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如何在Java爬虫中设置动态延迟以避免API限制

一、动态延迟与代理服务器的重要性1. 动态延迟的重要性动态延迟是指根据爬虫运行时的环境和API的响应情况，动态调整请求之间的间隔时间。...适应性更强：不同API的限制策略可能不同，动态延迟可以根据具体的API响应调整策略，具有更强的适应性。二、动态延迟的实现策略在Java爬虫中，动态延迟可以通过以下几种策略实现：1....基于错误码的延迟调整许多API在达到请求频率限制时会返回特定的错误码（如429 Too Many Requests）。爬虫可以根据这些错误码动态调整延迟。3....三、基于API响应时间的动态延迟实现（结合代理服务器）以下是基于API响应时间的动态延迟实现代码示例，同时结合了代理服务器的使用：import java.io.IOException;import java.net.HttpURLConnection...动态调整延迟：根据时间窗口内的请求次数动态调整请求间隔。六、总结在Java爬虫开发中，设置动态延迟是避免API限制的关键技术，而代理服务器的使用则进一步提高了爬虫的稳定性和安全性。

1.3K10

如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业

作业的方式有多种，前面Fayson介绍了Livy相关的文章主要描述如何在集群外节点通过RESTful API接口向CDH集群提交Spark作业，本篇文章我们借助于oozie-client的API接口向非...Livy相关文章： 《Livy，基于Apache Spark的开源REST服务，加入Cloudera Labs》 《如何编译Livy并在非Kerberos环境的CDH集群中安装》 《如何通过Livy的RESTful...API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》 《如何在Kerberos环境的CDH集群部署Livy》 《如何通过Livy的RESTful API接口向Kerberos环境的CDH集群提交作业...》 内容概述 1.环境准备 2.示例代码编写及测试 3.总结 测试环境 1.CM和CDH版本为5.13.1 前置条件 1.集群未启用Kerberos 2.环境准备及描述 ---- 1.我们将作业运行的jar...; import java.util.Properties; /** * package: com.cloudera.nokerberos * describe: 使用Oozie-client的API

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    如何使用Oozie API接口向Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业

    作业的方式有多种，前面Fayson介绍了Livy相关的文章主要描述如何在集群外节点通过RESTful API接口向CDH集群提交Spark作业以及《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的...CDH集群提交Spark作业》，本篇文章主要介绍使用Oozie的API接口向Kerberos集群提交Spark作业。...Livy相关文章： 《Livy，基于Apache Spark的开源REST服务，加入Cloudera Labs》 《如何编译Livy并在非Kerberos环境的CDH集群中安装》 《如何通过Livy的RESTful...API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》 《如何在Kerberos环境的CDH集群部署Livy》 《如何通过Livy的RESTful API接口向Kerberos环境的CDH集群提交作业...》 内容概述 1.环境准备 2.示例代码编写及测试 3.总结 测试环境 1.CM和CDH版本为5.13.1 前置条件 1.集群已启用Kerberos 2.环境准备及描述 ---- 1.我们将作业运行的jar

    2.3K70

    Spark技术中最常见的面试问题-2023面试题库

    支持多种语言：Spark支持多种语言，如R，Scala，Python，Java，它提供了动态性，并有助于克服仅使用Java进行应用程序开发的Hadoop限制。...什么是Spark Streaming，它是如何在Spark中实现的？ Spark Streaming是Spark提供的最重要的功能之一。...Spark 核心由分布式执行引擎组成，该引擎提供 Java、Python 和 Scala 中的各种 API，用于开发分布式 ETL 应用程序。...： Spark支持各种语言（如Python，Scala和Java）的数据帧抽象，并提供良好的优化技术。...使用该方法，可以编写RDD转换，该转换可用于将RDD的每个元素读取为字符串。可以根据需要操作这些，结果可以显示为字符串。pipe()pipe() 35. Spark 中的图形实现使用什么 API？

    1.2K00

    SparkR：数据科学家的新利器

    作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。...目前社区正在讨论是否开放RDD API的部分子集，以及如何在RDD API的基础上构建一个更符合R用户习惯的高层API。...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。...R JVM后端是Spark Core中的一个组件，提供了R解释器和JVM虚拟机之间的桥接功能，能够让R代码创建Java类的实例、调用Java对象的实例方法或者Java类的静态方法。...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR

