1.文档编写目的 ---- 使用Hue可以方便的通过界面制定Oozie的工作流，支持Hive、Pig、Spark、Java、Sqoop、MapReduce、Shell等等。Spark？...那能不能支持Spark2的呢，接下来本文章就主要讲述如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流。...内容概述 1.添加Spark2到Oozie的Share-lib 2.创建Spark2的Oozie工作流 3.创建Spark1的Oozie工作流 4.总结 测试环境 1.CM和CDH版本为5.11.2 2...] 5.常见问题 ---- 1.在使用Hue创建Spark2的Oozie工作流时运行异常 2017-10-16 23:20:07,086 WARN org.apache.oozie.action.hadoop.SparkActionExecutor...6.总结 ---- 使用Oozie创建Spark的工作流，如果需要运行Spark2的作业则需要向Oozie的Share-lib库中添加Spark2的支持，并在创建Spark2作业的时候需要指定Share-lib
Receiver接收外部的数据流形成input DStream DStream会被按照时间间隔划分成一批一批的RDD，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。...数据抽象 Spark Streaming的基础抽象是DStream(Discretized Stream，离散化数据流，连续不断的数据流)，代表持续性的数据流和经过各种Spark算子操作后的结果数据流...—有状态转换：当前批次的处理需要使用之前批次的数据或者中间结果。...使用高层次的API Direct直连方式 不使用Receiver，直接到kafka分区中读取数据 不使用日志（WAL）机制。...-0-10 spark-streaming-kafka-0-10版本中，API有一定的变化，操作更加灵活，开发中使用 pom.xml <!
/documentation/spark2/latest/topics/spark2_known_issues.html#ki_oozie_spark_action ），作为临时的解决方案，您可以使用...继上一篇如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流的实现方式外，本文档主要讲述使用shell的方式实现Hue创建Spark2的Oozie工作流。...脚本用于提交Spark2作业，此处使用Spark2默认的例子Pi测试，内容如下： [ec2-user@ip-172-31-22-86 ~]$ vim sparkJob.sh #!...] 4.总结 ---- 目前Oozie 的 SparkAction 仅支持Spark1.6, 而并不支持Spark2, 这是 CDH Spark2已知的局限性，作为临时的解决方案, 您可以使用 Oozie...通过使用Shell脚本的方式向集群提交Spark2的作业，注意在shell脚本中指定的spark-examples_2.11-2.1.0.cloudera1.jar包，要确保在集群的所有节点相应的目录存在
qps表示每秒的请求数目，能想到的最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，所以计数是其中最核心的部分。...通常我们的额系统是工作在多线程的环境下，所以计数我们可以考虑使用AtomicInteger/AtomicLong系列，AtomXXX中没有使用锁，使用的是循环+CAS，在多线程的条件下可以在一定程度上减少锁带来的性能损失...在本文中将介绍HystrixRollingNumber，这个数据结构在统计qps等类似的求和统计的场景下非常有用。...在第一个100ms内，写入第一个段中进行计数，在第二个100ms内，写入第二个段中进行计数，这样如果要统计当前时间的qps，我们总是可以通过统计当前时间前1s（共10段）的计数总和值。...，用来统计一段时间内的计数。
lockref lockref是将自旋锁与引用计数变量融合在连续、对齐的8字节内的一种技术。...lockref通过强制对齐，尽可能的降低缓存行的占用数量，使得性能得到提升。 并且，在x64体系结构下，还通过cmpxchg()指令，实现了无锁快速路径。...不需要对自旋锁加锁即可更改引用计数的值，进一步提升性能。当快速路径不存在（对于未支持的体系结构）或者尝试超时后，将会退化成“锁定-改变引用变量-解锁”的操作。...关于cmpxchg_loop 在改变引用计数时，cmpxchg先确保没有别的线程持有锁，然后改变引用计数，同时通过lock cmpxchg指令验证在更改发生时，没有其他线程持有锁，并且当前的目标lockref...这种无锁操作能极大的提升性能。如果不符合上述条件，在多次尝试后，将退化成传统的加锁方式来更改引用计数。
Activiti工作流使用之流程结构介绍 文章目录 Activiti工作流使用之流程结构介绍 一、工作流介绍 1.1 概述 1.2 常见工作流 二、工作流术语 2.1 工作流引 2.2 BPM 2.3...BPMN 2.4 流对象 三、Activiti结构 3.1 Activiti系统服务结构图 3.2 Activiti数据库结构 四、流程步骤 4.1 部署Activiti 4.2 流程定义 4.3 流程定义部署...活动 用圆角矩形表示,一个流程由一个活动或多个活动组成 条件 条件用菱形表示,用于控制序列流的分支与合并，可以作为选择,包括路径的分支与合，内部的标记会给出控制流的类型 三、Activiti结构...Service提供了对Activiti流程引擎的管理和维护功能，这些功能不在工作流驱动的应用程序中使用。...Activiti 使用到的表都是 ACT_ 开头的。表名的第二部分用两个字母表明表的用途： ACT_GE_ (GE) 表示 general 全局通用数据及设置，各种情况都使用的数据。
