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关键词

HDFS详解

二、序列化框架对比: 解析速度 时间由小到:protobuf、thrift、Avro 序列化小,由小到:avro、protobuf、thrift 三、文件格式: 常见格式包括行式( 文本格式Text File、Key/Value二进制格式Sequence File)和列式(ORC、Parquet、Carbon Data) 列式对比:ORC通常作为表的格式应用在hive 文件级别的分布式系统:不足之处是难以负载均衡、难以并行处理 块级别的分布式系统:将文件分为等块(eg:128M),并以块为单位到不同节点上,进而解决文件级别的分布式系统在的负载均衡和并行处理问题 HDFS默认介质,SSD:固态硬盘,RAM_DISK:被写入内中,同时会往改介质中异步一份)、集中式缓管理(HDFS允许用户将一部分目录或文件缓在off-heap内中) 六、HDFS 3、收集组件:Flume(提供的sink hdfs 能够直接将收集到的写入HDFS)、Sqoop(允许用户指定写入HDFS的目录,文件格式支持Text、SequenceFile两种格式,压缩方式支持

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_hdf5 简介

概述 HDF5 (Hierarchical Data Format) 是由美国伊利诺伊学厄巴纳-香槟分校,是一种跨平台传输的文件格式,图像和 hdf5的优势 通用模型,可以通过无限多种类型表示非常复杂 、异构的对象和各种各样的元 高速原始采集 可移植和可扩展,文件小没有限制 自描述的,不需要外部信息应用程序来解释文件的结构和内容 拥有用于管理、操作、查看和分析的开源工具和应用程序软件的生态系统 在上面的图片中,小为4 x 5 x 6的三维集,类型为整。 Properties Properties适用于描述hdf5文件的特征,通过修改这些性能,可以提高效率 比如默认情况下,是连续分布的,为了更好的效能,可以将分割成块并压缩 ? hdf5文件关联的文件,包含两个部分,名字和值,通俗点讲就是一个描述文件 语言支持 C语言 python的h5py模块(备用) R语言基于R6对象的hdf5r包(主要) 结束语 hdf5是一个非常专业的格式

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    区块链 + :EOS

    目前的EOS的除了确认结构的链式以外,在状态方面有了很的进步,尤其是引入了MongoDB plugin以后,可以将功能有限的状态库搭上的班车。 EOS ,Merkle Tree,mongodb,chainbase,源码学习,context_free_actions EOS的链式结构 EOS的区块结构如下: field explanation 链式和StateDB的区别 链式的是固定结构的:Block=> Block Header/ transactions=>actions,一个action的结构例子: { " StateDB,的是一个最终要记录的状态,这个状态必须是有意义的,是有人关心的,无关紧要的请不要放在StateDB中去,所以StateDB是可以增删改查的,就像一个普通库那样,在合约中通过 其实不是这样的,链式的内容会将所有的动作action全部记录下来,是所有的过程,是流水帐,元,这些一旦上链是不可修改,不可删除的。

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    Mysql 量问题

    我们说 Mysql 单表适合的最量,自然不是说能够的最量,如果是说能够的最量,那么,如果你使用自增 ID,最就可以 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的类型 影响 Mysql 单表的最优最量的一个重要因素其实是索引。 我们知道 Mysql 的主要引擎 InnoDB 采用 B+树结构索引。 因此计算16KB/(8B+8B)=1K 16KB 可以 1K 个节点,3 次磁盘访问(即 B+树 3 的深度)可以 1K _ 1K _ 1K 即 10 亿。 这样量将更小。 拆分 分而治之——没有什么问题不能通过拆分一次来解决,不行就拆多次。 Mysql 单表量有限。一个解决的办法就是分库分表。 说白了就是一个库一张表放不下那么多,那就分多个库多张表。 拆分可分为「垂直拆分」和「水平拆分」。

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    Memcache的问题

    Memcache的问题 huangguisu Memcached单个item最是在1MB内,如果超过1M,取set和get是都是返回false,而且引起性能的问题 所以Memcahce不适合缓,超过1MB的,可以考虑在客户端压缩或拆分到多个key中。在进行load和uppack到内的时候需要花很长时间,从而降低服务器的性能。 当我设置: $ac->setOption(memcahed::OPT_COMPRESSION,0); //不压缩。 也就是说memcached server不能超过1M的,但是经过客户端压缩后,只要小于1M的都能成功。 如果确实需要于1MB的,可以修改slabs.c:POWER_BLOCK的值,然后重新编译memcached;或者使用低效的malloc/free。

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    Mysql字符串

    下面显示每个TEXT类型的小,假设我们使用一个字符集,该字符集需要1个字节来字符。 TINYTEXT - 1个字节(255个字符) TINYTEXT可以的最字符是255(2 ^ 8 = 256,1字节开销)。 MEDIUMTEXT可用于相当的文本,如书籍文本,白皮书等。 MEDIUMTEXT NOT NULL, published_on DATE NOT NULL); SQL LONGTEXT - 4GB(4,294,967,295个字符) LONGTEXT可以高达 4GB的文本,这是非常巨的。

