执行文件,是实现某些功能的软件包,也是一个主要计算执行的进程. 一.创建工作空间 创建新文件夹,名字自定义,路径也根据自己设定. cd ~mkdir -p ros_workspace 创建好后,就需要将次路径添加到ROS_PACKAGE_PATH中. 查看目前ROS的工作空间, echo $ROS_PACKAGE_PATH 一般显示如下: /opt/ros/kinet

Kafka是分布式发布-订阅消息系统 https://www.biaodianfu.com/kafka.html Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务.它主要用于处理活跃的流式数据. 在大数据系统中,常常会碰到一个问题,整个大数据是由各个子系统组成,数据需要在各个子系统中高性能,低延迟的不停流转.传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理.为了已在同时搞定在线

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储

节点是一个可执行程序,它连接到了ROS的网络系统中.我们将会创建一个发布者,也就是说话者节点,它将会持续的广播一个信息. 改变目录到之前所建立的那个包下: cd ~/catkin_ws/src/beginner_tutorials 在beginner_tutorials包下面建立一个src文件夹: mkdir -p ~/catkin_ws/src/beginner_tutorials/src 创建文件src/talker.cpp: gedit src/talker.cpp 将下面的内容复制进去:

我们为什么要搭建该系统 Kafka是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者的“提交”日志系统. 我们构建这个系统是因为我们认为,一个实现完好的操作日志系统是一个最基本的基础设施,它可以替代一些系统来作诸如:消息处理,ETL(Extraction-Transformation-Loading),日志收集,流式处理等工作.我们的目标就是能有一个拥有足够吞吐量和能力的系统来将上面这些事情统一在一个平台上. Kafka是一个消息系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(activi

分布式发布订阅消息系统 Kafka 架构设计 转自:http://www.oschina.net/translate/kafka-design 我们为什么要搭建该系统 Kafka是一个消息系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(activity stream)和运营数据处理管道(pipeline)的基础.现在它已为多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道(data pipeline)和消息系统使用. 活动流数据是所有站点在对其网站使用情况做报表时要用到的数据中最常规的部

打开一个终端,进入到beginner_tutorials包下面: cd ~/catkin_ws/src/beginner_tutorials 建立文件src/listener.cpp: vim src/listener.cpp 将下面的代码复制到文件中: #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" /** * This tutorial demonstrates simple receipt of messag

暑假在家有些懈怠,不,非常懈怠- -||!良心已经发痛了,想快些补回原来的进度,但忽然发现,中断了一段时间再重新去学习,有的地方连最基本的符号都忘记了 ,这次特意弄个最最基础的,恢复一下,以前的进度. 1.建立一个工作空间 $ mkdir -p ~/catkin_xi/src $ cd ~/catkin_xi/src 在home文件夹里面发现新建好了相应的文件夹,当然里面,空空的,什么都没有. 接着,使用catkin_make命令在catkin 工作空间中新建文件夹,当前目录应该能看到'buil

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传统大数据处理 现代数据架构 Hadoop在20业务场景的应用 DataLake A data lake is a system or repository of data stored in its natural format, usually object blobs or files. A data lake is usually a single store of all enterprise data including raw copies of source system dat

使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 来源:https://www.ibm.com/developerworks,这篇文章转载自微信里文章,正好解决了我项目中的技术问题,非常感谢. 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型在数据

发布者:服务器 订阅者:Dashboad和数据处理 频道主逻辑 import redis class RedisHelper: def __init__(self): # 链接服务端 self.__conn = redis.Redis(host='192.168.1.110') # 加入两个频道 self.chan_sub = 'fm104.5' self.chan_pub = 'fm104.5' def public(self, msg): #发消息订阅方 # publish发消息加入频道ch

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据.Apache Kafka是一个快速.可扩展的.高吞吐.可容错的分布式发布订阅消息系统,适合在大规模消息处理场景中使用. 接下来先介绍下消息系统的基本理念,然后再介绍Kafka. 消息系统介绍 一个消息系统负责将数据从一个应用传递到另外一

Kafka系统架构Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. kafka的架构包括以下组件:话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名.生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象.服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被称

所谓模式,就是在某种场景下,一类问题及其解决方案的总结归纳.生产消费者模式与订阅发布模式是使用消息中间件时常用的两种模式,用于功能解耦和分布式系统间的消息通信,以下面两种场景为例: 数据接入   假设有一个用户行为采集系统,负责从App端采集用户点击行为数据.通常会将数据上报和数据处理分离开,即App端通过REST API上报数据,后端拿到数据后放入队列中就立刻返回,而数据处理则另外使用Worker从队列中取出数据来做,如下图所示.   这样做的好处有:第一,功能分离,上报的API接口不关心数据

Storm是分布式实时计算系统,用于数据的实时分析.持续计算,分布式RPC等. (备注:5种常见的大数据处理框架:· 仅批处理框架:Apache Hadoop:· 仅流处理框架:Apache Storm 和 Apache Samza:· 混合框架:Apache Spark 和 Apache Flink) 水龙头出来的是水滴 不是水流柱说明单个数据量小,但是连续不断的,后面水滴加闪电 表示处理迅速. 一.storm架构结构 二.Strom和Hadoop 分类对比 两者应用场景不同:Storm:进程

原文:https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/54633105   在RabbitMQ下的生产消费者模式与订阅发布模式一文中,笔者以“数据接入”和“事件分发”两种场景为例,介绍了如何使用RabbitMQ来设计.实现生产消费者模式与订阅发布模式.生产消费者模式,指的是由生产者将数据源源不断推送到消息中心,由不同的消费者从消息中心取出数据做自己的处理,在同一类别下,所有消费者拿到的都是同样的数据:订阅发布模式,本质上也是一种生产消费者模式,不同的是,

作者:大数据女神-诺蓝(微信公号:dashujunvshen).本文是36大数据专稿,转载必须标明来源36大数据. 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种