Spark Streaming能够按照batch size（如1秒）将输入数据分成一段段的离散数据流（Discretized Stream，即DStream），这些流具有与RDD一致的核心数据抽象，能够与...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...MyReceiver：自定义Receiver通过私有方法receive()方法读取HBase数据并调用store(b.toString())将数据写入DStream。...表数据并将数据写入HDFS * creat_user: Fayson * email: htechinfo@163.com * creat_date: 2018/1/9 * creat_time...的Receiver来查询HBase表中的数据，我们可以根据自己数据源的不同来自定义适合自己源的Receiver。
开发工具：VS2017 语言：C# DotNet版本：.Net FrameWork 4.0及以上 一、为了演示使用程序读取控制台数据，现在需要编写一个控制台程序，代码如下： using System;...以上是必备的应用程序，如果不使用该程序，可以使用System32文件夹下的cmd.exe来当做控制台应用程序； 二、将以上生成的程序Test.exe拷贝到D盘根目录下； 三、新建一个控制台应用程序（MainConsoleApp...等方法读取标准流数据。...Process.StandardInput.WriteLine：将数据写入标准流； Process.StandardOutput.ReadLine（或ReadToEnd）：从标准流读取数据。...四、该程序将向Test.exe写入数据，并从Test.exe读回数据，这里使用了重定向技术，运行结果如下： ?
图片要在Lua脚本中实现对Redis数据库的读取和写入操作，可以使用Redis的EVAL命令执行Lua脚本，在脚本中调用Redis的读写操作。...local key = "mykey"local value = "myvalue"-- 写入数据redis.call("SET", key, value)-- 读取数据local result = redis.call...("GET", key)return result在示例中，首先声明了一个key和value变量，然后通过redis.call函数调用Redis的SET命令将数据写入数据库。...接着通过redis.call函数调用Redis的GET命令读取刚才写入的数据。最后将读取的结果作为返回值返回。执行EVAL命令执行这个Lua脚本，可以使用Redis的EVAL命令。...请注意，在实际的应用中，可以根据需要在Lua脚本中编写更复杂的逻辑，调用Redis提供的各种读写命令来操作数据。
在上一期的内容中，我带大家完成了Linux子系统的安装，今天我们就要开始在Linux子系统上安装LDSC了，这也是一个很大的坑！！！...下面的Linux代码是帮助升级相关软件的 sudo apt-get update sudo apt-get install --reinstallbuild-essential 然后下载Anaconda.../installers），安装到最后一步可以将其配置到环境变量里，这样就可以直接使用Anaconda的相关功能了。...，建议开启代理，这样可以直接使用bioconda下载相关依赖包，如果无法使用代理的话，可以使用国内的镜像 conda config --add channels bioconda conda config...--add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ 接下来一步一步安装所需的软件和安装包： conda install
XML:NAMESPACE PREFIX = O /> Top 工具可以监视最消耗系统资源的进程 Pid 即process id，Windows是多线程服务器,每个进程包含一系列线程，这个与UNIX不同...所以只用TOP工具我们还无法找出每个连接的用户进程。 ? 71% 00000000?1?16384?0?8:52:53.936 No Name Found 0% 00000008?4116?...0:00:00.170 SQLPLUS.EXE 如果windows上由于某个进程的sql或其他问题导致资源过度占用或消耗,比如如下这样一条语句,那么我们怎样来找到这条问题sql呢? ?...使用getsql.sql脚本即可获得当前正在执行的SQL语句： REM getsql.sql REM author eygle REM 在windows上,已知进程ID,得到当前正在执行的语句 REM...在windows上,进程ID为16进制,需要转换,在UNIX直接为10进制 SELECT /*+ ORDERED */ sql_text FROM v$sqltext a
