在spark中拆分管道？ - 腾讯云开发者社区

在 Linkerd 中，金丝雀发布是通过流量拆分来管理的，这项功能允许你根据可动态配置的权重，将请求分配给不同的 Kubernetes 服务对象。...创建这两个服务后，我们将创建一个 TrafficSplit 资源，该资源会将发送到 apex 服务的流量在 web 服务的原始版本和更新版本之间进行拆分。...在实际工作中，我们可以先将 web-svc-2 的权重设置为 1%的或者很低的权重开始，以确保没有错误，然后当我们确定新版本没有问题后，可以调整慢慢调整每个服务的权重，到最终所有流量都切换到新版本上面去...web-svc-ts web-apex web-svc-2 750 94.12% 1.4rps 2ms 8ms 10ms 在输出中...在实践中我们往往还会将 Linkerd 的流量拆分功能与 CI/CD 系统进行集成，以自动化发布过程，Linkerd 本身就提供了相关指标，这结合起来是不是就可以实现渐进式交付了：通过将指标和流量拆分捆绑在一起

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Spark 在Spark2.0中如何使用SparkSession

最重要的是，它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....1.1 创建SparkSession 在Spark2.0版本之前，必须创建 SparkConf 和 SparkContext 来与 Spark 进行交互，如下所示： //set up the spark...", warehouseLocation) .enableHiveSupport() .getOrCreate() 到这个时候，你可以在 Spark 作业期间通过 spark 这个变量（作为实例对象...正如你所看到的，输出中的结果通过使用 DataFrame API，Spark SQL和Hive查询运行完全相同。...但是，在 Spark 2.0，SparkSession 可以通过单一统一的入口访问前面提到的所有 Spark 功能。

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【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用

【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL在 driver 端的应用何时创建用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...比如MEMORY_ONLY只会在内存中存一份，MEMORY_AND_DISK会在内存和磁盘上各存一份等启用 WAL：在StorageLevel指定的存储的基础上，写一份到 WAL 中。...存储一份在 WAL 上，更不容易丢数据但性能损失也比较大关于什么时候以及如何清理存储在 WAL 中的过期的数据已在上图中说明 WAL 使用建议关于是否要启用 WAL，要视具体的业务而定：若可以接受一定的数据丢失

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在C#中，PDFsharp库使用(二)：PDF拆分

它提供了一套丰富的 API，允许你以编程方式生成、编辑和渲染 PDF 文件一、PDF拆分界面二、PDF拆分代码 //PDF拆分--添加文件 //添加文件表Listbox中， //PDF拆分--添加文件...openFileDialog.FileNames) { listBox2.Items.Add(file); // 将文件路径添加到Listbox中...} } } //PDF拆分---删除button //对Listbox中的列表进行操作删除 //PDF拆分---删除button...5页 // 遍历ListBox中的所有PDF文件 foreach (string pdfFile in listBox2.Items) { // if (!...(pdfFile is string filePath)) continue; // 确保ListBox中的所有项都是字符串类型的文件路径 // 读取PDF文件 using (PdfDocument

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HyperLogLog函数在Spark中的高级应用

本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...在 Spark 中使用近似计算，只需要将 COUNT(DISTINCT x) 替换为 approx_count_distinct(x [, rsd])，其中额外的参数 rsd 表示最大允许的偏差率，默认值为...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...为了解决这个问题，在 spark-alchemy 项目里，使用了公开的存储标准，内置支持 Postgres 兼容的数据库，以及 JavaScript。...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少总结总结一下

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在IDEA中编写Spark的WordCount程序

1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...以后，点击Enable Auto-Import即可; 3：将src/main/java和src/test/java分别修改成src/main/scala和src/test/scala，与pom.xml中的配置保持一致...sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1)); //停止sc，结束该任务 sc.stop(); } } 5：使用Maven打包：首先修改pom.xml中的...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...可以在图形化页面看到多了一个Application： ?

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Shell中的管道

管道管道，从一头进去，从另一头出来。在Shell中，管道将一个程序的标准输出作为另一个程序的标准输入，就像用一根管子将一个程序的输出连接到另一个程序的输入一样。...管道的符号是|，下面的程序将cat的标准输出作为less的标准输入，以实现翻页的功能： $ cat source.list.bk | less tee 有时候我们想要同时将程序的输出显示在屏幕上（或进入管道...）和保存到文件中，这个时候可以使用tee。...tee程序的输出和它的输入一样，但是会将输入内容额外的保存到文件中： $ cat hello.txt | tee hello.txt.bk 上面的例子中，tee程序将cat程序的输出显示在屏幕上，并且在...command1 && command2只有在command1成功执行后才会执行command2；command1 || command2在command1没有成功执行时执行command2。

