2021-05-29：最常使用的K个单词II。在实时数据流中找到最常使用的k个单词，实现TopK类中的三个方法: TopK(k)， 构造方法。add(word)，增加一个新单词。...topk()，得到当前最常使用的k个单词。如果两个单词有相同的使用频率，按字典序排名。 福大大 答案2021-05-30： 方法一： redis的sorted set。hash+跳表实现计数和查找。...采用小根堆，如果比堆顶还小，是进不了小根堆的。 反向表：key是节点，value是在堆中的索引。 有代码。 代码用golang编写。...node2.Str } return node1.Times < node2.Times } 执行结果如下： [在这里插入图片描述] 福大大 答案2021-05-29： 方法一： redis的sorted...反向表：key是节点，value是在堆中的索引。 有代码，但不完整，因为时间紧。 代码用golang编写。
如下图所示 PerfDog 数据显示在 13 pro max上直播点赞期间 FPS 直奔120： 正常情况下，视频号直播里大部分主播开播流基本都是30fps 以内，也就是正常情况下我们只需要维持30fps...提交； 3）Render Server 接收 App 提交的 Transction 和图片数据，Render Server 可直接跨进程访问 App 进程的位图内存资源，并最终触发 GPU 调用； 4...在 iOS 中 Render Server 通常指的是 backboardd 进程，backboardd 进程是一个与 SpringBoard 守护进程一起运行的守护进程。...[5] 浅谈实时音视频直播中直接影响用户体验的几项关键技术指标 [6] 移动端实时视频直播技术实践：如何做到实时秒开、流畅不卡 [7] 实现延迟低于500毫秒的1080P实时音视频直播的实践分享 [8]...直播系统聊天技术(五)：微信小游戏直播在Android端的跨进程渲染推流实践 附录：微信团队分享的其它文章 《微信团队分享：极致优化，iOS版微信编译速度3倍提升的实践总结》 《IM“扫一扫”功能很好做
值得一提的是，拿 Apache Spark 和 Apache Hadoop 比是有点不恰当的。目前，在大多数Hadoop 发行版中都包含 Spark 。...Spark 是通过结合驱动程序核心进程以分布式方式运行的，该进程将 Spark 应用程序分解成任务，并将其分发到完成任务的许多执行程序的进程中。这些执行程序可以根据应用程序的需要进行扩展和缩减。...Spark Streaming Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个新增功能，它帮助在需要实时或接近实时处理的环境中获得牵引力。...对 Spark Streaming 方法的一个批评是，在需要对传入数据进行低延迟响应的情况下，批量微操作可能无法与 Apache Storm，Apache Flink 和 Apache Apex 等其他支持流的框架的性能相匹配...在使用 Structure Streaming 的情况下，更高级别的 API 本质上允许开发人员创建无限流式数据帧和数据集。
Spark 是通过结合驱动程序核心进程以分布式方式运行的，该进程将 Spark 应用程序分解成任务，并将其分发到完成任务的许多执行程序的进程中。这些执行程序可以根据应用程序的需要进行扩展和缩减。...Spark Streaming Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个新增功能，它帮助在需要实时或接近实时处理的环境中获得牵引力。...以前，Apache Hadoop 世界中的批处理和流处理是不同的东西。您可以为您的批处理需求编写 MapReduce 代码，并使用 Apache Storm 等实时流媒体要求。...对 Spark Streaming 方法的一个批评是，在需要对传入数据进行低延迟响应的情况下，批量微操作可能无法与 Apache Storm，Apache Flink 和 Apache Apex 等其他支持流的框架的性能相匹配...在使用 Structure Streaming 的情况下，更高级别的 API 本质上允许开发人员创建无限流式数据帧和数据集。
Spark 是通过结合驱动程序核心进程以分布式方式运行的，该进程将 Spark 应用程序分解成任务，并将其分发到完成任务的许多执行程序的进程中。这些执行程序可以根据应用程序的需要进行扩展和缩减。...■Spark Streaming Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个新增功能，它帮助在需要实时或接近实时处理的环境中获得牵引力。...以前，Apache Hadoop 世界中的批处理和流处理是不同的东西。您可以为您的批处理需求编写 MapReduce 代码，并使用 Apache Storm 等实时流媒体要求。...对 Spark Streaming 方法的一个批评是，在需要对传入数据进行低延迟响应的情况下，批量微操作可能无法与 Apache Storm，Apache Flink 和 Apache Apex 等其他支持流的框架的性能相匹配...在使用 Structure Streaming 的情况下，更高级别的 API 本质上允许开发人员创建无限流式数据帧和数据集。