前言 之前写了一篇如何在windows系统上安装Tensorflow Object Detection API？ 然后就想着把数据集换成自己的数据集进行训练得到自己的目标检测模型。...于是就自己来撸一篇教程，方便自己也给别人一些参考吧~ 目录 基于自己数据集进行目标检测训练的整体步骤如下： 数据标注，制作VOC格式的数据集 将数据集制作成tfrecord格式 下载预使用的目标检测模型...数据标注，制作VOC格式的数据集 数据集当然是第一步，在收集好数据后需要进行数据的标注，考虑到VOC风格，这里推荐使用LabelImg工具进行标注。 ?...（这是github上生成文件的修改版） # 将CSV文件和图像数据整合为TFRecords """ name: generate_tfrecord.py Usage: # From tensorflow...下载预使用的目标检测模型 准备好训练数据后，选择模型进行训练，下载官方预训练模型【Github】 对于目标检测，可以考虑选择几种最常用的模型： ssd_mobilenet_v1_coco ssd_mobilenet_v2
今天分享 Java 对象序列化的不同方法，并对不同序列化方式的性能进行基准测试。 关于持久队列来讲，必须将 Java 堆内存的对象转换成文件中的二进制数据，对象序列化的性能将显著影响整体的性能表现。...默认方式（即writeObject()和readObject()显式声明）需要反映对象字段并逐个读取/写入它们，这可能是一项比较消耗性能的操作。...默认序列化通常包括以下步骤： 使用反射识别非瞬态场 使用反射读取/写入已识别的字段值 将字段值写入/读取为目标格式（例如二进制格式） 字段的关系可以被缓存，这样可以进一步提高性能。...这提供了对序列化过程的完全控制，并允许使用自定义代码而不是通过反射来读取字段，这将提高性能。...Java 标准中未指定字段的布局方式，该标准允许单独的 JVM 实现优化。 许多方案会按字段大小降序对原始类字段进行排序，并依次排列它们。这样做的好处是可以在甚至原始类型边界上执行读取和写入操作。
一、简介 在上一篇文章 HBase 基础入门 中，我们已经介绍了 HBase 的一些基本概念，以及如何安装使用的方法。...我们可以通过 hbase-client 来实现 HBase 数据库的操作。所以，这次主要介绍该组件的基本用法。...下面这个图，有助于理解 Client 与 HBase 集群的交互架构： ? 下面开始介绍 client 的使用。...表； 定义 name/state 两个列簇； 写入列数据； 读取列、行，范围读取； 删除操作 最终实现的代码如下： private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger...原因 客户端无法解析HMaster实例节点的主机名 解决办法 需要编辑 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 文件，添加对应的映射，如下： 47.xx.8x.xx
HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 ...2.与传统数据库的对比 传统数据库遇到的问题： 1）数据量很大的时候无法存储 2）没有很好的备份机制 3）数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑...4)HFile是HBase中真正实际数据的存储格式，HFile是二进制格式文件，StoreFile就是对HFile进行了封装（其实就是一个东西）， 然后进行数据的存储。 ...Client先访问zookeeper，从meta表读取region的位置，然后读取meta表中的数据。... 先从MemStore找数据，如果没有，再到StoreFile上读(为了读取的效率)。
Spark Streaming读取HBase的数据并写入到HDFS》，关于SparkStreaming的应用场景很多，本篇文章Fayson主要介绍使用Scala语言开发一个SparkStreaming应用读取...Kafka数据并写入HBase。...内容概述 1.环境准备 2.编写SparkSteaming代码读取Kafka数据并写入HBase 3.流程测试 4.总结 测试环境 1.CM和CDH版本为5.12.1 2.采用root用户操作 前置条件...1.集群已安装Kafka 2.环境准备 ---- 1.编写向Kafka生成数据的ReadUserInfoFIleToKafka.java代码，具体内容可以在Fayson的GitHub上查看 https...2.在获取HBase的Connection后，完成数据入库后记得close掉，否则在应用运行一段时间后就无法获取的Zookeeper的连接，导致数据无法入库。
