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。...每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。 3. Spark Streaming 对实时数据流进行处理和控制。...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。...这个库包含可扩展的学习算法，比如分类、回归等需要对大量数据集进行迭代的操作。 5.GraphX 控制图、并行图操作和计算的一组算法和工具的集合。
在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...FCS：循环冗余校验字段，用来对数据进行校验，如果校验结果不正确，则将数据丢弃。该字段长4字节。 IEEE802.3帧格式 Length:长度字段，定义Data字段的大小。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...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。...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。
（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...为了总线访问安全，每个发送器必须用独属于自己的ID号往外发送帧(多个接收器的过滤器ID可以重复)，（可以让某种信号帧只使用特定的ID号，而每个设备都是某一种信号的检测源，这样就形成某一特定个设备都只是用特定的...2）使用远程帧来做信息请求:由于A直接发送B_ID号的数据帧，可能造成总线冲突，但若是A发送远程帧：远程帧的ID号自然是B发送帧使用的ID号（B_ID )。...当B（前提是以对过滤器设置接受B_ID类型的帧)接受到远程帧后，在软件（注意，是在软件的控制下，而不是硬件自动回应远程帧）控制下，往CAN总线上发送一温度信息帧，即使用B_ID作帧ID号往CAN总线上发送温度信息帧
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。...Spark自己维护offset 使用低层次的API 扩展：关于消息语义 实现方式 消息语义 存在的问题 Receiver at most once 最多被处理一次 会丢失数据 Receiver+WAL...//注意:通过打印接收到的消息可以看到,里面有我们需要维护的offset,和要处理的数据 //接下来可以对数据进行处理....或者使用transform返回和之前一样处理
数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。...Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。...但 PandasGUI 在 Grapher 部分下提供了使用 plotly 绘制的交互式图形。 我们通过将fare拖放到x下来创建fare的直方图。
会话技术-Cookie的使用 一 、会话概述 1.1 什么是会话？ 日常生活中：从拨通电话到挂断电话之间的一连串你问我答的过程就是一个会话。...1587172413825 1.2 会话技术 **问题：**Http是一个无状态协议，同一个会话的连续两个请求相互独立，彼此并不了解 作用：用于 存储 浏览器与服务器在请求和响应过程中产生的 数据 在一次会话中...(多次请求响应), 共享数据 客户端会话技术：cookie 服务器端会话技术：session 1587172824573 二、 Cookie 2.1 概述 Cookie作用：在一次会话的多次请求之间共享数据...这就是因为 Cookie 的作用了：京东的页面将游客加入购物车的商品信息保存到浏览器下，当使用同一个浏览器在一次会话中再次访问页面，那么商品信息就会自动随着cookie信息请求到 京东服务端，然后由京东服务将你之前选择的商品加入到购物车之中...cookie保存在硬盘上(持久的) cookie在可以在多个会话中(浏览器从打开到关闭多次: 访问服务器)共享数据 编写一个设置cookie的时长示例。
它可以让你在需要帮助时向你的朋友们求助。 什么是 tmate？ tmate 的意思是 teammates，它是 tmux 的一个分支，并且使用相同的配置信息（例如快捷键配置，配色方案等）。...使用 tmate 的必备条件 由于 tmate.io 服务器需要通过本地 ssh 密钥来认证客户机，因此其中一个必备条件就是生成 SSH 密钥 key。 记住，每个系统都要有自己的 SSH 密钥。...$ sudo dnf install tmate 如何使用 tmate 成功安装后，打开终端然后输入下面命令，就会打开一个新的会话，在屏幕底部，你能看到 SSH 会话的 ID，显示效果就像运行 tmux...SSH 会话 ID 给你的朋友或同事从而允许他们观看终端会话。...除了 SSH 会话 ID 以外，你也可以分享 web URL。 另外你还可以选择分享的是只读会话还是可读写会话。
Spark读取文本文件--textFile() def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions...针对SparkContext的textFile方法从读取单个文件、读取多个文件、读取文件目录下的文件以及通配符四个方面介绍textFile()的使用。.../code/part-*.txt") Spark读取数据库HBase的数据 由于 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat 类的实现，Spark...这个输入格式会返回键值对数据，其中键的类型为 org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable，而值的类型为org.apache.hadoop.hbase.client.Result...conf = HBaseConfiguration.create() conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "tablename") //确定要扫描HBase数据库的哪张表
会话技术-Session的使用 一、 Session 1.1 概述 session是服务器端的会话技术 # session的作用 在一次会话的多次请求之间共享数据，将数据保存到服务器端 # HttpSession...-> 看得懂) 备注: 钝化和活化的本质是序列化技术, 所以保存的存储数据类型需要实现serializable接口 我们使用的idea工具有坑: 1....1.7 Session特点 # session是服务器端的会话技术 作用: 在一次会话的多次请求之间共享数据 从浏览器第一次向服务器发起请求建立会话, 直到其中一方断开为止会话结束 1. session...手动销毁 * 作用范围 一次会话中，多次请求间（共享数据） # 会话的定义: 双方建立连接,连接期间的多次请求响应,直到一方断开连接为止 (B/S) 从浏览器第一次访问这个服务器,期间多次请求响应...session：存放当前会话的私有数据 servletContext:若需要所有的servlet都能访问到,才使用这个域对象.
