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djongo：Django和MongoDB连接器

实现Django用户管理程序对MongoDB数据库中文件的增加和修改。...至此，所有和Django相关的功能、数据库等都这样运作。...Django中用法用于MongoDB的Djongo连接器确保你可以： --重新使用Django数据库/ORM框架 --同原始Django变量一起发挥作用 --事先验证你的代码 --微小的SQL JOIN...操作参考集成Django和MongoDB获取更详细的介绍。...model_container=Blog, ) headline = models.CharField(max_length=255) objects = models.DjongoManager() 管理器的使用和Djongo

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Spark-0.Spark和Hadoop

hbase：实时增删改查 storm：流处理 mahout ：机器学习其他工具而Spark的出现就是为了解决MapReduce计算缓慢的问题： Spark 需要替换掉Hadoop生态体系中计算部分...Spark在Hadoop生态体系中的作用 2....计算结果都尽量放在内存 2.2 增加并行度 MapReduce：启动的MapTask和ReduceTake是一个JVM进程，默认情况下是一个Task一个进程 Spark：ShuffleMapTask和ResultTask...2.4可选的Shuffle和排序可选的shuffle： Map Reduce提供的是一个通用的shuffle的策略：1. 如果设置了Combiner执行Combiner；2....Spark：用户想指定排序就排序，否则不排序 2.5 灵活的内存管理策略 Spark可以对不同阶段，不同组建，对内存灵活配置。

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Nodejs和Mongodb的连接器Mongoose

同时它也是一个对象数据库，没有表、行等概念，也没有固定的模式和结构，所有的数据以文档的形式存储(文档，就是一个关联数组式的对象，它的内部由属性组成，一个属性对应的值可能是一个数、字符串、日期、数组，甚至是一个嵌套的文档...MongoDB —— 是一个对象数据库，没有表、行等概念，也没有固定的模式和结构，所有的数据以Document(以下简称文档)的形式存储(Document，就是一个关联数组式的对象，它的内部由属性组成，...Entity简述 Entity —— 由Model创建的实体，使用save方法保存数据，Model和Entity都有能影响数据库的操作，但Model比Entity更具操作性。...console.log(TestEntity.name); // Lenka console.log(TestEntity.age); // 36 创建成功之后，Schema属性就变成了Model和Entity...为了方便后面内容的学习和提高您的学习效率，以下基础数据均和后面内容紧密相连，所以必须按照以下结构方式来定义，请勿修改(默认数据库为test，集合为test1)。

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Confluence 6 代理和 HTTPS 设置连接器

代理和 HTTPS 访问都已经在 Tomcat 中配置了，Tomcat 是 Confluence 使用的应用服务器。...简单连接器对 Confluence 进行配置和设置，越简单越好，我们会尽可能的让配置简单。我们已经在 Tomcat 中提供了一系列的连接器样本。...连接器示例描述 DEFAULT - 直接连接，不使用代理，针对不使用代理的 HTTP 访问 Confluence 这个是默认的选项。当你没有使用反向代理并且没有启用 HTTPS，启用这个选项。...我们仅提供 HTTP/HTTPS 连接器的示例。如果你不能使用 AJP 连接器（例如，使用 Apache mod_jk）为 Synchrony。...如果你计划使用协同编辑，这里有一系列的基于代理和 SSL 连接的考虑。请参考 proxy and SSL considerations 页面中的内容。

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API代理，连接器和附加组件

接下来是一组“连接器”API服务提供者，为您提供一个连接器来放入您的API并提供与代理相同的服务。...在这个愿景中，API服务提供商不仅提供代理，连接器，管理，开发人员工具和API市场。他们还为Mashape提供的API提供实际的API框架，以及行业广泛的开发者机会。...服务提供商将为开发者提供分配机会给其他市场和API所有者。 API所有者不会因其API，管理，代理，连接器，开发人员或市场需要而被锁定到单个API服务提供者中。...如果开发人员为视频流构建一套工具，则可以将其部署在代理/连接器，管理，API和开发人员区域。针对视频API的结算可能看起来与为打印API计费完全不同。这将提供游戏这个阶段所需的创新类型。...一个很好的选择API的所有者可以选择，与服务提供商和开发商赚钱的工具。

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论文分享|光纤连接器研磨和检查

光纤连接器插芯端面是决定连接器研磨质量、光纤跳线质量的重要指标，对整个光通信系统的传输性能至关重要，通过端面检测仪可以很快检测出划痕、斑点等缺陷和污染物。...（2）3D 参数检测光纤链路的成功连接取决于光纤物理连接的质量，为了提高光纤连接器和光信号的传输效率，必须严格控制光纤连接器端面的几何尺寸，以减少插入损耗和回波损耗。...为保证产品质量和光学性能，制作过程中需对光纤连接器的3D 参数进行检测。...对于引入光纤网络中的光通信设备和光器件，都需要经过严苛的指标测试，其中插入损耗和回波损耗是最基本的两项指标。...回波损耗是光通过光纤器件后入射光功率和反射光功率损耗，插入损耗则是光经过光纤器件后损耗的光功率，较低的回波损耗会干扰发射激光信号的稳定性，较高的插入损耗则会限制光信号的传输距离。