ip地址 port：要使用的 TCP 端口。...下面使用Modbus TCP协议读取甲烷/非甲烷总烃 (5900)设备中总烃、甲烷、NMHC这3个寄存器（寄存器地址分别为22,25,28）中的浓度。...非甲烷总烃设备的Modbus寄存器地址定义表 例如，要读取非甲烷总烃设备的总烃、甲烷CH4、NMHC非甲烷总烃对应的浓度， 相关监测因子参数的Modbus寄存器定义如下： 名称 数据 地址 系数 值...，对应Modbus寄存器地址分别为：22,25,28，获取对应寄存器数据后还需要乘以0.01 在Windows10下VS2017中，使用libmodbus库，使用Modbus TCP协议读取对应寄存器中的数据...int addr = 22; // 读取的寄存器数据个数 int nb = 10; // 用于保存接收数据 uint16_t *tab_rp_registers; // TCP //
这个类型主要用作序列化映射到已经存在Hbase表的数据，适配HBase Bytes.toBytes(int)方法。...此类型与 SQL 92中的Time类型不兼容 16 DATE java.sql.Date 格式： yyyy-MM-dd hh:mm:ss 二进制表示是8位byte的long类型数据, 数据内容是客户端时区自...，所以只能用来做查询，无法通过视图对源数据进行修改等操作。...因此，如果hbase表中的数据的写是由phoenix写入的,不会出现问题，因为对数字的编解码都是phoenix来负责。...如果hbase表中的数据不是由phoenix写入的，数字的编码由hbase负责. 而phoenix读数据时要对数字进行解码。 因为编解码方式不一致。导致数字出错。
HBase 与 Hadoop 的关系 HDFS 为分布式存储提供文件系统 针对存储大尺寸的文件进行优化，不需要对 HDFS 上的文件进行随机读写 直接使用文件 数据模型不灵活 使用文件系统和处理框架 优化一次写入...，多次读取的方式 HBase 提供表状的面向列的数据存储 针对表状数据的随机读写进行优化 使用 key-value 操作数据 提供灵活的数据模型 使用表状存储，支持 MapReduce，依赖 HDFS...需求：读取 HBase 当中一张表的数据，然后将数据写入到 HBase 当中的另外一张表当中去。...注意：我们可以使用 TableMapper 与 TableReducer 来实现从 HBase 当中读取与写入数据。...HDFS和HBase各自使用场景 首先一点需要明白：Hbase是基于HDFS来存储的。 HDFS： 一次性写入，多次读取。 保证数据的一致性。
避免产生热点的方式也就是尽可能的将rowkey均匀分散到所有的region上，下面介绍了几种rowkey设计常用的方式： 第一：加盐（salting） 加盐是指在rowkey的前缀添加随机数据，使rowkey...a-foo0003 b-foo0001 c-foo0004 d-foo0002 （ps：由于现在可以向四个region写数据，理论上，性能比之前向同一个region写吞吐量提升四倍） 并且，如果后续有新的数据写入...，rowkey也就会随机的添加前缀，写到不同的region中 缺点：加盐虽然可以很大程度的避免热点问题，提升写入效率，但是由于rowkey被随机的添加了salt值，在读取时候要付出额外的开销。...具体怎么读取加盐后的数据，后面再做介绍 第二：哈希（hashing） 哈希的算法有多种，在rowkey设计中用的比较多的大概就是MD5了吧,但是需要注意的是MD5散列还是有碰撞的可能性的，概率很小，但是不是零...System.out.println("md5 digest as string length: " + sbDigest.length); // returns 26 但是，也有一个缺点，就是如果使用这种二进制表示的类型时候
本篇博客，博主为大家介绍的是Spark的数据读取与保存。 ? ---- 数据读取与保存 Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。...注意：使用RDD读取JSON文件处理很复杂，同时SparkSQL集成了很好的处理JSON文件的方式，所以应用中多是采用SparkSQL处理JSON文件。...文件系统类数据读取与保存 2.1 HDFS Spark的整个生态系统与Hadoop是完全兼容的,所以对于Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型,Spark也同样支持.另外,由于Hadoop...4）分区值: 指定由外部存储生成的RDD的partition数量的最小值,如果没有指定,系统会使用默认值defaultMinSplits。...2.如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD
