连接后 ，cd到对应目录下，对文件进行操作
使用Impala对kudu进行DML操作一、将数据插入Kudu表impala允许使用标准 SQL 语句将数据插入Kudu1、插入单个值创建表CREATE TABLE `my_first_table...' = '1');此示例插入单个行INSERT INTO my_first_table VALUES (50, "zhangsan");查看数据select * from my_first_table使用单个语句插入三行...VALUES (1, "john"), (2, "jane"), (3, "jim");2、批量插入Batch Insert从 Impala 和 Kudu 的角度来看，通常表现最好的方法通常是使用
0x00 概述 本文记录在sed awk命令配合下，给kubectl构建参数，实现对pod的操作。...0x01 使用printf或者print格式化输出获取参数 printf /** echo abc def | awk '{printf("111 %s 222 %s", $1, $2)}' 111...deleteAbove2GbPods.log echo $i | awk -F, '{print("kubectl delete pod ", $2, " -n ",$1)}' | /bin/bash; done */ 以上使用的...kubectl delete正常删除，可能会导致脚本卡住或者耗时过长，使用的话可以使用强制删除pod命令，替换上面的命令 /** kubectl delete pod podName -n NAMESPACE
使用Impala对kudu更改表属性操作开发人员可以通过更改表的属性来更改 Impala 与给定 Kudu 表相关的元数据。...ALTER TABLE PERSON RENAME TO person_temp;编辑重命名impala表的时候，只会修改impala表的名字，不会修改kudu表名的名字，如果想修改kudu表名的话，需要使用...kudu.table_name属性来重命名基础Kudu表：结论：在impala2.11及impala3.2之间的版本是无法修改kudu.table_name属性的三、将外部表重新映射到不同的Kudu表如果用户在使用过程中发现其他应用程序重新命名了...);重新映射外部表，指向不同的kudu表：ALTER TABLE external_tableSET TBLPROPERTIES('kudu.table_name' = 'hashTable')上面的操作是
所以每天的工作周报，每周的项目进度等等标准化的汇报事项，我都通过自动化脚本的方式进行处理。 想法 通常衡量一件事是否可以用脚本实现，主要看能否标准化和重复使用次数。...也就是说，经常要重复要做的标准化的事项可以用自动化的脚本去代替，往往这样的操作可以提高自身的工作效率，这样你就可以有更多的时间去学习「浪」了。...像我目前遇到的，每天需要在群里汇报下今天的工作内容及进度，每周要发下项目的整体进度等等，完全可以使用自动化的脚本去处理。...这里以我每周要发送一份项目进度为例，目标Excel如下格式： ?...由于涉及到公司内部的一些敏感信息，所以不能贴完整的代码，但整体思路基本如上面所说，熟练使用上面的几个组件，相信大部分类似的需求都能轻松搞定。
从上图可以看到我们可以正常在vscode里面使用git原生命令，如果你的电脑不行，可自行百度如何安装git并在vscode里面使用（如果已经安装了可能需要弄个环境变量），我的是mac，所以就没有做那么多操作了...常用命令大全 2 项目实战，使用git命令对代码进行管理（拉取、推送代码等全套纯命令操作）# 2.1 项目操作场景（从初中级前端开发角度出发）# 正常一个项目的开发流程为这样，由产品经理设计好原型，UI...（这种适合1-2人） 2.2 使用git命令对代码进行拉取、推送、提交（重点概念理解）# 2.2.1 克隆远程github仓库代码 git clone https://github.com/front-end-study-GoGoGo...1）； 切换回自己分支后注意，如果主分支没有新的代码，那么我们就不用执行合并分支代码的操作，当然执行了也没事，执行下面这些代码就是为了让我们的自己分支的代码包含主分支的最新代码的 切换、合并分支及推送、...# 这一小节主要介绍使用vscode自带的git操作功能对托管的代码进行操作，主要对代码分支切换、拉取、合并、推送、提交操作（也就是日常中常用的）。