    5.1K20

    如何使用Oozie API接口向Kerberos环境的CDH集群提交Spark2作业

    集群外的节点向集群提交Spark作业，文章中均采用Spark1来做为示例，本篇文章主要介绍如何是用Oozie API向Kerberos环境的CDH集群提交Spark2作业。...学习本篇知识前必读内容： 《集群安CDH5.12.1装Kudu、Spark2、Kafka》 《如何使用Hue创建Spark1和Spark2的工作流》 内容概述： 环境准备 示例代码编写及测试 总结 测试环境...Oozie示例代码 ---- 1.编写Spark2WorkflowDemo.java，示例代码如下 package com.cloudera.kerberos; import org.apache.oozie.client.AuthOozieClient...Kerberos环境的CDH集群提交Java作业》 《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业》 《如何使用Oozie API接口向Kerberos集群提交Java...程序》 Livy相关文章： 《如何编译Livy并在非Kerberos环境的CDH集群中安装》 《如何通过Livy的RESTful API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》 《如何在Kerberos

    3.7K40

    【数据科学家】SparkR：数据科学家的新利器

    作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。...目前社区正在讨论是否开放RDD API的部分子集，以及如何在RDD API的基础上构建一个更符合R用户习惯的高层API。...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。...R JVM后端是Spark Core中的一个组件，提供了R解释器和JVM虚拟机之间的桥接功能，能够让R代码创建Java类的实例、调用Java对象的实例方法或者Java类的静态方法。...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR

    4.3K100

    【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理第一部分：入门介绍

    Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。 Spark让开发者可以快速的用Java、Scala或Python编写程序。...Spark是用Scala程序设计语言编写而成，运行于Java虚拟机（JVM）环境之上。...目前支持如下程序设计语言编写Spark应用： Scala Java Python Clojure R Spark生态系统 除了Spark核心API之外，Spark生态系统中还包括其他附加库，可以在大数据分析和机器学习领域提供更多的能力...此外，还有一些用于与其他产品集成的适配器，如Cassandra（Spark Cassandra 连接器）和R（SparkR）。...首先让我们看一下如何在你自己的电脑上安装Spark。 前提条件： 为了让Spark能够在本机正常工作，你需要安装Java开发工具包（JDK）。这将包含在下面的第一步中。

    2.6K70

    【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理之入门介绍

    将Hadoop集群的中的应用在内出中运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。 Spark让开发者可以快速的用Java、Scala或Python编写程序。...Spark是用Scala程序设计语言编写而成，运行于Java虚拟机（JVM）环境之上。...目前支持如下程序设计语言编写Spark应用： Scala Java Python Clojure R Spark生态系统 除了Spark核心API之外，Spark生态系统中还包括其他附加库，可以在大数据分析和机器学习领域提供更多的能力...此外，还有一些用于与其他产品集成的适配器，如Cassandra（Spark Cassandra 连接器）和R（SparkR）。...首先让我们看一下如何在你自己的电脑上安装Spark。 前提条件： 为了让Spark能够在本机正常工作，你需要安装Java开发工具包（JDK）。这将包含在下面的第一步中。

    2.5K90

    Spark Catalyst优化器深度解析：谓词下推与列剪枝的源码实现与实战

    物理计划描述了如何在集群上实际执行查询，包括具体的数据源读取、分区策略和算子实现（如使用BroadcastHashJoin或SortMergeJoin）。...关系型数据库：通过JDBC连接数据库时，谓词下推可以将过滤条件转换为SQL的WHERE子句，直接在数据库中执行过滤，减少网络传输。...具体来说，ColumnPruning 规则会从查询的最终输出列开始，向后回溯到数据源，确定每一层操作（如投影、过滤、连接等）中需要保留的列。...实践中，这有助于调试性能问题并编写优化友好的代码。...在逻辑计划中，可以看到过滤操作（Filter）发生在Join之后，这意味着Spark需要先读取两个表的全部数据并进行连接，然后再应用城市和时间过滤条件。

    25010

    基于 Spark + Delta Lake 的数据中台搭建实践总结

    Bug，优化系统架构和性能业务理解：通过代码分析和需求文档，理解业务逻辑，补充缺失功能文档编写：编写技术文档、部署文档、运维文档，为后续维护提供支持系统上线：完成系统测试、部署和上线工作开发周期: 第...图3：记录清洗组件配置 - 支持配置数据过滤条件、字段转换规则等2.3 连接组件配置连接组件用于配置多表关联查询，支持 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN 等多种连接方式。...#####输入组件配置图4：连接组件输入配置 - 选择需要关联的数据表#####连接条件编辑图5：连接条件编辑界面 - 配置表之间的关联条件和连接类型2.4 主题表输入组件主题表输入组件用于选择和配置数据源表...需要在 Spark SQL 中手动创建：连接 Spark SQL: 展开...中台已死，本文仅供参考。