2 实时流处理产生背景 ◆ 时效性高 ◆ 数据量大 ◆ 实时流处理架构与技术选型 3 实时流处理概述 实时计算：响应时间比较短。 流式计算：数据不断的进入，不停顿。...实时流式计算：在不断产生的数据流上，进行实时计算 4 离线计算与实时计算对比 4.1 数据来源 离线：HDFS历史数据，数据量较大。...4.2 处理过程 离线：Map + Reduce 实时：Spark(DStream/SS) 4.3 处理速度 离线：速度慢 实时：快速拿到结果 4.4 进程角度 离线：启动 + 销毁进程 实时：...7 * 24小时进行统计，线程不停止 5 实时流处理架构与技术选型 Flume实时收集WebServer产生的日志 添加Kafka消息队列，进行流量消峰，防止Spark/Storm崩掉 处理完数据，持久化到...RDBMS/NoSQL 最后进行可视化展示 Kafka、Flume一起搭配更舒服哦~ 6 实时流处理在企业中的应用 电信行业：推荐流量包 电商行业：推荐系统算法 X 交流学习 Java交流群 博客 Github
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38157397 反压机制（BackPressure）被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure...所以实时流处理系统必须能够解决发送速率远大于系统能处理速率这个问题，大多数实时流处理系统采用反压（BackPressure）机制解决这个问题。...SparkStreaming 反压机制 3.1 为什么引入反压机制Backpressure 默认情况下，Spark Streaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据，计算过程中会出现...这意味着Spark Streaming的数据接收速率高于Spark从队列中移除数据的速率，也就是数据处理能力低，在设置间隔内不能完全处理当前接收速率接收的数据。...在接收端，会从 LocalBufferPool 中申请 buffer，然后拷贝网络中的数据到 buffer 中。如果没有可用的 buffer，会停止从 TCP 连接中读取数据。
（*）Spark Streaming是核心Spark API的扩展，可实现可扩展、高吞吐量、可容错的实时数据流处理。...2：SparkStreaming的内部结构：本质是一个个的RDD（RDD其实是离散流，不连续） （*）问题：Spark Streaming是如何处理连续的数据 Spark...也就是说，在DStream上调用persist() 方法会自动将该DStream的每个RDD保留在内存中 9：检查点 流数据处理程序通常都是全天候运行，因此必须对应用中逻辑无关的故障...在流式传输的情况下，有两种类型的数据会被序列化： 输入数据 由流操作生成的持久RDD 在上述两种情况下，使用Kryo序列化格式可以减少CPU和内存开销。...2、设置正确的批容量 为了Spark Streaming应用程序能够在集群中稳定运行，系统应该能够以足够的速度处理接收的数据（即处理速度应该大于或等于接收数据的速度）。这可以通过流的网络UI观察得到。
11.1 黑马头条推荐业务架构介绍 1.1.1业务 在头条APP海量用户与海量文章之上，使用lambda大数据实时和离线计算整体架构，利用黑马头条用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关系...，通过机器学习推荐算法进行智能推荐 1.1.2 架构与业务流 1、用户的行为收集，业务数据收集 2、批量计算(离线计算)：用户文章画像 3、用户的召回结果、排序精选过程 4、grpc的实时推荐业务流的搭建...share 埋点参数文件结构 曝光的参数：下拉刷新，推荐新的若干篇文章 我们将埋点参数设计成一个固定格式的json字符串 2.3.3 离线部分-用户日志收集 通过flume将业务数据服务器...A的日志收集到hadoop服务器hdfs的hive中 2.3.3 Supervisor进程管理 很方便的监听、启动、停止、重启一个或多个进程 使用 1、配置 supervisor开启配置文件在哪里...Spark初始化相关配置 合并三张表内容，到一张表当中，写入到HIVE中 article数据库：存放文章计算结果 article_data 建议初始化spark ， SparkSessionBase
