Kudu的定位是提供一个既有媲美HDFS顺序扫描的性能，也同时具有HBase随机读写特性的存储系统，在与Spark SQL或impala结合后，能够提供高性能的OLAP服务。...加入PMC的流程类似，不过有更严格的要求。 2 你是如何成为Kudu committer and PMC member的，小米在开源项目高产 committer/PMC，是有什么培养体系吗？...我所在的KV系统组的Pegasus项目也在2017年底开源，目前在GitHub上已有1000多个star，我们也计划争取明年能够进入Apache孵化器。...我向社区提的第一个patch是在去年的12月，开始提的bugfix和feature都还比较简单，也是通过由易到难的过程，逐步摸清流程，也逐步体验到这种Apache项目的参与感。...赖迎春：开源项目的思路是相通的，不光适用于Kudu，也适合其他开源项目，我的理解是有三方面： 1、多阅读官方文档和paper，没有涉及和深入的部分可以阅读代码。
上篇文章介绍了我博客的一个架构，这里具体说下我是如何快速的通过git和fabric来持续部署我的博客的。...先来说一个场景，我前几天上线了一个 OSQA _ 系统，为了方便以后来的网友在博客留言里提问时看到我有这样的一个系统，所以我决定在留言框上方加一句话，也就是现在在留言上方看到的那个文案...简单的背后一定是有复杂的支撑，不过我这小小的博客不用很复杂。下面开始阐述下背后的原理 搭建git服务器 不要被题目吓到，只是一个简单的git仓库，基于本地协议（文件系统）。...到此你的git服务器就搭建好了，你本地可以直接push代码到服务器上。 用fabric快速部署 所谓部署，其实就是把你最新的代码放到运行的环境中去，然后重启服务。...上篇文章有提到，我用supervisor来管理我的Django进程，所以我需要做的就是在部署代码的地方pull一下最新的代码然后重启supervisor，不需要考虑virtuanlenv的事情。
一、Spark中Master与Worker之间的通信过程 ?...，会定期向Master发送心跳包，回报自己的状态信息 4、Master定期收到Worker的心跳信息后，会更新各个Worker的状态信息。...因为Worker在发送心跳包的时候会携带发送时间，Master会检查接收的心跳时间和当前的时间，如果两者的时间差值大于规定的时间，则表示Worker已挂掉。.../使用调度器的时候必须导入Dispatcher //检查策略,周期性(6000ms)的取出两次心跳间隔超过3000ms的worker,并从map中剔除 context.system.scheduler.schedule...worker超时的信息,并启动一个调度器,周期性检查超时的worker case object CheckTimeOutWorker //master发送给自己的消息 删除超时的worker case
比原节点启动时，是如何主动连接其它节点，并最终调用了MConnection.OnStart方法的？...然而在这里需要说明的是，经过我的分析，发现这块代码实际上没有起到任何作用，因为在当前这个时刻，sw.peers总是空的，它里面还没有来得及被其它的代码添加进peer。...（提了一个issue，参见#902） 第二块代码，listenerRoutine，如果你还有印象的话，它就是用来监听本地p2p端口的，在前面“比原是如何监听p2p端口的”一文中有详细的讲解。...这是因为比原希望能控制发送速率，让节点之间的网速能保持在一个合理的水平。如果不限制的话，一下子发出大量的数据，一是可能会让接收者来不及处理，二是有可能会被恶意节点利用，请求大量区块数据把带宽占满。...这时我们已经知道数据是怎么发出去的了，但是我们还没有找到是谁在监视sending里的数据，那让我们继续看leastChannel.writeMsgPacketTo： p2p/connection.go#
一位朋友，在咨询了我一阵子后，开始学习 Python ，但是在坚持了2个月的时候，他逐渐减少学习时间，并最终放弃了。...因为，他觉得代码要学习的知识太庞大了，不知如何入手，一旦有新问题解决不了学习进度就卡在那里，从而越学越觉得难。...学习编程，应该掌握其运行的逻辑，试试回答以下几个问题： 1 我们是如何通过一个个的指令给计算机安排任务的？ 2 计算机如何按照我们设定的条件，执行任务？ 3 计算机是如何执行重复执行任务的？...4 计算机完成任务的时候，是如何反馈给我们的？ 代码最难的是逻辑 引一位Oracle程序员在Hacker News上吐槽自己的工作的讨论。...入门级，会一门编程语言，会写一点点代码，但是无法自己完成一个项目从0到1构建的。 以下是给初学者如何学习代码的指南。
，开始周期性向Master发送心跳。...启动类 /opt/module/spark-standalone/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.master.Master -...最终启动类 /opt/module/spark-standalone/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker...Master 源码 org.apache.spark.deploy.master.Master 2....Worker 源码 org.apache.spark.deploy.worker.Worker 2.