从上图可以看到我们可以正常在vscode里面使用git原生命令，如果你的电脑不行，可自行百度如何安装git并在vscode里面使用（如果已经安装了可能需要弄个环境变量），我的是mac，所以就没有做那么多操作了...2 项目实战，使用git命令对代码进行管理（拉取、推送代码等全套纯命令操作） 2.1 项目操作场景（从初中级前端开发角度出发） 正常一个项目的开发流程为这样，由产品经理设计好原型，UI设计师把UI做好...（这种适合1-2人） 2.2 使用git命令对代码进行拉取、推送、提交（重点概念理解） 2.2.1 克隆远程github仓库代码 git clone https://github.com/front-end-study-GoGoGo...1）； 切换回自己分支后注意，如果主分支没有新的代码，那么我们就不用执行合并分支代码的操作，当然执行了也没事，执行下面这些代码就是为了让我们的自己分支的代码包含主分支的最新代码的 切换、合并分支及推送...这一小节主要介绍使用vscode自带的git操作功能对托管的代码进行操作，主要对代码分支切换、拉取、合并、推送、提交操作（也就是日常中常用的）。
相比批处理模式，这是一种截然不同的处理方式。流处理方式无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作。...在拓扑的尾部，可以使用最终的Bolt输出作为相互连接的其他系统的输入。 Storm背后的想法是使用上述组件定义大量小型的离散操作，随后将多个组件组成所需拓扑。...数据依然可以恢复，但常规处理操作可以执行得更快。 另一个优化是对批处理任务进行分解，这样即可在需要的时候调用不同阶段和组件。借此Flink可以与集群的其他用户更好地共存。...对任务提前进行分析使得Flink可以查看需要执行的所有操作、数据集的大小，以及下游需要执行的操作步骤，借此实现进一步的优化。 优势和局限 Flink目前是处理框架领域一个独特的技术。...最适合的解决方案主要取决于待处理数据的状态，对处理所需时间的需求，以及希望得到的结果。具体是使用全功能解决方案或主要侧重于某种项目的解决方案，这个问题需要慎重权衡。
1.1 背景介绍 1.1.1 诞生 开源社区一直把大部分注意力集中在web和SOA框架中，基于java的批处理框架确很少，因此一个标准的、可重用的批处理框架对我们来说很重要。...Spring Batch作为Spring的子项目，是一款轻量级的综合批处理框架，通过它可以构建出壮健的企业级批处理应用，因为基于Spring，所以开发者十分容易上手使用。...这里就需要一个框架需要以下几点： 支持对多种数据源进行操作 能够定义不同job之间的顺序关系 能够定义每个job的输入和输出数据操作 对异常输入数据有校验机制和弹性处理 支持job重跑等处理机制 这不就是一个批处理框架需要的基础功能吗...下图为处理流程，reader读，processor处理校验数据，writer写数据（入参是list，减少io次数） 1.3 处理原则 下面是一些处理原则，可参考 尽量使用公用模块 尽量简化操作，不要有复杂的业务逻辑...更不要处理一条数据还要调外部接口进行数据加工 尽可能少的IO操作 同一个批处理文件不要处理2次 尽可能压力测试
前言 提到自动化解决方案，相信大部分人会想到用 Python 语言，只需要根据功能场景，编写 Python 脚本即可 相反，PC 端的 Batch 批处理 似乎快被忘记了，很多人对它嗤之以鼻，认为这么古老的脚本语言貌似没什么用...通过配置删除模式，可以删除任意文件，包含隐藏、只读、系统文件 copy：拷贝文件 pause：暂停命令，一般放在批处理文件最后一行 goto：跳转命令，一般和「 : 任务名称 」搭配使用，执行一个循环任务...move 的作用是：将源文件移动到新的文件夹中 2、删除当前目录（包含子目录）下所有的 build 文件夹 使用 Android Studio 编译后，如果项目存在多个 Module，可能会存在多个...~dp0：批处理文件当前目录 /s：从所有子目录下删除文件 /q：指定以「 安静模式 」执行删除操作，删除不需要确认 相比 Python 脚本，批处理脚本代码更简洁 3、执行 Python 脚本定时任务...Python 语法更加优雅易懂，大量的依赖库可以直接使用；批处理在 PC 端某些特点的场景，无论是编写还是使用，都有它特定的优势 当然，可以使用转换工具将批处理脚本转为 EXE 可执行程序，供 Python