搞大数据的都知道 Spark，照例，我不会讲怎么用，也不打算讲怎么优化，而是想从 Spark 的核心数据结构的演进，来看看其中的一些设计和考虑，有什么是值得我们借鉴的。...光从这点就能看出来 RDD 在 Spark 中所处的核心位置。这很正常，正如你在无数场合听到人说数据结构和算法是最基础核心的东西。 先有理论，再去实践。...使用太麻烦，大数据应用通常不需要粒度细到具体某条或者某个数据结构的操作，只要数据整体在内存就好。说白了，希望能封装成自动读写的缓存，对应用层透明。 放不下的问题好解决，分布式起来。...Spark Streaming 致力于解决流处理问题。 Spark MLlib 让机器学习变得更容易。 Spark GraphX 把图计算也囊括在内。...---- 从 RDD 到 DataFrame，再到 DataSet，这么梳理下来，我们能很清晰的看到 Spark 这个项目在数据结构上的演进过程。
欢迎您关注《大数据成神之路》 在Spark Streaming程序中，我们经常需要使用有状态的流来统计一些累积性的指标，比如各个商品的PV。...简单的代码描述如下，使用mapWithState()算子： val productPvStream = stream.mapPartitions(records => { var result...，PV并不是一直累加的，而是每天归零，重新统计数据。...以上两种方法都是仍然采用Spark Streaming的机制进行状态计算的。如果其他条件允许的话，我们还可以抛弃mapWithState()，直接借助外部存储自己维护状态。...比如将Redis的Key设计为product_pv:[product_id]:[date]，然后在Spark Streaming的每个批次中使用incrby指令，就能方便地统计PV了，不必考虑定时的问题
今天，我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。 ? 在本教程中，我们将仅使用Python和OpenCV，并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。 我们将从以下四个方面进行介绍： 1....用于物体检测的背景减法算法主要思想。 2. OpenCV图像过滤器。 3. 利用轮廓检测物体。 4. 建立进一步数据处理的结构。 背景扣除算法 ?...首先，我们使用“Closing”来移除区域中的间隙，然后使用“Opening”来移除个别独立的像素点，然后使用“Dilate”进行扩张以使对象变粗。...，创建路径，并对到达出口区域的车辆进行计数。...上面的图像中绿色的部分是出口区域。我们在这里对车辆进行计数，只有当车辆移动的长度超过3个点我们才进行计算 我们使用掩码来解决这个问题，因为它比使用矢量算法有效且简单得多。
摘 要 RDD是Spark最重要的抽象，掌握了RDD，可以说就掌握了Spark计算的精髓。它不但对理解现有Spark程序大有帮助，也能提升Spark程序的编写能力。...RDD是Spark最重要的抽象，掌握了RDD，可以说就掌握了Spark计算的精髓。它不但对理解现有Spark程序大有帮助，也能提升Spark程序的编写能力。...一般计算都是流水式生成、使用RDD，新的RDD生成之后，旧的不再使用，并被Java虚拟机回收掉。但如果后续有多个计算依赖某个RDD，我们可以让这个RDD缓存在内存中，避免重复计算。...从第一个开源版本0.3-scala-2.8开始，到目前最新的1.4.1，RDD一直使用这5个核心属性，没有增加，也没减少。...可以说，这就是Spark计算的基因。 Spark调度和计算都基于这5个属性，各种RDD都有自己实现的计算，用户也可以方便地实现自己的RDD，比如从一个新的存储系统中读取数据。
Spark是现在应用最广泛的分布式计算框架，oozie支持在它的调度中执行spark。...在我的日常工作中，一部分工作就是基于oozie维护好每天的spark离线任务，合理的设计工作流并分配适合的参数对于spark的稳定运行十分重要。...比如你可能在测试环境需要频繁的重复运行spark任务，那么每次都需要清除目录文件，创建新的目录才行。 job-xml spark 任务的参数也可以放在job-xml所在的xml中。...confugration 这里面的配置的参数将会传递给spark任务。 master spark运行的模式，表示spark连接的集群管理器。...name spark应用的名字 class spark应用的主函数 jar spark应用的jar包 spark-opts 提交给驱动程序的参数。
本文将以“国家统计局”网站的统计数据，用统计描述的基础方法分析：消费主体结构，居民消费需求结构；同时也运用推断统计的线性回归方法：判定消费需求结构的趋势。从而更好的发现消费结构的变动规律。...2，我国消费主体结构 最终消费的增长趋势：这里简单的用指数方程拟合和我国自改革开放至2018年40年的最终消费金额。 指数方程： 其中 R² = 0.9919，拟合度很高。...3，居民消费的需求结构 居民消费需求结构是指居民消费支出在吃、穿、住、行等消费目的方面的结构，反应居民消费的目的结果。 其中最主要的是对恩格尔系数的计算和分析。...食品消费支出的比例在逐年稳步下降，非食品消费支出相应的在稳步上涨。 4，消费的线性支出系统 这里我将采用一元性回归进行消费结构的分析和预测。...从物质消费和服务消费的分类来看，物质消费所占的比重趋势下降，而服务消费所占比重趋于上升。 从吃、穿、住、用、行的分类来看，吃在消费结构的所占比重逐步下降，而穿、住、用、行的消费占比逐步上升。
