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BigData | Beam的基本操作(PCollection)

,用来表达数据的,为数据处理过程中的输入和输出单元,而且PCollection的创建完全取决于需求,此外,它有比较明显的4个特性(无序性、无界性、不可变性、Coders实现)。...01 无序性 PCollection是无序的,这和它的分布式本质相关,一旦PCollection被分配到不同的机器上执行,为了保证最大的处理输出,不同机器都是独立运行的,因此处理的顺序也就无从得知,因此...事实上PCollection是否有界限,取决于它是如何产生的: 有界:比如从一个文件、一个数据库里读取的数据,就会产生有界的PCollection 无界:比如从Pub/Sub或者Kafka中读取的数据,...),但不会改变输入的PCollection。...Beam要求Pipeline中的每个PCollection都要有Coder,大多数情况下Beam SDK会根据PCollection元素类型或者生成它的Transform来自动推断PCollection

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动态规划题: 统计每个月兔子的总数

大家好,我是前端西瓜哥,今天来做动态规划。 描述 有一种兔子,从出生后第3个月起每个月都生一只兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一只兔子。...比如某只兔子第 3 个月出生,那么它第 5 个月开始会每个月生一只兔子。 一月的时候有一只兔子,假如兔子都不死,问第n个月的兔子总数为多少?...示例 1: 输入:3 输出:2 示例 2: 输入:6 输出:8 题解 解法是动态规划。...比如 3 月出生,5月才能生兔子(转换为状态 1) 状态有两种,我们将动态转移表就要声明成 number[n][2] 了,表示第 n 个月的两种状态兔子的数量。...这种 状态有多种,且它们之间会发生转换 的情况,在动态规划中还是比较常见的,比如 “198.打家劫舍”、“714. 买卖股票的最佳时机含手续费”,建议多练练这些题。

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    Dynamic ReLU:根据输入动态确定的ReLU

    这是我最近才看到的一篇论文,它提出了动态ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU),可以将全局上下文编码为超函数,并相应地调整分段线性激活函数。...Dynamic ReLU (DY-ReLU) 对于给定的输入向量(或张量)x,DY-ReLU被定义为具有可学习参数θ(x)的函数fθ(x)(x),该参数适应于输入x,它包括两个功能: 超函数θ(x):...激活函数fθ(x)(x):使用参数θ(x)生成所有通道的激活。 1、函数定义 设传统的或静态的ReLU为y = max(x, 0)。ReLU可以推广为每个通道c的参数分段线性函数。...这表明DY-ReLU不仅具有更强的表示能力,而且计算效率高。 上图绘制了5万张验证图像在不同区块(从低到高)的DY-ReLU输入输出值。...可以看到学习到的DY-ReLU在特征上是动态的,因为对于给定的输入x,激活值(y)在一个范围内(蓝点覆盖的范围)变化。 下图分析DY-ReLU中两段之间的夹角(即斜率差|a1c-a2c|)。

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    Apache Beam 大数据处理一站式分析

    处理某个 Transform 的时候,数据是序列化的(PCollection),Pipeline 注册的流水线会将这个 Transform 的输入数据集 PCollection 里面元素分割成不同的 Bundle...Beam 数据流水线具体会分配多少个 Worker,以及将一个 PCollection 分割成多少个 Bundle 都是随机的,具体跟执行引擎有关,涉及到不同引擎的动态资源分配,可以自行查阅资料。...@StartBundle 方法跟 Bundle 有关,在 Bundle 中每个输入元素上调用 @ProcessElement(类似 map 输入每行数据),如果提供 DoFn 的 @FinishBundle...读取数据集: 一个输入数据集的读取通常是通过 Read Transform 来完成的。...Read Transform 的返回值是一个 PCollection,这个 PCollection 就可以作为输入数据集,应用在各种 Transform 上。

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    通过 Java 来学习 Apache Beam

    乘 2 操作 在第一个例子中,管道将接收到一个数字数组,并将每个元素乘以 2。 第一步是创建管道实例,它将接收输入数组并执行转换函数。...@Rulepublic final transient TestPipeline pipeline = TestPipeline.create(); 现在,我们可以创建作为管道输入的 PCollection...我们将计算上一个例子中每个单词出现的次数。...然后重写 expand 方法,加入我们的逻辑,它将接受单个字符串并返回包含每个单词的 PCollection。...在下面的例子中,我们将假设我们身处金融科技领域,我们正在接收包含金额和交易时间的事件,我们希望获取每天的交易总额。 Beam 提供了一种用时间戳来装饰每个 PCollection 元素的方法。

