展开

关键词

简析Spark StreamingFlink的Kafka动态感知

根据官方文档(如上图),spark-streaming-kafka-0-10才支持Kafka的动态感知(即Dynamic Topic Subscription),翻翻源码,来到o.a.s.streaming.kafka010 paranoidPoll()方法来seek到每个TopicPartition对应的offset位置,并且通过latestOffsets()方法找出那些新加入的partition,并维护它们的offset,实现了动态感知 如上图),Flink是支持Topic/Partition Discovery的,但是默认并未开启,需要手动配置flink.partition-discovery.interval-millis参数,即动态感知新 o.a.f.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumerBase抽象类,在其run()方法中,会先创建获取数据的KafkaFetcher,再判断是否启用了动态感知 getTaskNameWithSubtasks()); discoveryLoopThread.start(); } 可见,Flink通过名为PartitionDiscoverer的组件来实现动态感知

98910

关于Spark Streaming感知kafka动态分区的问题

新增加的分区会有生产者往里面写数据,而Spark Streaming跟kafka 0.8版本结合的API是满足不了动态发现kafka新增topic或者分区的需求的。 这么说有什么依据吗? currentOffsets.keySet) 这个是根据currentOffsets信息来获取最大的offset,由此此处继续深入发现,由于它只是根据currentOffsets信息来获取最大的offset,没有去感知新增的分区 ,所以Spark Streaming与kafka 0.8结合是不能动态感知分区的。 kafka 0.10版本 相似的我们也可以直接去看kafka 0.10这块的源码去检查,他是否会动态生成kafka分区。

43040
  • 广告
    关闭

    开发者专享福利,1988元优惠券限量发放

    带你体验博客、网盘相册搭建部署、视频渲染、模型训练及语音、文字识别等热门场景。云服务器低至65元/年,GPU15元起

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    hiflow场景链接器-实时疫情动态感知

    在当下公共卫生安全面临极大挑战的情况下,那么作为个人,每天动态实时的知道自己所在城市的疫情情况,做好个人卫生安全的应对,是十分有必要的。

    8920

    zookeeper实现动态感知服务器上下线

    zookeeper的动态感知   动态感知其实利用的就是zookeeper的watch功能,我们先来看下常规的负载均衡服务器的结构 ? 再来看下我们用zookeeper实现的结构 ? 文字描述: 1.感知上线   当服务器启动的时候通过程序知道后会同时在zookeeper的servers节点下创建一个新的短暂有序节点来存储当前服务器的信息。 客户端通过对servers节点的watch可以立马知道有新的服务器上线了 2.感知下线   当我们有个服务器下线后,对应的servers下的短暂有序节点会被删除,此时watch servers节点的客户端也能立马知道哪个服务器下线了 ,能够及时将访问列表中对应的服务器信息移除,从而实现及时感知服务器的变化。

    1K20

    看焱融云CSI动态感知如何扩展Kubernetes Scheduler

    IfNotPresent name: busybox YRCloudFile扩展的K8S Scheduler 在焱融云最新发布的YRCloudFile 6.0 版本中,新增了对 CSI 故障动态感知的功能 在使用 default-scheduler 的情况下,如果Work Node的存储集群连接中断, Kubernetes 并不能感知到这种故障,仍然会将 Pod 调度到故障 Node 中,这使得 Kubernetes

    47450

    zookeeper编程02-服务器上下线动态感知

    需求 NameNode判断DataNode是否下线的时间太长了,利用zookeeper实现服务器上下线动态感知 2. 思路 ? 3. zookeeper会知道这个临时节点的创建会话已经断开,所以zookeeper会自动删除该临时节点 * 删除了该临时节点,那么监听/namenode节点下的子节点变化的程序(NameNode.java)就能感知到有一个 至此,我们已经模拟实现了服务器上下线的动态感知!