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Spark_Day01：Spark 框架概述和Spark 快速入门

语言 01-[了解]-Spark 课程安排总的来说分为Spark 基础环境、Spark 离线分析和Spark实时分析三个大的方面，如下图所示：目前在企业中使用最多Spark框架中模块：SparkSQL...02-[了解]-内容提纲主要讲解2个方面内容：Spark 框架概述和Spark 快速入门。 1、Spark 框架概述是什么？...04-[了解]-Spark 框架概述【Spark 四大特点】 Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。...和SQL方式处理数据 7、PySpark：支持Python语音可以使用Python数据分析库及Spark库综合分析数据 8、SparkR：支持R语言 http://spark.apache.org...Cluster Mode）和云服务（Cloud），方便开发测试和生产部署。

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Spark学习：Spark源码和调优简介 Spark Core (一）

本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。...Spark Core RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)，即弹性数据集是 Spark 中的基础结构。...take是行动操作，返回的是一个数组而不是 RDD 了，如下所示 scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq(10, 4, 2, 12, 3)) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...Array(10) scala> rdd1.take(2) res1: Array[Int] = Array(10, 4) 转换操作是 Lazy 的，直到遇到一个 Eager 的 Action 操作，Spark...这些 Action 操作将一个 Spark Application 分为了多个 Job。

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Spark源码分析之Spark-submit和Spark-class

前面总结的Spark-shell的分析可以参考： Spark源码分析之Spark Shell（上） Spark源码分析之Spark Shell（下） Spark-submit if [ -z "${SPARK_HOME..."$@" 跟Spark-shell一样，先检查是否设置了${SPARK_HOME},然后启动spark-class，并传递了org.apache.spark.deploy.SparkSubmit作为第一个参数...，然后把前面Spark-shell的参数都传给spark-class Spark-class if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$..."${SPARK_HOME}"/bin/load-spark-env.sh 在spark-env中设置了assembly相关的信息。...test/xingoo-test-2.sh xingoo-test-4.sh source /home/xinghl/test/xingoo-test-2.sh 在执行xingoo-test-1.sh和xingoo-test

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Spark学习：Spark源码和调优简介 Spark Core (二）

本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。...第一部分内容见： Spark学习：Spark源码和调优简介 Spark Core (一） Task 阶段下面是重头戏submitMissingTasks，这个方法负责生成 TaskSet，并且将它提交给...ActiveJob.scala val numPartitions = finalStage match { // 对于ResultStage，不一定得到当前rdd的所有分区，例如first()和lookup

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Spark源码和调优简介 Spark Core

Spark 的架构概览 Spark 在设计上的一个特点是它和下层的集群管理是分开的，一个 Spark Application 可以看做是由集群上的若干进程组成的。...因此，我们需要区分 Spark 中的概念和下层集群中的概念，例如我们常见的 Master 和 Worker 是集群中的概念，表示节点；而 Driver 和 Executor 是 Spark 中的概念，表示进程...里面跟踪这些 block 名字，我们可以了解到当前 Spark 任务的执行和存储情况。...Spark 内存布局如下图所示，Spark 的堆内存空间可以分为 Spark 托管区、用户区和保留区三块。其中保留区占 300MB，是固定的。...在 Stage 和 Stage 之间，Spark 需要 Shuffle 数据。

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【Spark篇】---Spark资源调度和任务调度

一、前述 Spark的资源调度是个很重要的模块，只要搞懂原理，才能具体明白Spark是怎么执行的，所以尤其重要。自愿申请的话，本文分粗粒度和细粒度模式分别介绍。...二、具体 Spark资源调度流程图： ?...Spark资源调度和任务调度的流程： 1、启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master掌握了集群资源情况。 ...任务提交后，Spark会在Driver端创建两个对象：DAGScheduler和TaskScheduler。 ...这就是Spark的推测执行机制。在Spark中推测执行默认是关闭的。推测执行可以通过spark.speculation属性来配置。

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探秘Tomcat——连接器和容器的优雅启动

从上面的tomcat启动过程打印信息我们可以发现，在启动tomcat时，我们做了很多工作，包括一些类加载器的初始化，server的加载和启动等，本篇紧接着上篇来说说七月 16, 2016 4:47:47...Throwable t) { 36 t.printStackTrace(); 37 } 38 39 } 在line28~29可以看出依次执行deamon的load和start...方法，而实际上这两个方法的具体实现是通过反射机制跳转到类Catalina中找到相应的load和start方法的。...能够把所有的services启动，以及service中的Connetor和Container启动起来的。　　...的初始化和启动的所有信息都是来源于配置文件，我们把这些可以灵活配置的信息放到了server.xml文件中，这样下次如果我们想换个端口就可以直接改在文件中，而不需要动代码，这也是降低了代码的耦合性；