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    Apache Beam研究

    Apache Beam的编程模型 Apache Beam的编程模型的核心概念只有三个: Pipeline:包含了整个数据处理流程,分为输入数据,转换数据和输出数据三个步骤。...PCollection:Pipeline操作符对应的数据集,PCollection可以是有边界的(固定的文件),也可以是无边界的(事件流) PTransform:整个Pipeline的操作算子,对PCollection...具体编程细节可以参考:Apache Beam Programming Guide 有一些点值得注意: PCollection本身是不可变,每一个PCollection的元素都具有相同的类型,PCollection...有两种类型的PCollection,分为有界和无界,有界的PCollection对应的是批处理的数据,无界的PCollection对应的是流处理,但是无界的PCollection本身也会在逻辑上切分成一个个...例如: [Output PCollection 1] = [Input PCollection] | [Transform 1] Apache Beam的执行 关于PCollection中的元素,Apache

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    【Python】动态类型、输入和输出、条件语句

    动态类型 程序运行过程中,变量的类型可能会发生改变 a = 'hello' print(a) a = 10 print(a) #运行结果 hello 10 在程序执行过程中,a 的类型刚开始是...这种特性则称为 “静态类型”,如果尝试修改静态类型的类型,变异阶段就会报错 一个编程语言,是否是动态类型,只是取决于运行时,类型是否发生改变,而不取决于变量定义的时候是否声明类型 在 python...中,也可以进行类型声明,不过不写也不影响什么: a:str = 'hello' print(a) a:int = 10 print(a) 优劣 动态写法比较灵活,提高了语法的表达能力...但是当项目到达一定规模之后,动态类型的劣势就逐渐体现出来了,很多公司就会针对之前 Python 写的代码使用其他语言进行重构 动态类型特性是一把双刃剑: 对于中小型程序,可以大大的减少代码量(比如写一段代码就可以同时支持多种类型...type(num)) print(f'你输入的整数是 {num}') #输出结果 请输入一个整数: 10 你输入的整数是 10 input 执行的时候,就会等待用户输入 这个等待可能是一个非常长的等待

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    实时计算大数据处理的基石-Google Dataflow

    二、Streaming 102 刚才的处理还是通用的批处理方式,延迟很大,但我们已经成功把每个窗口的输入都计算了,我们目前缺乏一种对无限数据处理方法,还要能保证其完整性。...比如重新分组的情况,可能不只是覆盖那么简单,需要先删掉之前的,再加入最新的;还有动态窗口的情况,新窗口会替换旧窗口,但数据要放在不同的位置。...由于处理时间窗口对遇到输入数据的顺序敏感,因此每个“窗口”的结果对于两个观察订单中的每一个都不同,即使事件本身在技术上在每个版本中同时发生。...尽管如此,它们并不是真正的事件时间窗口; 我们只是简单地将处理时间映射到事件时间域,删除每个输入的原始记录,并用新的输入替换它,而不是表示管道首次观察数据的时间。...Where: session windows 动态的,数据驱动的窗口,称为会话。 会话是一种特殊类型的窗口,它捕获数据中的一段活动,它们在数据分析中特别有用。

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    实时计算大数据处理的基石-Google Dataflow

    二、Streaming 102 刚才的处理还是通用的批处理方式,延迟很大,但我们已经成功把每个窗口的输入都计算了,我们目前缺乏一种对无限数据处理方法,还要能保证其完整性。...比如重新分组的情况,可能不只是覆盖那么简单,需要先删掉之前的,再加入最新的;还有动态窗口的情况,新窗口会替换旧窗口,但数据要放在不同的位置。...由于处理时间窗口对遇到输入数据的顺序敏感,因此每个“窗口”的结果对于两个观察订单中的每一个都不同,即使事件本身在技术上在每个版本中同时发生。...尽管如此,它们并不是真正的事件时间窗口; 我们只是简单地将处理时间映射到事件时间域,删除每个输入的原始记录,并用新的输入替换它,而不是表示管道首次观察数据的时间。...Where: session windows 动态的,数据驱动的窗口,称为会话。 会话是一种特殊类型的窗口,它捕获数据中的一段活动,它们在数据分析中特别有用。