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    //深拷贝,被拷贝的属性是引用类型,并且是组的情况 var ca = ["a",2,true]; var ne = {name:"zhangsan",age:15,other:ca}; pr = {}; for(var i in ne){ if(typeof ne[i] ==="object"){ pr[i]=[];//必须先声明是一个

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    通过《网络采集和解析》一文,我们已经知道了如何从指定的页面中抓取,以及如何保抓取的结果,但是我们没有考虑过这么一种情况,就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的,重新去下载这些页面对于规模不的网站倒是问题也不 使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写,它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value系统,与其他的key-value系统相比 Redis支持的持久化(RDB和AOF两种方式),可以将内中的在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的,同时还提供hash、list、set,zset、hyperloglog、geo等类型。 配置底层有多少个库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。

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    剖析平台的

    作为一种资产,若少了,就成了无根之木,失去了后续挖掘的价值。在小时代,受容量与CPU处理能力限制,在现在看来相当小的,在当时其实也可以认为是“”了。 在我看来,小时代的量虽然在逐年增加,但是当时突破容量的解决办法依旧是垂直伸缩,即通过寻求更容量的介质来解决这个问题。 层出不穷的源也使得量产生了井喷似的迅猛增长。 此时,分布式与NoSQL的诞生回应了这样的需求,解决了的根本难题。 工具如百花盛开,一时仿佛来到了的盛世。 这就引出了平台的一个重要特征: 相同的业务会以多种不同的表现形式,在不同类型的库中,形成polyglot-db这种产生冗余的生态环境。 记住,在平台中,不是驱动而是业务场景驱动你对的技术决策。

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    之文件

    FileOutputStream os = openFileOutput("file.txt", Context.MODE_PRIVATE); String text = "写到文件 data/data//files目录下 openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象,而且可以通过流对象处理任何文件的 Environment.getExternalStorageDirectory().getCanonicalPath() + "/" + filename; //这里就不要用openFileOutput了,那个是往手机内中写的 totalBlocks = stat.getBlockCount(); return totalBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置剩余空间 stat.getAvailableBlocks(); return availableBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置总的空间

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    入门基础系列之浅谈Hive的和元

    Hive的 从表(Table)、外部表(External Table)、分区(Partition)和桶(Bucket)。 每一个Table在Hive中都有一个相应的目录。 它和内部表在元的组织上是相同的,而实际则有较的差异。 而外部表只有一个过程,加载和创建表同时完成(CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION),实际在LOCATION后面指定的 HDFS 路径中,并不会移动到仓库目录中 在Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition的在对应的目录中。

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    (1):从看人类文明-器发展历程

    器原理,可以参看《计器,计器的工作原理是什么?》 型磁带记录——盘式磁带 磁带首次用于是在1951年。 典型盒带的典型率是2kb/s,每面约可以660KB,时间约为90分钟。 现在的一张DVD9光盘,可以保4500张这样老式磁带的,如果现在要把这些全部读出来,那要整整播放281天。 有了这样的密度,一个小小的磁带就可以保185TB的。但是目前还是不可能挽回市场。 目前型博物馆保持资料,还是首推磁带。成本便宜。却点就是读取满。不过用作档备份。问题不。 带盒长10厘米,宽10厘米,高2厘米,能够35TB。 这项技术可能首先用于世界上最的射电望远镜阵列平方公里阵列。这个阵列将建在南半球,由千个天线构成。 因为人们的生活,信息开始越来越膨胀,使得信息犹为重要。致使得到快速的发展。最后,我们用现在流行的DVD与以前的产品相比较,就可以直观的看出的发展。

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    Python3中,urllib.request.urlretrieve根文件的URL下载文件。 程序从http://pythonscraping.com下载logo图片,然后在程序运行的文件夹里保为logo.jpg文件。

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    SharedPreferences

    Android应用开发SharedPreferences的使用方法 SharedPreferences是Android中最容易理解的技术,实际上SharedPreferences处理的就是一个 key-value(键值对)SharedPreferences常用来一些轻量级的。 1、使用SharedPreferences保方法如下: //实例化SharedPreferences对象(第一步)  SharedPreferences mySharedPreferences SharedPreferences.Editor对象(第二步)  SharedPreferences.Editor editor = mySharedPreferences.edit();  //用putString的方法保 , Toast.LENGTH_LONG).show(); 执行以上代码,SharedPreferences将会把这些在test.xml文件中,可以在File Explorer的data/data