我是如何开发维护8千多行代码组件的 背景 我在明源云，我们是国内最大的地产Saas平台 任何系统都会有遗留项目，越大的公司就会有越多这样的项目 组件行数多，原生事件多，技术栈刚从React0.14版本升上来...严格来说，一个组件不能超过200行代码，我在公司是做了webhook检测的，只要超出就会企业微信全体通知并且@对应的代码推送人....剔除副作用,尽量封装无副作用的纯函数,本来业务不应该放在前端处理，这也是为了未来几年可能FAAS和Serverless化做准备 坚信祖传的代码是稳定的,不要试图去修改祖传的代码,存在即合理，如果写代码的人已经离职...，一定不要触碰他的代码.有的代码写出来看起来很难阅读,很不合理,但是肯定有他的实现逻辑。...一次大的线上事故，特别涉及到金额的时候，不是一个普通开发能抗住的） 最后 这段时间没写文章，主要是公司比较忙，还有学习计划尚未完成 临近国庆，最近就不发文了，下个月会输出1-2篇 现在，我要去修车了，前天晚上刮到一辆奥迪
如果您使用 Cloudflare，则可以使用 Cloudflare 上提供的 Matomo 应用程序开始无缝跟踪 Matomo 中的数据。设置方法如下： 登录您的 Cloudflare 仪表板。...单击左侧菜单上的“网站”，然后选择要启用 Matomo 跟踪代码的网站。 单击左侧菜单上的“应用程序”。 在“搜索应用程序”输入框下搜索“Matomo Analytics”。...单击上面屏幕截图中列出的“Matomo Analytics”应用程序 单击“在您的网站上预览”按钮。...等待应用程序安装，您将在“您安装的应用程序”部分下看到安装的 Matomo Analytics 应用程序。 恭喜！...要验证是否正在跟踪点击，请访问您的网站并检查此数据在您的 Matomo 实例中是否可见。
让我们来看一下机器学习是如何应用于医护行业以及如何借助Apache Spark对患者的监控数据进行处理 现如今，IoT数据，实时流式数据分析（streaming analytics），机器学习以及分布式计算的组合相比之前有了长足的进步...低的误报率以及对真正的突发情况发出异常警报都是必不可少的；在UCSF的一名病人就是因为服用了超出常规剂量39倍的抗生素而死去。...[cluster2.png] 在下面的Apache Spark代码中，我们完成了一下工作： 将心电图数据转化为向量。 创建K-means对象并设置聚类的个数以及聚类算法训练的最大迭代次数。...（为了从重叠的波形片当中重建波形，我们乘了一个基于正弦的窗函数） [window.png] 在下面的Apache Spark代码当中，我们完成了以下步骤： 使用DStream的foreachRDD方法来处理...[tdigest.png] 总结 这篇文章介绍了流式系统如何利用输入的心脏监控数据进行异常检测，展示了数据如何通过一个自编码器模型与后续的上下文数据进行比对从而检测出异常的心跳数据。
嗯呢，你没看错，就是教你把一个路径下的所有目标图片搬运到制定路径下。有读者说：小詹你忽悠人吧，要搬运目标图片复制粘贴不就好了嘛，要什么代码，搬砖脑子秀逗了？...但是如果你要的目标图片在某一路径下不同深度的子文件夹中呢？如果该文件夹中各种格式的文件扎堆在一起呢？比如下面这样： ? 如果你要搬运的图片是上边那样存放的呢？如果层数更多更复杂呢？如果图片数量庞大呢？...如果其他格式的文件干扰呢？（不要觉得这现象少见，在处理数据集的时候多少都会遇到的~）复制粘贴效率就不行了吧！别忘了咱们是谁，是改变世界的程序猿啊！...这不，哪怕再复杂，下边用10来行代码轻松搞定~ 说的很有趣很高深似的，其实就是用了Python的两个模块os和shutil罢了，用到其中两个方法，一一道来。...弄明白这两个关键方法，要实现目标图片的搬运就只需要10行代码了~ import os,shutil print('输入格式：E:\myprojectnew\jupyter\整理文件夹\示例') path