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    Apache Beam 架构原理及应用实践

    流处理应用程序通常在多个读取处理写入阶段处理其数据,每个阶段使用前一阶段的输出作为其输入。通过指定 read_committed 模式,我们可以在所有阶段完成一次处理。...例如 PCollection,而不是 PCollection。 .apply(Values....重要的是要理解变换不消耗 PCollections;相反,他们会考虑 a 的每个元素 PCollection 并创建一个新 PCollection 的输出。...这样,您可以对不同的元素执行不同的操作 PCollection。这里是出现了两条管,例如输入 AR,AI,VAR,BT,BMP。 ? 例如不同的数据源,有数据库,文件,以及缓存等输入进行合并。 ?...通过虚拟表,可以动态的操作数据,最后写入到数据库就可以了。这块可以做成视图抽象的。 Create 创建一个动态表,tableName 后面是列名。

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    利用js实现输入框动态提示信息

    为了提高和用户的交互性,现在的输入框往往都采用输入信息自动提示的功能,类似于百度输入框中的提示功能。...步骤一:在网页加载的时候会首先把输入框中要查询的信息全部加载出来,并且放置在一个全局变量中。...步骤二:当用户在输入框中输入信息的时候会触发响应函数,函数的主要功能是获取用户的输入值并继续监控用户后续的输入值,然后把输入值进行处理,于缓存中的全局变量进行对比操作,把缓存中相同的部分返回给上面提到过的...步骤三:用户在菜单中选择自己想要的信息,通过js代码实现将选择的信息返回到输入框中去。...}); } 输入框动态提示信息 输入值: <input id="

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    二指输入的的最小距离(动态规划)

    二指输入法定制键盘在 XY 平面上的布局如上图所示,其中每个大写英文字母都位于某个坐标处, 例如字母 A 位于坐标 (0,0),字母 B 位于坐标 (0,1),字母 P 位于坐标 (2,3) 且字母...给你一个待输入字符串 word,请你计算并返回在仅使用两根手指的情况下,键入该字符串需要的最小移动总距离。...示例 1: 输入:word = "CAKE" 输出:3 解释: 使用两根手指输入 "CAKE" 的最佳方案之一是: 手指 1 在字母 'C' 上 -> 移动距离 = 0 手指 1 在字母 'A'...'E' 的距离 = 1 总距离 = 3 示例 2: 输入:word = "HAPPY" 输出:6 解释: 使用两根手指输入 "HAPPY" 的最佳方案之一是: 手指 1 在字母 'H' 上 -...:word = "NEW" 输出:3 示例 4: 输入:word = "YEAR" 输出:7 提示: 2 <= word.length <= 300 每个 word[i] 都是一个大写英文字母。

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    Apache Beam实战指南 | 玩转KafkaIO与Flink

    Beam SQL现在只支持Java,底层是Apache Calcite 的一个动态数据管理框架,用于大数据处理和一些流增强功能,它允许你自定义数据库功能。...Row:Beam SQL操作的元素类型。例如:PCollection。 在将SQL查询应用于PCollection 之前,集合中Row的数据格式必须要提前指定。...ParDo可以将输入记录转换为Row格式。...流处理应用程序通常在多个读取处理写入阶段处理其数据,每个阶段使用前一阶段的输出作为其输入。通过指定read_committed模式,我们可以在所有阶段完成一次处理。...每个作业都应使用唯一的groupID,以便重新启动/更新作业保留状态以确保一次性语义。状态是通过Kafka上的接收器事务原子提交的。

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    Streaming 102:批处理之外的流式世界第二部分

    在现实世界的 Pipeline 中,我们从来自 I/O 数据源的原始数据(例如,日志记录) PCollection 来获取输入,然后将日志记录解析为键/值对,并转换为 PCollection的方向,对于批处理引擎我们都知道,每个窗口的输入都是完整的(即一旦有限输入源中的所有数据都已被消费),但是对于无限数据源,我们目前缺乏确定其完整性的实际方法。...在这种情况下,新值不能覆盖旧值;您需要从旧组中删除旧值,在新组中加入新产生的值。 当使用动态窗口(例如,会话窗口)时,由于窗口合并,新值可能会替换多个先前的窗口。...由于处理时间窗口对输入数据的顺序很敏感,因此对于这两个输入集中每个’窗口’的结果都不同(即使事件发生在同一时间)。在左边我们看到的是 12、21、18,而在右边我们看到的是 7、36、4。...如果你关心事件实际发生的时间,则必须使用事件时间窗口,否则你的结果将会毫无意义。 5.2 Where: 会话窗口 我们现在要看看我最喜欢的功能之一:动态的、数据驱动的窗口,称为会话窗口。

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