大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候，首先会做的就是处理数据，尤其是将列表，转成成合适的形状。...而这里每一行，代表一条独立，完整的记录，一条与另外一条记录，没有直接的关系。 这种结构，也是一般关系型数据库的数据结构。...注册成了表f，使用spark sql语句，这里和oracle的透视语句类似 pivot语法： pivot( 聚合列 for 待转换列 in (列值) ) 其语法还是比较简单的。...为了展示数据好看一点，我特意使用语句 r.na().fill(0) 将空值`null`替换成了0。...为了防止OOM的情况，spark对pivot的数据量进行了限制，其可以通过spark.sql.pivotMaxValues 来进行修改，默认值为10000，这里是指piovt后的列数。
大部分代码都一样，需要注意的是新版API使用中Job类，旧版API使用JobConf类，另外导包的时候新版的相关jar包在org.apache.hadoop.mapreduce下，而旧版的相关jar包在...从HBase读数据 以下代码使用newAPIHadoopRDD()算子 package com.bonc.rdpe.spark.hbase import org.apache.hadoop.hbase...写数据的优化：Bulk Load 以上写数据的过程将数据一条条插入到Hbase中，这种方式运行慢且在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据，解决办法就是使用 Bulk...与使用HBase API相比，使用Bulkload导入数据占用更少的CPU和网络资源。 接下来介绍在spark中如何使用 Bulk Load 方式批量导入数据到 HBase 中。...参考文章： Spark读取Hbase中的数据 使用Spark读取HBase中的数据 在Spark上通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase Spark doBulkLoad数据进入hbase
在本实例中采用Dragon Bones自带的小龙动画 ? 用龙骨（DragonBones）做好动画后，选择导出为序列帧，然后放入unity中。 ?...点击转换线后我们可以在Inspector窗口中看到动画切换的细节。 ? 在这里我添加的控制方法是用一个变量来控制状态。可以先提前组织好转换的途径，把这个视图当作蓝图。...Setting项下面是关于动画的淡入淡出处理。 Conditions便是用来控制转换的条件用的。 然后这时我们进入Animation视图，这个视图是用来组织单个的小动画，更偏向美工的工作。 ?...然后我们在左侧时间线上拉入刚用龙骨导出的序列帧动画，以适当的间隔排列好 ? 全部完成后我们的动画就准备好了。...然后调试好改变变量的时机，试着运行一下就可以看到我们想要的物体成功以我们想要的动画来行动了！ ?
