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发布小工具:Ip一键切换V1.0「建议收藏」

需求: 对于带本本的来说,办公室、家里、实验室是经常呆地方。每次点击网络连接属性修改Ip及其配置是非常麻烦的一件事情。更何况要记得一堆没有价值的网关、掩码数据,费时费神。如何能做到一键切换Ip呢,本案例通过批处理成功实现了不同网络环境下傻瓜切换Ip的功能,及其方便地解决了本本一族更换网络的痛苦。 特性: 支持2-3个Ip的切换,非常适合本本用户。 支持参数验证过滤,防止非法输入。 使用方法: Step1: 下载“局域网Ip一键切换.bat“ Step2:首先确定打开 Remote Registry Service 服务。 可借助 Remote Registry Service自动开启 工具打开。 step3:编辑”局域网Ip一键切换.bat“工具。 step4:设置Ip地址池,修改Ip配置,红色字体代表可修改。 set OfficeIp=172.16.140.82 echo 设置家庭网络Ip echo. set HomeIp=172.16.96.11 echo 设置家庭网络代理服务客户端Ip echo. set HomeClient=10.0.0.2 step5:设置各Ip对应的网络属性,如掩码、网关以及Dns等。 o:办公网络,h:家庭网络,c:家庭代理网络

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Structured Streaming | Apache Spark中处理实时数据的声明式API

随着实时数据的日渐普及,企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。 第一,不同于要求用户构造物理执行计划的API,Structured Streaming是一个基于静态关系查询(使用SQL或DataFrames表示)的完全自动递增的声明性API。 第二,Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用,将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。 我们发现,在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍,是Apacha Kafka 的90倍,这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性,如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用,其中最大的每个月处理超过1PB的数据。

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