（例如，回滚时） 批处理事务 原则与建议 当我们构建一个批处理的过程时，必须注意以下原则： 1、通常情况下，批处理的过程对系统和架构的设计要够要求比较高，因此尽可能的使用通用架构来处理批量数据处理...2、批处理应该尽可能的简单，尽量避免在单个批处理中去执行过于复杂的任务。我们可以将任务分成多个批处理或者多个步骤去实现。 3、保证数据处理和物理数据紧密相连。...4、尽可能减少系统资源的使用、尤其是耗费大量资源的IO以及跨服务器引用，尽量分配好数据处理的批次。 5、定期分析系统的IO使用情况、SQL语句的执行情况等，尽可能的减少不必要的IO操作。...优化的原则有： 尽量在一次事物中对同一数据进行读取或写缓存。 一次事物中，尽可能在开始就读取所有需要使用的数据。 优化索引，观察SQL的执行情况，尽量使用主键索引，尽量避免全表扫描或过多的索引扫描。...6、不要在批处理中对相同的数据执行2次相同的操作。 7、对于批处理程序而言应该在批处理启动之前就分配足够的内存，以免处理的过程中去重新申请新的内存页。
- BigTop：为了创造一个更正式的程序或框架Hadoop的子项目及相关组件的目标提高Hadoop的平台，作为一个整体的包装和互操作性测试。...Apache Spark有其流API项目，该项目通过短间隔批次允许连续处理。Apache Spark本身并不需要Hadoop操作。但是，它的数据并行模式，需要稳定的数据优化使用共享文件系统。...Flink可配合使用的基本组件包括： - Stream（流）是指在系统中流转的，永恒不变的无边界数据集 - Operator（操作方）是指针对数据流执行操作以产生其他数据流的功能 - Source...批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征： 有界：批处理数据集代表数据的有限集合 持久：数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中 大量：批处理操作通常是处理极为海量数据集的唯一方法 批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作...相比批处理模式，这是一种截然不同的处理方式。 流处理方式无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作。
批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。 批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征......相比批处理模式，这是一种截然不同的处理方式。流处理方式无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作。...在拓扑的尾部，可以使用最终的Bolt输出作为相互连接的其他系统的输入。 Storm背后的想法是使用上述组件定义大量小型的离散操作，随后将多个组件组成所需拓扑。...数据依然可以恢复，但常规处理操作可以执行得更快。 另一个优化是对批处理任务进行分解，这样即可在需要的时候调用不同阶段和组件。借此Flink可以与集群的其他用户更好地共存。...对任务提前进行分析使得Flink可以查看需要执行的所有操作、数据集的大小，以及下游需要执行的操作步骤，借此实现进一步的优化。 优势和局限 Flink目前是处理框架领域一个独特的技术。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。 Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。...流处理的特点是无界、 实时， 流处理方式无需针对整个数据集执行操作， 而是对通过系统传输的每个数据项执行操作， 一般用于实时统计。...有界数据流： 有界数据流有明确定义的开始和结束，可以在执行任何计算之前通过获取所有数据来处理有界流， 处理有界流不需要有序获取， 因为可以始终对有界数据集进行排序， 有界流的处理也称为批处理。...底层过程函数（Process Function） 与 DataStream API 相集成， 使其可以对某些特定的操作进行底层的抽象， 它允许用户可以自由地处理来自一个或多个数据流的事件， 并使用一致的容错的状态...Table API 程序声明式地定义了什么逻辑操作应该执行， 而不是准确地确定这些操作代码的看上去如何 。