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【在Linux世界中追寻伟大的One Piece】命名管道

1 -> 命名管道管道应用的一个限制就是只能在具有共同祖先(具有亲缘关系)的进程间通信。如果我们想在不相关的进程之间交换数据，可以使用FIFO文件来做这项工作，它经常被称为命名管道。...命名管道是一种特殊类型的文件。...1.1 -> 创建一个命名管道命名管道可以从命令行上创建，命令行方法是使用下面这个命令： $ mkfifo filename 命名管道也可以从程序里创建，相关函数有： int mkfifo...("p2", 0644); return 0; } 1.2 -> 匿名管道与命名管道的区别匿名管道由pipe函数创建并打开。...命名管道由mkfifo函数创建，打开用open。 FIFO(命名管道)与pipe(匿名管道)之间唯一的区别在它们创建与打开的方式不同，一但这些工作完成之后，它们具有相同的语义。

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MySQL在Square的拆分实践

现在所有的交易相关信息存储在MySQL中。这种电商类的网站，整体规模及也有一些值得学习的地方。下面一起看看Square在MySQL方面的经验。...业务请求也集中一个IDC内完成，当当前的IDC不用时，才切换到其它IDC中。在设计上拒绝大库。 2. 高可用切换使用基于域名和VIP结合的方式. 主节点担任更多的读写工作。...每个节点在不同的IDC中。利用GTID+Row格式复制，其中节点故障，如果需要重建，首先借助备份重建，如果备份完成，借助于主库下面的从节点备份后重建。...整体结构如下：标准化每个集群，做到多IDC中可用，这个可用，实质上是多IDC提供容灾能力，其它IDC不提供写能力。 3. 备份上使用percona的xtrabackup备份。...从应用层考虑拆分 11. 限制每个应用拆分的DB大小在1TB以内 12. 保持较小的集群，拒绝大实例 13. 自动化每一个操作 14. 监控MySQL活着或是死掉，复制是不是正常 15.

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智能测试桩在管道阴极防腐监测中的应用

智能测试管道阴极防腐监测中的应用一、应用背景石油、天然气长输管道多采用防腐涂层和阴极保护技术来防止防腐层的老化，通过恒电位仪或牺牲阳极的方式向管道施加负电位，使管道对地构成阴极，形成防护、...智能测试桩是阴极保护系统中必不可少的装置，主要用于阴极保护效果和运行参数的检测，一般沿输送管道1～2km设置1支。...以往，智能测试桩多依靠万用表及测试仪以人工方式进行检测（如上图所示），效率低、可靠性差、危险性高，难以满足管道阴极保护监测的需求。...二、解决方案我公司针对管道阴极保护监测存在的上述问题，规划、设计了智能测试桩和阴极保护及防腐监测，以实现阴极保护参数自动采集、分析、传输和处理的目标。...智能测试桩每天定时自动采集管道保护电位、腐蚀电流、管道自然电位、阳极自然电位以及设备自身电池电压等数据，并通过4G/NB-IoT网络定时上传云服务器。

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管道模式在电商售后中的应用与优化

虚拟商品的售后通用流程如下：管理员发起退换操作处理退换退：先退货后退款换：先退货后发货在以上两个流程的处理流程有个共通的地方，就是一次操作需要涉及多个子流程的处理，这就是接下来需要讲的通用售后流程抽象...概念比较 Pipeline 管道模式在 Pipeline 机制中有三个基本概念： Pipeline 管道 Valve 阀门 Context 上下文数据一个 Pipeline 管理多个 Valve，多个...在售后场景中，TCC 是明显不适合的。...对于整个售后流程说，各个环节也会出现资源占用导致处理失败的情况，受到 Try 的启发，我们不锁资源，只是在整个处理前挨个进行 qualification 资格检查，全部通过后再进入执行阶段。

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知识分享之Golang——在Golang中管道(channel)的使用

知识分享之Golang——在Golang中管道(channel)的使用背景知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录，将其整理出来以文章的形式分享给大家，来进行共同学习...开发环境系统：windows10 语言：Golang golang版本：1.18 内容本节我们分享在Golang中管道(channel)的使用，在使用管道时我们需要注意：先进先出原则。...以下是其相关代码和使用说明（代码中的注释） package main import "fmt" func main() { // 声明一个管道 var ch chan int...{ // c是接受对象，ok是本次读取的装填，当管道中没有值了或管道关闭了，这时就会返回false c, ok := <-ch if ok {...2 3 4 5 6 7 8 9 是不是很简单，当然这个管道配合Golang中的协程，使用起来我们就可以实现各种各样的高并发、队列机制等功能了。