我参考了 非官网社区的规范 以及公司的规范，谈谈平时是怎么组织的，希望我的理解，对大家有所帮助。...依赖接口带来的好处有很多（当然缺点就是你要多写些代码）： 哪天看到某实现有问题，你可以更换一个实现（套娃大法） 编写代码的时候，你可以站在更高的视角看待问题，而不是陷入细节中 编码时，因为接口已经定义好了...wire 我以前写 PHP 的时候，主要是使用 Laravel 框架。 wire 和这类框架不同，它的定位是代码生成，也就是说在编译的时候，就已经把程序的依赖处理好了。...在我看来，我更喜欢 wire，因为很多东西到了运行时，你都不知道具体是啥依赖…… 基于代码生成的 wire 对 IDE 十分友好，容易调试。...wireinject package inject func InitializeApplication() (*app.Application, func(), error) { // 内容就是我上面贴的代码
我们学习Spark首先要知道Spark是什么 image.png 这段内容呢，是老师从官网上摘抄下来的，Spark是一个快速的统一的大数据处理引擎 Spark是开源的集群计算系统，针对快速的数据分析 那最后这一段它说的是...他是一个资源管理调度的一个框架，我们Hadoop的MapReduce可以跑在上面，那我们新学习的Spark也是可以跑在上面 YARN的主节点叫什么？...发送的心跳信息，包括资源使用情况和任务运行情况等信息。...；另一方面，将本地节点上各个任务的状态通过心跳周期性汇报给JobTracker。...(2)TaskTracker的功能： 1.汇报心跳：Tracker周期性将所有节点上各种信息通过心跳机制汇报给JobTracker。
Spark概念架构 Spark applications以进程集合(Executors)的方式运行在集群上，通过main方法（也称Driver程序）中的SparkContext对象管理调度Executors...2.application生命周期内，Driver需要与Executors通信，比如：调度task到Executors执行、接收Executors心跳、接收Executors blocks信息等等。...Stage，由shuffle算子生成 Spark是基于RDD进行计算的，而RDD是一种抽象的、分布式的、弹性的、能并行操作的数据集。...相关原理可以查看Spark源码： org.apache.spark.streaming.scheduler....SparkStreaming通过HadoopDelegationTokenManager类实现周期性地登录KDC、周期性地申请delegation token。
这一年的工作内容元旦前后去年11月末，疫情全面开放，几乎在那12月里，公司所有人都感染了。我也不例外，3天假期躺了3天。当时的我正在另一个部门支援做Xamarin。...Xamarin是一个基于.NET开发的跨平台解决方案，当时的任务主要是Android端和IOS端。这是我第一次解开移动端跨平台开发的神秘面纱。...不过是因为移动端，常常需要去考虑同步异步的代码。还由特别吐槽的一点，左大括号要换行！...因为微软的一套都比较偏国外，英文薄弱的我最后查询无果。天无绝人之路，在有一次用MyBatis逆向生成代码的时候，发现应该可以采取这种方式来实现向导。...反正就是小东西拉高自己的成就感总结这就是我的一年，高强度5G冲浪错峰睡觉摆烂全干工程师的平淡且充实的一年。
我可以在我的 Kafka Java 代码中调用哪些功能？ 获取有关可以在 Kafka Java 代码中调用哪些功能的更多信息的最佳方法是查看 Java 文档。并且仔细阅读！...如何监控我的 Kafka 集群？ Cloudera Manager 监控 Kafka 集群。...心跳超时：新的消费者有一个“心跳线程”，它向代理（实际上是代理中的组协调器）发出心跳，让代理知道消费者还活着。这种情况定期发生，如果代理在超时期限内未收到至少一个心跳，则假定消费者已死亡并断开连接。.../Apache Flume 1.7 的此更新版本：Cloudera Enterprise 5.8 中的新功能：Flafka 对实时数据摄取的改进 如何构建使用来自 Kafka 的数据的 Spark 流应用程序...博客文章从 Apache Kafka 安全地读取数据到 Apache Spark有一个指向包含字数示例的 GitHub 存储库的指针。
任务状态和心跳信息等都保存在Zookeeper上的，提交的代码资源都在本地机器的硬盘上。 Nimbus负责在集群里面发送代码，分配工作给机器，并且监控状态。全局只有一个。...Topology处理的最小的消息单位是一个Tuple，也就是一个任意对象的数组。 Topology由Spout和Bolt构成。Spout是发出Tuple的结点。...Spark Streaming：作为UC Berkeley云计算software stack的一部分，Spark Streaming是建立在Spark上的应用框架，利用Spark的底层框架作为其执行基础...Storm的过去是成功的，将来会如何发展，我们拭目以待吧。...，搞得我一脸懵逼。