它提供了一种可扩展的模型来定义和执行批处理作业，将作业划分为多个步骤（Step），每个步骤又由一个或多个任务块（Chunk）组成。...创建第一个批处理作业 在Spring Batch中，一个批处理作业由一个或多个步骤组成，每个步骤又由一个或多个任务块组成。...同时，我们使用了ItemProcessor对读取的学生信息进行转换和校验。这个例子还展示了Spring Batch对不同数据源和数据格式的支持，以及如何配置和组装作业步骤来完成整个批处理任务。...事务管理：在批处理作业中，对于需要保证数据一致性和完整性的操作，应使用适当的事务管理机制。可以配置事务边界，确保每个步骤或任务块在独立的事务中执行。...任务启动器用于启动和管理分布式任务，任务监听器用于在任务执行期间执行一些操作。
SpringBatch介绍 在企业领域,有很多应用和系统需要在生产环境中使用批处理来执行大量的业务操作.批处理业务需要自动地对海量数据信息进行各种复杂的业务逻辑处理,同时具备极高的效率,不需要人工干预....以接口形式提供通用的核心服务，以便所有项目都能使用 提供简单的默认实现，以实现核心执行接口的“开箱即用” 易于配置、定制和扩展服务,基于spring框架的各个层面 所有的核心服务都可以很容易地扩展与替换...尽可能多地在内存中执行大部分操作。 审查应用程序I/O(分析SQL语句)以避免不必要的物理I/O。...典型的批处理选项包括: 在一个批处理窗口中执行常规离线批处理 并发批处理/在线处理 同一时刻有许多不同的批处理(runs or jobs)在并行执行 分区(即同一时刻,有多个实例在处理同一个job) 上面这些的组合...在一个批处理窗口中的常规处理 对于运行在一个单独批处理窗口中的简单批处理,更新的数据对在线用户或其他批处理来说并没有实时性要求,也没有并发问题,在批处理运行完成后执行单次提交即可.
在执行长CPU操作时，GPU这种昂贵的资源在大量的空闲等待中浪费了； 使用有限的资源来批量处理数以亿计的图片是很困难的； 在发布/订阅模式下，消息输入节奏要和使用节奏严格匹配。...这款应用对整个相册进行打分和分类，与EyeEm库没有任何关系。这个新项目需要开发一个平台无关的系统，可以利用现有模型里处理任何输入的图片。...Espresso 协调者 保持各种可操作性意味着需要更高的兼容性，舍弃在每台GPU机器的单一进程运行中多个模型的方案，而是采用一个Python进程运行一个模型，这称为minion。...批处理与扩展 在GPU上执行推理的最快方式，是把多个输入合并为单个批处理传入到模型中，而不是多次单独进行运算。...的独立扩展； 把预处理转移到独立的服务器上，避免CPU任务占据GPU机器； 在minion上，尽可能少的执行批处理，以保证最好的资源使用率。
b、关闭所有在 update 类中执行 log 的打印操作(Unity 中一次 log 打印有时长达 7ms，Profiler 数据)。...所以在大量字符串拼接或频繁对某一字符串进行操作时最好使用 StringBuilder，不要使用 String）。 2、尽量不要使用 foreach，而是使用 for。...2、使用不同的缩放比例的物体，unity 将无法对这些物体进行批处理。比如（1,1,1）和（1,2,2）就不会动态批处理，但是（1,1,1）和（2,2,2）会动态批处理。...4、多通道的 shader 会中断批处理操作（为了达到特殊的渲染目的，可能某个物体要多遍渲染.这是就要多个通道）。 5、在脚本中动态地指定了物体的材质，也不会进行批处理。...知道了它的原理，它的某些坑就比较清晰了： 1、在一个平行光、环境光下，没有问题，但是如果你使用了多个平行光，点光源，聚光灯这种复杂的光源去照射物体，那么静态批处理就会被打断。
一、Flink 简介 Apache Flink 诞生于柏林工业大学的一个研究性项目，原名 StratoSphere 。...2014 年，由 StratoSphere 项目孵化出 Flink，并于同年捐赠 Apache，之后成为 Apache 的顶级项目。...简单来说，Flink 是一个分布式的流处理框架，它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。...这和 Spark Streaming 的思想是完全相反的，Spark Streaming 的核心是批处理，它将流处理看成是批处理的一种特殊情况， 即把数据流进行极小粒度的拆分，拆分为多个微批处理。...4.2 Task & SubTask 上面我们提到：TaskManagers 实际执行的是 SubTask，而不是 Task，这里解释一下两者的区别： 在执行分布式计算时，Flink 将可以链接的操作
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