    54220

    动态优化器—一种感知视频编码优化框架

    例如将视频帧作为输入连接到编码器的方式,或者我们如何使用视频解码器的输出来呈现在屏幕上,以进一步提高视频质量,而这些提升将会被现在这些花费大量时间在视频上的人所感知。 这里介绍的新方法中的关键词如下: 感知:视频编解码的整体目标是以一种令人赏心悦目的方式压缩视觉信息;通常而言用于编码器决策的均方差(MSE)并不总是一个与人类感知关联匹配得很好的数字。 事实上,人们可以将当前的工作视为“按主题编码优化”和“按块编码优化”的自然延伸; 我们可以称之为“感知per-shot编码优化”。 在这个比较中,由于为整个序列获得固定QP编码的凸包,需要与动态优化器相同的复杂性,所以基线和动态优化器结果之间的计算复杂度保持不变。 因此,这代表了动态优化器带来的改进量的下限。 动态优化器总结 动态优化器是对视频编码的优化框架。

    15220

    感知

    环境感知了确保无人车对环境的理解和把握,无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息,具体来说包括:障碍物的位置,速度以及可能的行为,可行驶的区域,交通规则等等。 无人车通常是通过融合激光雷达(Lidar),相机(Camera),毫米波雷达(Millimeter Wave Radar)等多种传感器的数据来获取这些信息,本节我们简要地了解一下激光雷达和相机在无人车感知中的应用 对于反射点稀疏的目标(比如说行人),基于点云的分类并不可靠,所以在实践中,我们往往融合激光雷达和相机传感器,利用相机的高分辨率来对目标进行分类,利用Lidar的可靠性对障碍物检测和测距,融合两者的优点完成环境感知

    14520

    VDO-SLAM :一种动态目标感知的视觉SLAM系统

    VDO-SLAM :一种动态目标感知的视觉SLAM系统 (VDO-SLAM :A Visual Dynamic Object-aware SLAM System) 论文地址:https://arxiv.org 本文介绍了一种鲁棒的动态目标感知SLAM系统(VDO-SLAM),该系统利用语义信息,可以在不具有目标形状或运动模型先验信息的条件下,对场景中的刚性物体进行运动估计。 关键词:SLAM,动态场景,目标感知,速度,跟踪,位姿变换 1.介绍 用于复杂环境下的高质量三维虚拟模型,在机器人、智能交通、监视、检查、娱乐和电影制作、自然环境的勘探和监测等等一系列领域中的应用需求正在不断增大 4 系统 在本节中,我们提出了一种新的目标感知动态SLAM系统,该系统可以稳健地估计相机和目标的运动,以及环境的静态和动态结构。整个系统概述如图4所示。 带有移动位姿的目标感知SLAM的因子图。

    84021

    MaskFusion:惊艳的结合实例感知、语义分割、动态追踪的SLAM系统

    作者演示并声称该RGB-D SLAM系统不仅能实现实时的场景感知3D重建,更是具有吸引人的三大特点: 1.实例感知。无需事先给定物体的先验知识或者已知模型,也能进行场景中的多目标识别; 2.语义分割。 借助于语义实例分割技术,能够实时在场景中对物体分配语义标签; 3.动态追踪。尽管场景中的物体相互位置有不断变化,仍能实时分割、重建、语义标注。 ? 作者称代码将开源。

    60520

    zookeeper实现获取实例列表与动态感知服务上下线状态

    这样就实现了服务的动态上下线。客户端监听可用服务实例列表,进行服务调用。

    19050

    感知

    9820

    感知

    感知机学习由训练数据集求得模型参数 和 ;感知机预测则根据学 习到的模型对新的输入实例给出其对应的输出类别。 3. 策略 给出了感知机模型的定义后,下一步便是探究这个模型是否能够有效地实现分类目标。为此,我们先给出一个条件假设:数据集的线性可分性,然后基于此此假设验证感知机的有效性。 3.2 感知机的学习策略 假设训练数据集是线性可分的,感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面 ,即确定感知机模型参数 和 。 算法 上述学习策略验证了感知机在线性可分数据集上的有效性,下面就是要给出如何在训练数据集上具体实现感知机学习过程。感知机学习问题有两种形式,一种是最直观的原始形式,一种是原始形式的对偶形式。 算法:感知机学习算法的对偶形式 输入:训练数据集 ,其中 , ;学 习率 ; 输出: ;感知机模型 。