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    Android

    Android的几种形式 Internal Storage Store private data on the device memory. 会在data/data/包名/shared_prefes里面去创建相应的xml文件,根节点是Map,其实内部就是将到Map集合中, 然后将该集合中的写到xml文件中进行保。 Android平台中嵌入了一个关系型库SQLite,和其他库不同的是SQLite时不区分类型,例如一个字段声明为Integer类型, 我们也可以将一个字符串入, 一个字段声明为布尔型 除非是主键被定义为Integer,这时只能64位整创建库的表时可以不指定类型,例如: CREATE TABLE person(id INTEGER PRIMARY KEY 我们在更新或安装apk时一般将其放到外部设备中来进行安装,但是如果一个手机没有外部设备该怎么办呢?总不能就不给更新或者安装了。

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    介绍了主流的方案,包括:内,文件,库和消息队列,以及序列化/反序列化的方法。很多时候,工具就在那里,我们只是不知道它们的在而已。 比如说在client端,有很多 embedded database 可以使用,并不需要局限于 sqlite;而当我们于缓服务器中,json 未必是最好的序列化方式,有些场合可以考虑 protobuf 在内中处理时,除了一般程序语言自带的 map / list / set 之外,还有很多性能卓绝的结构可以考虑,比如 bloomfilter,各种 tree 等。 对于每一个请求,你都要走一遍可能涉及到读库或者读缓的 blacklist 操作,这样不经济。 废话不多说,家看 slides 吧(注:上次程序君承诺会尝试对 slides 中文录音以便家更好地理解,可惜这几天事情太多,没工夫弄,争取下次放 slides 的时候录音)。 ? ? ? ? ?

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    3.

    ,sd卡路径:storage/sdcard * 所有设备,都会被划分成若干个区块,每个区块有固定的小 * 设备的总小 = 区块小 * 区块量    一般的术语:手机自带的32G,指的是手机的外部空间 还有缓中一般是放一些内中一些直接读取的。               ,得到sd卡以字节为单位的剩余容量 availableBlocks * blockSize 设备会被分为若干个区块,每个区块有固定的小 区块小 * 区块量 等于 设备的总小 Linux 步骤 得到了SharedPreferences对象之后, 就可以开始向SharedPreferences文件中了,主要可以分为三步实现。 1. 调用 commit()方法将添加的提交,从而完成操作。

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    结构》栈的顺序及链式

    从上面的图可以发现每一个都有前驱和后继,那么实际上栈也是一种线性表,他是一种特殊的线性表,他是只能在一端进行新增和获取,也没有链表的插入和根某个结点删除,而且无论是取或者新增都需要在栈顶操作 既然栈满足线性表那么他一样可以有顺序结构和链式结构,顺序结构我们可以通过组进行实现,栈底就是索引为0,而栈顶则是当前最新的。 而使用链式可以使用链表,而栈底就是第一个结点,而栈底同样也是最新的地址。 而顺序相比链式而言实现起来相对简单一点,但是因为是组实现所以需要手动扩容,那么就会浪费一些没有使用的空间,而链式不需要扩容所以内的占用没有顺序那么,但是由于每次取出时都需要移动 top(也就是栈顶),必须要找到上一个的地址所以需要遍历链表,那么效率比顺序低很多,前提是使用的非双向链表,如果使用双向链表在取(出栈)时都是O(1),而使用非双向链表时链表取(出栈)则是

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    2.4 --

    虽然能够用一种叫作 BLOB( Binary Large Object,二进制对象)的形式来达到保的目的,不过,这也需要另费一番工夫,因为根用途,有时需要把图像直接保为文件,把图像的路径单独保在 除了介绍的内容之外,还有一些需要家注意的地方,希望家加深对这部分内容的理解并将其灵活运用。 键值 键值属于 NoSQL 库的一种。NoSQL 是一种不使用 SQL库的统称。 键值,就是把一种叫作“值”( value)的值,和能够一对一特定“值”的“键”( key)的集合保在一起。此外,还有把在内里的键值,以及把在硬盘里的键值。 有一种叫作 Redis 的键值,它具备前后两者的性质,在通常情况下它是把在内上的,但在任何时间都能够把到硬盘。因此,它既能够高速执行,也能永久保。 文档型库 文档型库和键值一样,都属于 NoSQL 库的一种。文档型库能以 XML 和 JSON 这种结构化文档的格式保

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    3-之文件(1)

    一 简单介绍: 我们前面很少将提取的或者获取的源码保下来;其实日常的工作中在解析出后接下来就是。 1). txt文本: python txt文件操作中离不开open()函,它可以创建或者打开指定的文件,并创建一个文件对象 ,基本的语法: open() 函用于创建或打开指定文件,该函的语法格式如下 以with as的方式实现好处:不需要调用close()方法 以上写入还可以使用: file = open("小说.txt","a",encoding="utf-8") file.write JSON文件: 先官方话了解一下: JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。 CSV文件: 使用csv文件,我理解的就是表格,Excel都用过吧,就是那个;接下来我们分文件的写入跟读取两部分分开讲解,请系好安全带(如果非要介绍定义的话,请百度…我就是懒); 简单写入,

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