概述 在网上查阅了一下three.js关于帧缓存的使用，感觉很多都是关于three.js中后处理通道的使用的。...后处理通道确实使用FBO实现的，但其实我就是想获取某个时刻的渲染结果作为纹理，没必要在动态渲染中进行后处理。...对照代码来说，渲染器的清空色（背景色）是白色的： renderer.setClearColor(0xffffff, 1); //渲染器的背景色 但是由于给当前的场景根节点设置背景色为黑色：...而这个缓存场景是通过同一个渲染器绘制的，也就是缓存场景剩余的部分，就会是渲染器的背景色，也就是白色了。 3....参考 Quick Tip: How to Render to a Texture in Three.js 如何在ThreeJS中使用场景的渲染结果作为纹理？
我们这里使用的spark，优点来说是两个：一是灵活性高，二是代码简洁。...涉及的数据源有两个：Hive&MySQL；计算引擎：spark&spark-sql。...我们的demo中分为两个步骤： 1）从Hive中读取数据，交给spark计算，最终输出到MySQL； 2）从MySQL中读取数据，交给spark计算，最终再输出到MySQL另一张表。...DataFrame是spark-sql数据处理的核心。对DataFrame的操作推荐这样一篇博客。你可以去使用这些方法，实现复杂的逻辑。...对DataFrame对象，我们使用了select裁剪了其中4列数据(id, order_id, status, count)出来，不过不裁剪的话，会有7列(加上分区的year，month，day)。
前言 动画的使用 是 Android 开发中常用的知识 可是动画的种类繁多、使用复杂，每当需要 采用自定义动画 实现 复杂的动画效果时，很多开发者就显得束手无策 本文将详细介绍 Android 动画中...逐帧动画的原理 & 使用 ?...原理 将动画拆分为 帧 的形式，且定义每一帧 = 每一张图片 逐帧动画的本质：按序播放一组预先定义好的图片 ---- 3....特点 优点：使用简单、方便 缺点：容易引起 OOM，因为会使用大量 & 尺寸较大的图片资源 尽量避免使用尺寸较大的图片 ---- 5....总结 本文对Android 动画中的 逐帧动画 进行了详细分析 关于Android 动画的系列文章： 动画的使用，请参考文章： Android 属性动画：这是一篇很详细的 属性动画 总结&攻略
1、如果使用PPP协议，帧最大长度1510字节，其中数据长度（加载上层的协议数据）不超过1500字节； 2、如果在以太网中，帧的长度为：64～1518字节（10～100Mbps 的以太网），1G及以上的以太网...，帧长度为512~1518字节；其中数据长度（加载上层的协议数据）不超过1500字节。
前言 视频制作者往往对于高帧率的视频画面有所追求，因为更高帧率的画面意味着在相同时间内能够播放更多帧画面，意味着视频观感更为流畅。 本篇就来尝试一个开源的自动补帧算法——RIFE。...(Backward Warping)，得到两张预测图片，最后和第二帧的图片，一起经过一个融合过程(Fusion Process)，最终输出中间帧(第一帧和第二帧之间)的预测图片。...论文最后，作者给出了各算法详细的数据比较和可视化比较结果，可以看到RIFE基本处于领先地位，而且它在模型复杂度上也比其它模型要好很多。 更多具体细节不仔细研究了，需要进一步了解可以看原论文。...视频中将RIFE的效果和PR自带的帧采样，光流法，帧混合效果进行对比，这三种补帧方式简介如下： 帧采样：在调整视频的播放速度之后，多出来的帧或空缺的帧按现有前后帧来生成。也就是复制前后帧。...光流法：软件根据上下帧来推断像素移动的轨迹，自动生成新的空缺帧。有点类似于运动模糊计算方法。 帧混合：混合上下两帧合并生成一个新的帧来填补空缺。
我们在windows开发机上使用spark的local模式读取远程hadoop集群中的hdfs上的数据，这样的目的是方便快速调试，而不用每写一行代码或者一个方法，一个类文件都需要打包成jar上传到linux...上，再扔到正式的集群上进行测试，像功能性验证直接使用local模式来快速调测是非常方便的，当然功能测试之后，我们还需要打包成jar仍到集群上进行其他的验证比如jar包的依赖问题，这个在local模式是没法测的...一个样例代码如下： 如何在spark中遍历数据时获取文件路径： 如果遍历压缩文件时想要获取文件名，就使用newAPIHadoopFile，此外在本地调试下通过之后，提交到集群运行的时候，一定要把uri去掉...最后我们可以通过spark on yarn模式提交任务，一个例子如下： 这里选择用spark提交有另外一个优势，就是假如我开发的不是YARN应用，就是代码里没有使用SparkContext，而是一个普通的应用...，就是读取mysql一个表的数据，写入另外一个mysql，这里跟MR没有关系，但是我依然可以用spark-sumbit提交，这时候是不会提交到YARN上的，但是程序会按普通程序运行，程序依赖的jar包，
使用Spark访问Hive表，将读表数据导入到HBase中，写入HBase有两种方式：一种是通过HBase的API接口批量的将数据写入HBase，另一种是通过BulkLoad的方式生成HFile文件然后加载到...本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark读取Hive表数据通过BulkLoad的方式快速的将数据导入到HBase。...本篇文章主要使用HBase中hbase-spark包提供的HBaseContext来实现，需要准备hbase-spark的依赖包并部署到Spark集群。...5.总结 ---- 1.本篇文章是使用hbase-spark包中提供的bulkload方法生成HFile文件，然后将生成的文件导入到HBase表中。...2.使用bulkload的方式导入数据到HBase表时，在load HFile文件到表过程中会有短暂的时间导致该表停止服务（在load文件过程中需要先disable表，load完成后在enable表。
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