计算思路：考虑视觉惯性，假设以前三帧的平均帧耗时为参考，作为vsync时间间隔，连续两次vsync没有新渲染画面刷新，则认为是一次潜在卡顿，也就是说下一帧耗时大于前三帧平均帧耗时2倍，则认为一次潜在卡顿...开启悬浮权限 android设备中的界面性能参数显示如下： 功能介绍 1.性能参数配置 性能参数可在界面中配置，点击界面中的+号即可，如下： ①点击对应条目参数，颜色会变深，图表数据则会展示在界面中...少于10S，则会提示如下信息： 点击按钮后，记录会停止记录并保存数据，如下： 2.1 提交记录到perfdog后台 可以修改名称，点击confirm，数据会上传到perfdog的后台，如下： 可以查看详细的性能数据...增加了批注和标定的界面如下所示，红色为批注，淡紫色为标定： 5.性能参数分析 5.1 数据统计 可以选择一个时间段内的数据，进行统计，如下： 5.2 设置性能参数统计分析阈值 在perfdog界面中的...8.停止功能 停止测试应用，不需要拔掉数据线，或者断开连接，在选择应用的界面中，选择NULL即可，如下： 9.截图录屏 连接安卓设备，并使用安装模式，可配置截屏参数，如下： 界面就会记录操作的过程，
二、SparkStreaming入门 Spark Streaming 是 Spark Core API 的扩展，它支持弹性的，高吞吐的，容错的实时数据流的处理。...最终，处理后的数据可以输出到文件系统，数据库以及实时仪表盘中。事实上，你还可以在 data streams（数据流）上使用 [机器学习] 以及 [图计算] 算法。...在内部，它工作原理如下，Spark Streaming 接收实时输入数据流并将数据切分成多个 batch（批）数据，然后由 Spark 引擎处理它们以生成最终的 stream of results in...Note（注意）: 默认情况下，该操作使用 Spark 的默认并行任务数量（local model 是 2，在 cluster mode 中的数量通过 spark.default.parallelism...请注意，函数 func 在运行流应用程序的 driver 进程中执行，通常会在其中具有 RDD 动作，这将强制流式传输 RDD 的计算。
实时性任务主要是针对流数据的处理，对处理时延要求较高，一般需要常驻服务进程，等待数据的随时到来然后随时处理，确保低延时。这样处理流数据的计算模型，在分布式领域中称作 Stream。...为了保证数据的实时性，在流计算中，不会存储任何数据，就像水流一样滚滚向前。 所以说，流计算属于持续性、低时延、事件驱动型的计算作业。...Spark 和 Flink 与 Storm 框架的不同之处在于，Spark 和 Flink 除了支持流计算，还支持批量计算，因此我没有直接将它们列入上述的流计算框架中。...Spout 用于接收源数据。通常情况下，Spout 会从一个外部的数据源读取数据元组，然后将它们发送到拓扑中。例如，Spout 从 Twitter API 读取推文并将其发布到拓扑中。...在流计算中，数据具有时效性，因此在 5G 以及人工智能应用的驱动下，专注于实时处理的流计算越来越得到广泛的关注。
… 备受煎熬的时候一去不复返了， 因为移动全平台性能测试分析神器来了， 它为移动游戏&APP测试分析而生， 它就是PerfDog性能狗！ 背景： 在项目研发支持过程中，经历如上障碍和痛苦。...计算思路：考虑视觉惯性，假设以前三帧的平均帧耗时为参考，作为vsync时间间隔，连续两次vsync没有新渲染画面刷新，则认为是一次潜在卡顿，也就是说下一帧耗时大于前三帧平均帧耗时2倍，则认为一次潜在卡顿...停止功能： 无需拔手机，选择NULL即可停止采集信息。 Web云平台功能介绍: 1. 个人性能数据MyData。 具体性能数据展示。 2. 测试任务管理。...创建任务邀请测试成员加入，或加入其他人创建的测试任务中。 3. 性能数据共享归纳。 4. 测试任务性能数据Task Data。 重要提示： 1. ...安装模式下，在测试过程中，由于系统资源紧缺会kill PerfDog显示app（手机界面性能数据显示），但不影响正常测试功能。 4. WIFI模式：只能在WIFI模式测试功率等信息。
核心价值 Cloudera的OpDB默认情况下存储未类型化的数据，这意味着任何对象都可以原生存储在键值中，而对存储值的数量和类型几乎没有限制。对象的最大大小是服务器的内存大小。 1.3.2....但不必在创建表时定义列，而是根据需要创建列，从而可以进行灵活的schema演变。 列中的数据类型是灵活的并且是用户自定义的。...目录是用户定义的json格式。 HBase数据帧是标准的Spark数据帧，并且能够与任何其他数据源（例如Hive，ORC，Parquet，JSON等）进行交互。...Cloudera DataFlow（CDF） Cloudera DataFlow是一个可扩展的实时流数据平台，可收集、整理和分析数据，从而使客户获得关键洞察，以立即采取行动。...有关更多信息，请参阅Cloudera流处理 。 Spark Streaming Spark Streaming是在Spark之上构建的微批处理流处理框架。