groupId = org.apache.spark artifactId = spark-streaming-kafka-0-10_2.11 version = 2.2.1 不要手动添加org.apache.kafka...代码案例 首先导入包正确的包org.apache.spark.streaming.kafka010 import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord...._ import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent import org.apache.spark.streaming.kafka010...如果，你的spark批次时间超过了kafka的心跳时间(30s)，需要增加heartbeat.interval.ms和session.timeout.ms。...默认情况下，新的消费者会周期性的自动提交offset到kafka。但是有些情况下，这也会有些问题，因为消息可能已经被消费者从kafka拉去出来，但是spark还没处理，这种情况下会导致一些错误。
3，Worker A),向Master注册，并维持心跳。 B),接受Master的LaunchDriver消息，并启动Driver。...5，Executor A),向Driver注册自己并维护心跳 B),接受Driver的LaunchTask信息，并执行task。 C),将task执行结果返回给Driver。...二，Standalone提交一个应用源码过程 1，启动Driver的过程 Org.apache.spark.launcher.Main org.apache.spark.deploy.SparkSubmit...org.apache.spark.deploy.worker.DriverWrapper 用户自定义程序 ~~~ 2，启动Executor的过程 org.apache.spark.SparkContext...org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend org.apache.spark.executor.Executor 3，执行task的过程
我们聊聊为什么需要在Cargo.toml中列出这些依赖包，以及它们如何与main.rs中的代码相互配合。...让我们先看看这个团队中每个成员的职责：main()函数作为程序的主控制者，负责发出指令决定开发板的初始化时机和LED矩阵的控制方式直接与microbit-v2交互microbit-v2（Board Support...v2开发板如何巧妙运用GPIO。...如何快速验证BSP、embedded-hal、HAL和PAC之间的依赖关系？...理解了上述概念，现在可以聊聊Rust代码是如何通过层层配合来点亮LED灯的精彩历程。这是一段从顶层到底层的探索之旅。一切始于最顶层的main函数。这里，我们遇到第一位重要角色：Board对象。
ListenerBus 是如何工作的 Spark的事件体系是如何工作的呢？我们先简要描述下，让大家有个大概的了解。...这个动作可能会很多人关心，我就是使用listenerBus把Event发出去，类似下面的第二行代码。...比如我想查看JVM的信息，包括GC和Memory的使用情况，则我通过类似 conf.set("spark.metrics.conf.driver.source.jvm.class","org.apache.spark.metrics.source.JvmSource...如何定制更多的监控指标 通过之前我写的Spark UI (基于Yarn) 分析与定制，你应该学会了如何添加新的页面到Spark UI上。...这肯定需要修改spark-core里的代码了。 你需要呈现现有的listener或者已知对象的变量，则使用MetricsSystem，定义一个新的Source 即可。
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