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sparkstreaming和spark区别

Spark Streaming 和 Spark 是 Apache Spark 生态系统中的两个重要组件，它们在处理数据的方式和目的上有着本质的区别，以下是对两者的详细比较以及如何使用它们进行数据处理的说明...Spark Streaming 和 Spark 的基本概念Spark StreamingSpark Streaming 是一个流式处理框架，它允许用户以高吞吐量的方式处理实时数据流，Spark Streaming...Spark Streaming 和 Spark 的区别数据处理方式Spark Streaming：处理连续的数据流，将数据划分为小批次，并针对每个批次进行处理。...使用 Spark 进行数据处理通常涉及到加载数据集，执行一系列的转换和动作，然后触发计算，以下是一个使用 Spark 进行单词计数的简单示例。...结论Spark Streaming 和 Spark 都是强大的数据处理工具，但它们适用于不同的场景，Spark Streaming 适合需要快速处理实时数据流的场景，而 Spark 更适合批量处理大量静态数据

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Note_Spark_Day01：Spark 框架概述和Spark 快速入门

Java语言 01-[了解]-Spark 课程安排总的来说分为Spark 基础环境、Spark 离线分析和Spark实时分析三个大的方面，如下图所示：目前在企业中使用最多Spark框架中模块...02-[了解]-今日课程内容提纲主要讲解2个方面内容：Spark 框架概述和Spark 快速入门。 1、Spark 框架概述是什么？...04-[了解]-Spark 框架概述【Spark 四大特点】 Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。...和SQL方式处理数据 7、PySpark：支持Python语音可以使用Python数据分析库及Spark库综合分析数据 8、SparkR：支持R语言 http://spark.apache.org...Cluster Mode）和云服务（Cloud），方便开发测试和生产部署。

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【Spark篇】---Spark中Shuffle机制，SparkShuffle和SortShuffle

一、前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle。...– Shuffle Read：reduce task就会从上一个stage的所有task所在的机器上寻找属于己的那些分区文件，这样就可以保证每一个key所对应的value都会汇聚到同一个节点上去处理和聚合...Spark中有两种Shuffle类型，HashShuffle和SortShuffle，Spark1.2之前是HashShuffle默认的分区器是HashPartitioner，Spark1.2引入SortShuffle...总结产生磁盘小文件的个数： 2*M（map task的个数）索引文件-和磁盘文件 2) bypass机制（比如wordcount)不需要排序时使用 bypass机制示意图 ?...总结 a) bypass运行机制的触发条件如下： shuffle reduce task的数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold

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90°和180°的连接器有什么区别？

对比了几个连接器，得出个结论：90°的连接器是弯的，180°是直插的。...1）下图为Amphenol公司180°的MCX射频连接器MCX6251B1-3GT30G-50 2）下图为WCON公司180°的 3900-XXMSSNANT01 3）下图为Amphenol公司90...°的SMB射频连接器SMB1252B1-3GT30G-50 4）下图为WCON公司90°的WF3961-WRHXXW0X 还是没搞懂为什么直插的是180°...

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Flink Scala Shell:使用交互式编程环境学习和调试Flink

我之前经常使用Spark的交互式环境spark-shell，Flink基于Java和Scala，其实也是支持交互式编程的，这里推荐新人使用REPL交互式环境来上手和学习Flink。...Scala Shell的使用使用正确的运行环境 Flink Shell已经支持批处理和流处理两种模式。...使用Flink Flink Scala Shell也支持扩展模式，包括独立的Flink集成和与其他应用程序共享的纱线实现。...远程链接使用remote模式，指定JobManager的机器名（IP）和端口号： bin / start-scala-shell.sh远程纱线使用这个命令可以在Yarn上部署一个新的...bin / start-scala-shell.sh yarn -n 2 完整使用方法 Flink Scala壳用法：start-scala-shell.sh [本地|远程|纱线] [选项] <args

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Hadoop和spark基础使用

Hadoop map的输入固定是LongWritable和Text，可理解为偏移量和String类型的数据。...核心：map的输出的key和value是reduce的输入的key和value 1、求和主类 public static void main(String[] args) throws Exception...scala spark也是基于scala开发的 spark sparkSql import java.text.SimpleDateFormat import org.apache.spark.SparkConf...import org.apache.spark.sql.SparkSession // 创建样例类将数据集和样例类做一个映射 case class userview(userid:String,...val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() // 初始化spark context val sc = spark.sparkContext

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Spark Day06：Spark Core之Spark 内核调度和SparkSQL快速入门

内核调度之RDD 依赖 05-[掌握]-Spark 内核调度之DAG和Stage 06-[了解]-Spark 内核调度之Spark Shuffle 07-[掌握]-Spark 内核调度之Job 调度流程...（HBase和MySQL）和共享变量。...内核调度之DAG和Stage 在Spark应用执行时，每个Job执行时（RDD调用Action函数时），依据最后一个RDD（调用Action函数RDD），依据RDD依赖关系，向前推到，构建Job...Spark的Shuffle分为Write和Read两个阶段，分属于两个不同的Stage，前者是Parent Stage的最后一步，后者是Child Stage的第一步。...{Dataset, SparkSession} /** * Spark 2.x开始，提供了SparkSession类，作为Spark Application程序入口， * 用于读取数据和调度

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