借助 Amazon Kinesis，您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据，也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。...AWS Glue 设计用于处理半结构化数据。它引入了一个称为动态帧 的组件，您可以在 ETL 脚本中使用该组件。...动态框架与 Apache Spark DataFrame 类似，后者是用于将数据组织到行和列中的数据抽象，不同之处在于每条记录都是自描述的，因此刚开始并不需要任何架构。...借助动态帧，您可以获得架构灵活性和一组专为动态帧设计的高级转换。您可以在动态帧与 Spark DataFrame 之间进行转换，以便利用 AWS Glue 和 Spark 转换来执行所需的分析。...只需在 AWS 管理控制台中单击几下，客户即可将 Athena 指向自己在 S3 中存储的数据，然后开始使用标准 SQL 执行临时查询并在数秒内获取结果。
背景和简介 Spark Streaming是Spark的一个组件，它把流处理当作离散微批处理，被称为离散流或DStream。Spark的核心是RDD，即弹性分布式数据集。...而上面的流处理应用程序的执行没有开始和停止的标记。...如何设置批处理间隔，最好采取的策略是每次试验都从高值开始，比如1.5倍。Spark日志可用于计算系统的稳定性，即批处理间隔能否跟上数据速率。在日志中查找 Totaldelay总延迟。...因此在设计流应用程序的时候应该遵循一些原则： 2.4.1 提前投影过滤 提前进行投影和过滤，可以减少下游算子处理的数据。...2.4.2 多使用Combiner Combiner使用的是map端聚合，可以减少在shuffle过程中需要处理的数据量。
高可用情况下可以启动多个 JobManager，其中一个选举为 leader，其余为 standby；Taskmanager:负责执行具体的 tasks、缓存、交换数据流，至少有一个 TaskManager...Task slot（在Flink中，最小的调度单元就是task，对应就是一个线程）在程序运行过程中，task与task之间是可以进行数据传输的。...Flink和Spark虽然都支持Exactly once的语义一致性，但是其原理不同，Spark 使用checkpoint,只能保证数据不丢失，不能做到一致性。...其次，Spark是批处理架构，适合基于历史数据的批处理。最好是具有大量迭代计算场景的批处理。 Spark可以支持近实时的流处理，延迟性要求在在数百毫秒到数秒之间。...Spark的生态更健全，SQL操作也更加健全，已经存在Spark生态的可以直接使用。 Flink 主要用来处理要求低延时的任务，实时监控、实时报表、流数据分析和实时仓库。
shiffer) 如何将合适的版本启动安装, 集群异常预警, 版本自动兼容 这些都是在搭建大数据环境下架构师需要考虑的事情 补充: 为什么 在 Hadoop 2.x 中 HDFS 中有 ZKFC 进程...在 Hadoop 1.x 升级到 Hadoop 2.x 的过程中，考虑到向下兼容的问题， NameNode 进程没有嵌入 ZKFC 中的代码，而另外开辟一个进程 ZKFC 。...，可使用 Ctrl + Z 将当前任务放到后台进行，从而不阻塞当前 shell 窗口，然后输入 jobs -l，显示当前任务作业的状态及进程号，由 kill -9 进程号，强制终止任务作业 ?...，报表生成 通过web调试和开发impala交互式查询 spark调试和开发 Pig开发和调试 oozie任务的开发，监控，和工作流协调调度 Hbase数据查询和修改，数据展示 Hive的元数据（metastore...、低延迟的交互式 SQL 查询功能 基于 Hive 使用内存计算，兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等特点 是 CDH 平台首选的 PB 级大数据实时查询分析引擎 Shuffle MapReduce
一、SparkStreaming的介绍 1.离线和流处理的区别 1）离线处理是针对一个批次，这个批次一般情况下都比较大流处理对应的数据是连续不断产生，处理时间间隔非常短的数据 2）离线处理程序，因为数据是有限的...每一条记录，一般都被称为一个事件 准实时流处理：（Spark Streaming） 介于批处理和实时流处理之间，是一个较小的时间间隔的数据处理 其底层原理还是基于...4）Spark Streaming是Spark Core API的一种扩展，它可以用于进行大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理。它支持从很多种数据源中读取数据，比如Kafka、Flume等。...3）步骤 1、接受实时输入数据流，然后将数据拆分成多个batch(比如每收集1秒的数据封装为一个batch) 2、将每个batch交给Spark的计算引擎进行处理，最后生产出一个结果数据流（其中的数据...四、Spark Streaming 核心术语 1.离散流（DStream） : 这是 Spark Streaming 对内部持续的实时数据流的抽象描述，即我们处理的一个实时数据流，在 Spark Streaming
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