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Spark Tips 2: 在Spark Streaming中均匀分配从Kafka directStream 中读出的数据

下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。...message便平均分配到了16个partition，在sparkstreamingjob中被读取出之后也就是均匀分布到了16个executor core中运行。

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MySQL在Square的拆分实践

现在所有的交易相关信息都存储在MySQL中。这种电商类的网站，整体规模也有一些值得学习的地方。下面一起看看Square在MySQL方面的经验。...每天低于43s，全年4个小时23分的停机最大的成功之处：把每个库控制在一定的大小之下（1T以下），拒绝出现大库大实例。...业务请求也集中在一个IDC内完成，当前的IDC不用时，才切换到其它IDC中。在设计上拒绝大库。高可用切换使用基于域名和VIP结合的方式。主节点承担更多的读写工作。...每个节点在不同的IDC中。利用GTID+Row格式复制，其中节点故障，如果需要重建，首先借助备份重建，如果备份完成，借助主库下面的从节点备份后重建。...从应用层考虑拆分 11. 限制每个应用拆分的DB大小在1TB以内 12. 保持较小的集群，拒绝大实例 13. 自动化每一个操作 14. 监控MySQL活着或是死掉，复制是不是正常 15.

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在 Spark 中实现单例模式的技巧

单例模式是一种常用的设计模式，但是在集群模式下的 Spark 中使用单例模式会引发一些错误。我们用下面代码作例子，解读在 Spark 中使用单例模式遇到的问题。...在 Stackoverflow 上，有不少人也碰到这个错误，比如问题1、问题2和问题3。这是由什么原因导致的呢？...Spark 执行算子之前，会将算子需要东西准备好并打包（这就是闭包的概念），分发到不同的 executor，但这里不包括类。类存在 jar 包中，随着 jar 包分发到不同的 executors 中。...这时候在 driver 上对类的静态变量进行改变，并不能影响 executors 中的类。...Spark 运行结果是数字和腾讯游戏座右铭。

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Spark Tips3: 在Spark Streaming job中读取Kafka messages及其offsetRange

在Spark Streaming job中读取Kafka topic(s)中的messages时，有时我们会需要同步记录下每次读取的messages的offsetRange。...null; } }); 但是要注意，下面这两段代码（代码3和代码4）是错误的，它们都会抛出一个exception：java.lang.ClassCastException: org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD...cannot be cast to org.apache.spark.streaming.kafka.HasOffsetRanges 代码3（错误）： -----------------------

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Spark 在大数据中的地位 - 中级教程

每次执行时都需要从磁盘读取数据，并且在计算完成后需要将中间结果写入到磁盘中，IO开销较大；延迟高。...Spark各种概念之间的关系在Spark中，一个应用（Application）由一个任务控制节点（Driver）和若干个作业（Job）构成，一个作业由多个阶段（Stage）构成，一个阶段由多个任务（Task...Spark的部署模式 Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中...目前，Spark官方推荐采用这种模式，所以，许多公司在实际应用中也采用该模式。 3....因此，在许多企业实际应用中，Hadoop和Spark的统一部署是一种比较现实合理的选择。

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spark (java API) 在Intellij IDEA中开发并运行

IDEA中运行Spark程序 3.1 设置IDEA运行项的Configuration中的VM opthion 增加-Dspark.master=local ?...已经将Readme.md中的单词a和b统计出来了Lines with a: 62, lines with b: 30 ? 至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在IDEA中运行成功！...至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在hadoop YARN模式下运行成功！...6.3.在Web中查看Github项目源码 http://localhost:8088/cluster/apps ?...至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在hadoop YARN模式下运行成功！

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3. exectuions 依赖的管道实现 - 在C++中实现LINQ

前言在正式分析libunifex之前, 我们需要了解一部分它依赖的基础机制, 方便我们更容易的理解它的实现....没错, c++的linq就是在c++下实现类似C# linq的机制, 本身其实就是在定义一个特殊的DSL, 相关的机制已经被使用在c++20的ranges库, 以及不知道何时会正式推出的execution...- 为什么这种表达虽然其他语言常见, 在c++里存在却显得有点格格不入?...特殊的DSL实现其实本质上来说, 这种实现很巧妙的利用了部分compiler time的特性, 最终在c++中实现了一个从 "代码 -> Compiler -> Runtime" 的一个DSL,...完成对其它_Base类的管道操作 2.

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【Spark篇】---Spark中Action算子

返回行数 package com.spark.spark.actions; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext...一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后 package com.spark.spark.actions; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf...org.apache.spark.api.java.function.Function; /** * collect * 将计算的结果作为集合拉回到driver端，一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后...class Operator_collect { public static void main(String[] args) { /** * SparkConf对象中主要设置

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