一、Spark是什么？ 引用官网的简介 Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system....二、Spark的架构 ? Spark架构图 1.Spark Core 包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。...其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的 2.Spark SQL 提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。...Spark Streaming允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据。 4.MLlib 一个常用机器学习算法库，算法被实现为对RDD的Spark操作。...如果您还是一脸懵逼的话，可以参考下面的链接介绍的spark原理 https://blog.csdn.net/swing2008/article/details/60869183 三、Spark的安装 1
python引用计数机制的使用 说明 1、python里每一个东西都是对象，它们的核心就是一个结构体：PyObject。 2、具有简单、实时性。一旦没有引用，内存就直接释放了。...当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少 #define Py_INCREF(op) ((op)->ob_refcnt++) //...增加计数 #define Py_DECREF(op) \ //减少计数 if (--(op)->ob_refcnt !...= 0) \ ; \ else \ __Py_Dealloc((PyObject *)(op)) 当引用计数为0时，该对象生命就结束了。...以上就是python引用计数机制的使用，希望对大家有所帮助。
结构MRI：所有成像均在麻省马萨诸塞州总医院Athinoula A. Martinos生物医学成像中心使用带有12通道相控阵头线圈的3 T成像系统（TIM Trio； Siemens）进行。...在四个5分钟的帧中进行9.0-11.0 mCi推注后80-100分钟获得了18 F FTP。重建PET数据并校正衰减，然后评估每帧以验证足够的计数统计信息和头部运动的缺失。...为了评估皮质FTP结合的解剖结构，每个单独的PET数据集都使用SPM8，与受试者的MPRAGE数据严格地配准。如上所述，由MR定义的FreeSurfer ROI已转换到PET个体空间中。...由于超过80%的60岁及以上的老年人存在I期脑神经纤维缠结（涉及到内嗅皮层和海马结构），这些关联可能反映了年龄相关的过程，包括tau累积。...研究者报告了MD组成部分的统计数据，因为这一指标通常与衰老和最早的情景记忆缺失有关。这些指标和其他指标的统计数据可以在补充图3和图4以及补充表2中找到。
可能平常会遇到一些需求，比如构建菜单，构建树形结构，数据库一般就使用父id来表示，为了降低数据库的查询压力，我们可以使用Java8中的Stream流一次性把数据查出来，然后通过流式处理，我们一起来看看，...this.name = name; this.parentId = parentId; this.childList = childList; } } 递归组装树形结构
前言在大数据领域，流数据处理已经成为处理实时数据的核心技术之一。Apache Spark 提供了 Spark Streaming 模块，使得我们能够以分布式、高性能的方式处理实时数据流。...这个状态可以是任何用户定义的数据结构，例如累加器、计数器等。当 Spark Streaming 接收到一个新的数据批次时，它会将这个批次的数据按键进行分组。...mapWithState 实现了与前面相似的单词计数器。...在选择使用 updateStateByKey 还是 mapWithState 时，需要根据具体需求和Spark版本来进行权衡。...以下是一些未来方向和前景的关键方面：随着实时数据变得越来越重要，Spark Streaming 和结构化流处理（Structured Streaming）将继续在实时数据处理领域发挥重要作用。
而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...Hive和Spark的结合使用有两种方式，一种称为Hive on Spark：即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark，官方文档在这里：Hive on Spark: Getting...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
SYN5636型时间间隔频率计数器 在预定的标准时间内累计待测输入信号的振荡次数，或在待测时间间隔内累计标准时基信号的个数，进行频率、周期和时间间隔的测量；基本电路由输入通道、时基产生与变换单元、主门、...内置时基振荡器 时间间隔计数器内置时基振荡器的检定，根据内部振荡器的类型和准确度等级，对通用计数器的开机特性、日频率波动、日老化率、1s频率稳定度、频率复现性及频率准确度进行检定。...同时记录通用计数器显示频率的有效分辨力。 通用计数器的另一些应用包括计算机领域，在此领域中的数据通信、微处理器和显示器中都使用了高性能时钟。对性能要求不高的应用领域包括对机电产品进行测量。...频率计数器的早期应用之一是作为信号发生器的一部分。...在信号发生器信号输出之前，先通过频率计数器部件测量该信号，测量到的结果被转换为模拟信号用于反馈控制信号发生器的频率，直到达到所需要的数值，从而能得到稳定的信号输出。
Vardi 摘要：ADDMC：使用代数决策图的精确加权模型计数 我们计算CNF公式的精确文字加权模型计数。 我们的算法采用动态规划，代数决策图作为主要数据结构。...这种技术在ADDMC中实现，ADDMC是一种新的模型计数器。 我们根据经验评估可与ADDMC一起使用的各种启发式方法。...我们还在两个最大的CNF模型计数基准系列（BayesNet和Planning）上将ADDMC与最先进的精确模型计数器（Cachet，c2d，d4，miniC2D和sharpSAT）进行了比较。...ADDMC在给定的超时内解决了总计最多的基准。...
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