，产出 date_time 字段数据； d) 随机一个通话时长，单位：秒，产出 duration 字段数据； e) 将产出的一条数据拼接封装到一个字符串中； f) 使用 IO 操作将产出的一条通话数据写入到本地文件中...思路： a) 编写 kafka 消费者(使用新API)，读取 kafka 集群中缓存的消息，并打印到控制台以观察是否成功； b) 既然能够读取到 kafka 中的数据了，就可以将读取出来的数据写入到...HBase 中，所以编写调用 HBase API 相关方法，将从 Kafka 中读取出来的数据写入到 HBase； c) 以上两步已经足够完成消费数据，存储数据的任务，但是涉及到解耦，所以过程中需要将一些属性文件外部化... // 测试 System.out.println(record.value()); // 将从 Kafka 中读取出来的数据写入到...3.2.5、编写代码：优化数据存储方案 现在我们要使用 HBase 查找数据时，尽可能的使用 rowKey 去精准的定位数据位置，而非使用 ColumnValueFilter 或者 SingleColumnValueFilter
JavaAPI，我们可以实现伴随HBase操作的MapReduce过程，比如使用MapReduce将数据从本地文件系统导入到HBase的表中，比如我们从HBase中读取一些原始数据后使用MapReduce...CellUtil.cloneQualifier(cell)))){ //向该列cell加入到put对象中 put.add(cell); } } } //将从fruit读取到的每行数据写入到...context中作为map的输出 context.write(key, put); } } 构建WriteFruitMRReducer类，用于将读取到的fruit表中的数据写入到fruit_mr表中...(3) 基于HDFS、MapReduce Hive存储的数据依旧在DataNode上，编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行。...6.4.2 HBase与Hive集成使用 尖叫提示：HBase与Hive的集成在最新的两个版本中无法兼容。
（2）通过row key的range （3）全表扫描 5.2：列族：Column Family： 列族在创建表的时候声明，一个列族可以包含多个列，列中的数据都是以二进制形式存在，没有数据类型...region （c）：可以看出，client 访问hbase 上数据的过程并不需要master 参与，寻址访问先zookeeper再regionserver，数据读写访问regioneserver。...存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。...时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由HBASE(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒 的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。...)); s1.setFilter(f); 注意：如果过滤器过滤的列在数据表中有的行中不存在，那么这个过滤器对此行无法过滤。
为了防止 hotspotting 写入，请设计行键，使真正需要在同一个区域中的行成为行，但是从更大的角度来看，数据将被写入整个群集中的多个区域，而不是一次。...请考虑以下示例，该示例显示 salting 可以跨多个 RegionServer 传播写入负载，并说明读取的一些负面影响。...由于您现在可以写入四个不同的区域，因此理论上写入时的吞吐量是吞吐量的四倍，如果所有写入操作都在同一个区域，则会有这样的吞吐量。...以这种方式，Salting 试图增加写入吞吐量，但在读取期间会产生成本。...，使用类型的二进制表示会使您的数据难以在代码之外读取。
并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合，进行数据的写入与读取。鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少，故作此文。...本文将分两部分介绍，第一部分讲解使用 HBase 新版 API 进行 CRUD 基本操作；第二部分讲解如何将 Spark 内的 RDDs 写入 HBase 的表中，反之，HBase 中的表又是如何以 RDDs...插入、查询、扫描、删除操作 HBase 上的操作都需要先创建一个操作对象Put,Get,Delete等，然后调用Table上的相对应的方法 try{//获取 user 表val table = conn.getTable...= null) table.close()}}finally {conn.close()} Spark 操作 HBase 写入 HBase 首先要向 HBase 写入数据，我们需要用到PairRDDFunctions.saveAsHadoopDataset...方法写入HBase localData.saveAsHadoopDataset(jobConf) 读取 HBase Spark读取HBase，我们主要使用SparkContext 提供的newAPIHadoopRDDAPI
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