    18611

    分享一个.NET平台开源免费跨平台的大数据分析框架.NET for Apache Spark

    处理任务分布在一个节点集群上，数据被缓存在内存中，以减少计算时间。到目前为止，Spark已经可以通过Scala，Java，Python和R访问，却不能通过.NET进行访问。...官网地址:https://dotnet.microsoft.com/apps/data/spark 快速开始.NET for Apache Spark 在本节中，我们将展示如何在Windows上使用.NET...在开始使用.NET for Apache Spark之前，确实需要安装一些东西,如： .NET Core 2.1 SDK | Visual Studio 2019 | Java 1.8 | Apache...在我们的第一个.NET Spark应用程序中，我们将编写一个基本的Spark pipeline，它将统计文本段中每个单词的出现次数。 // 1....简化入门经验、文档和示例 原生集成到开发人员工具中，如VisualStudio、VisualStudio Code、木星笔记本 .net对用户定义的聚合函数的支持 NET的C#和F#的惯用API(例如，

    3.2K20

    Flink SQL vs Spark SQL：深度解析Catalyst优化器与代码生成的核心差异

    谓词下推规则将过滤条件推送到数据源层面，这在连接查询中特别有效。当执行两个表的连接操作时，优化器会先将过滤条件应用到各个表上，减少参与连接的数据量。...对于常见的操作如哈希连接（Hash Join）或分组聚合（Group Aggregation），生成的代码会预分配内存区域，并使用基于偏移量的访问方式替代Java对象引用，大幅提升数据局部性和缓存命中率...优化规则与策略对比 在优化规则方面，两者均支持常见SQL优化（如谓词下推、投影消除、连接重排序），但实现重点因应用场景而异。...Spark的优化规则则更侧重于批处理性能：例如，通过成本模型（Cost-Based Optimization, CBO）选择连接算法（如Broadcast Hash Join vs....代码生成机制进一步将逻辑计划编译为高效的 Java 字节码，减少了虚拟函数调用和条件判断的开销，使得运行时性能更加稳定。

    29110

    如何使用java连接Kerberos和非kerberos和kerberos的Spark1.6 ThriftServer

    Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 前面Fayson介绍了《如何在CDH...中启用Spark Thrift》和《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用Java JDBC连接非Kerberos...内容概述 1.环境准备 2.非Kerberos及Kerberos环境连接示例 测试环境 1.Kerberos和非Kerberos集群CDH5.12.1，OS为Redhat7.2 前置条件 1.Spark1.6...成功的从Hive库中取出test表的数据。 5.查看Yarn上的作业 ? Spark执行的SQL语句 ?...hive，否则在执行查询的时候会出现访问HDFS文件权限问题 访问Kerberos环境下的Spark ThriftServer需要在运行环境中增加Kerberos的环境

    2.3K20

    怎样在YashanDB中支持多种数据分析工具

    本文旨在探讨如何在YashanDB中支持多种数据分析工具，以帮助读者更好地将YashanDB与现有数据分析平台进行集成，优化数据管理和决策过程。1....支持多种数据访问接口YashanDB支持多种客户端驱动，以及各种通用的数据库访问协议，如JDBC、ODBC、Python DB API等。...这样，用户可以通过不同的编程语言和框架，轻松连接YashanDB进行数据操作。例如，用户可以通过Java编写JDBC客户端来访问数据库，利用Python DataFrame API集成数据分析包。...通过这些标准化的接口，数据分析工具如Apache Spark、Tableau和Power BI等都能与YashanDB无缝集成。2....数据分析工具在集成过程中，可以通过调用这些监控统计信息，帮助分析和优化数据分析任务。

    21410

    Structured Streaming | Apache Spark中处理实时数据的声明式API

    API表现自动的增量查询，这意味着用户只需要了解Spark批处理API就可以编写一个流数据查询。...端到端应用的支持 当与外部系统交互或集成进更大的应用程序时，Structured Steaming的API以及内置的连接器使得编写“默认正确”的代码变得容易。...基于递增的API使得用批处理作业方式开发一个流式查询以及将流与静态数据的连接变得容易。此外，用户可以动态的管理多个流查询并对流输出的一致性快照做交互式查询。...对一个流进行外部连接，连接条件必须包含一个watermark。...此外，对于内存中的数据，使用Spark SQL的Tungsten二进制格式（避免Java内存开销），它的运行时代码生成器用于将连接符编译为Java字节码。

    2.5K20

    什么是Spark？请简要解释其作用和特点。

    Spark提供了丰富的高级API，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，使得用户可以使用Java、Scala、Python和R等常用编程语言进行开发。...下面是一个使用Java编写的Spark应用程序示例，用于计算一个文本文件中单词的词频统计： import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import scala.Tuple2; import java.util.Arrays;...然后，我们创建了一个JavaSparkContext对象，作为与Spark集群的连接。接下来，我们使用textFile方法读取一个文本文件，并将每一行切分成单词。...使用Spark的API，我们可以简洁地编写出高效的数据处理程序，并且通过并行计算和内存缓存等技术，实现快速的数据处理和分析。

    50210
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