    9320

    DRConv:旷视提出区域感知动态卷积,多任务性能提升 | CVPR 2020

    Convolution),DRConv的结构如图1,首先通过标准卷积来生成guided feature,根据guided feature将空间维度分成多个区域,卷积核生成模块$G(\cdot)$根据输入图片动态生成每个区域对应的卷积核 由于卷积核是动态生成的,能比local conv减少大量的参数,而整体计算量几乎和标准卷积一致。   CONCLUSION ***   论文提出DRConv,很好地结合了局部共享的思想并且保持平移不变性,包含两个关键结构,首先使用guided mask对特征图中的像素划分到不同的区域,其次使用卷积核生成模块动态生成区域对应的卷积核

    47220

    多层感知机理解(多层感知机原理)

    一.网络的原理和结构 多层感知器(Muti-Layer Percetron)和卷积网络(Convolutional Neural Network)。 这两种网络都属于前馈型网络(Feedforward network),其中多层感知器(MLP)是最简单也是最常见的一种神经网络结构,它是所有其他神经网络结构的基础, 好在我对神经网络的了解是从卷积神经网络开始的 ,对基本的原理和模型已经有了了解,所以学习起来相对容易,先看多层感知机的模型: 如何设计一个网络,输入代表像素的值,输出0-9之间的一个正确的数字 先把神经元当做数字

    12050

    多层感知机实现(单层感知器和多层感知器)

    前面利用了softmax来对图像进行分类,也可以使用多层感知机的方法对图像进行分类。 多层感知机从零开始实现方法 多层感知机( multilayer perceptron , MLP),在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。 因 此,多层感知机中的隐藏层和输出层都是全连接层。 我们将使用多层感知机对图像进行分类。 然后我们实现上一节中多层感知机的计算表达式。

    12310

    即将开源 基于动态不变性感知的多模态视觉位置识别

    基于动态不变性感知的多模态视觉位置识别 论文题目:Multi-modal Visual Place Recognition in Dynamics-Invariant Perception Space 在这篇快报中,我们首次探索了在动态不变空间中使用语义和视觉的多模态融合来改善动态环境中的位置识别。首先,我们设计了一种新颖的深度学习架构来生成静态语义分割,并直接从相应的动态图像中恢复静态图像。 大量实验证明了所提出的方法在动态环境中的位置识别的有效性和鲁棒性。 视觉位置识别 视觉位置识别(VPR)作为 SLAM 系统的关键组成部分,是一项可以帮助机器人确定其是否位于先前访问过的地方的任务。 这些方法通常假定系统在静态环境中运行, 然而,现实世界是复杂而动态的。动态物体的存在使得不同时刻的场景外观不一致,从而增加了特征匹配的误差。 动态不变性感知 动态不变性感知是指在动态场景下,将其中动态的内容(如行人、车辆)消除并转换成与之相对应的静态内容。

    12230

    感知机初探

    称为感知机。其中,w和b为感知机模型参数, ? 叫作权值(weigh)或权值向量(weigh vector), ? 叫作偏置(bias), ? 表示w和x的内积。sign是符号函数,即 ? 感知机有如下几何解释:线性方程 ? 对应于特征空间 ? 中的一个超平面S,其中w是超平面的法向量,b是超平面的截距。 ,就得到感知机学习的损失函数。 求感知机模型参数w和b,转化为以下损失函数极小化问题解: ? 其中M为误分类点的集合。 代码实现:此部分分为两部分,第一部分为手撸感知机,第二部分为基于skleran来实现感知机。 第一部分:手撸感应机代码 ? 加载需要用的库,其中time用来计算程序运行的时间不必在意。 ? (3)从sklearn.linear_model加载模型,运用训练数据训练感知机模型,得出感知机模型。

    16110

    相关产品

    • 安全运营中心(专有云)

      安全运营中心(专有云)

      腾讯安全运营中心(专有云)是面向政府、金融等大型企事业单位的一款安全管理及运营平台。以安全检测、事件关联及智能分析为核心功能,配合威胁情报、3D可视化,帮助企业打造全网安全态势可知、可见、可控的闭环。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券