Pig最早是雅虎公司的一个基于Hadoop的并行处理架构，后来Yahoo将Pig捐献给Apache（一个开源软件的基金组织）的一个项目，由Apache来负责维护，Pig是一个基于 Hadoop的大规模数据分析平台...Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简 易的操作和编程接口，这一点和FaceBook开源的Hive（一个以SQL方式，操作hadoop的一个开源框架）一样简洁，清晰，易上手！...对于web-crawler抓取了的内容是一个流数据的形式，这包括去冗余、链接分析、内容分类、基于点击次数的受欢迎程度计算(PageRank)、最后建立倒排表。...随着，数据海啸的来临，传统的DB(Oracle、DB2)已经不能满足海量数据处理的需求，MapReduce逐渐成为了数据处理的事实标准，被应用到各行各业中。...Pig官网链接http://pig.apache.org/，里面有很全，很丰富的介绍和学习资料等着你的加入！
现在要求使用PIG来统计某个时间段（1 hour）内，多个进程此项数据的变化量汇总。可以看到数据形如以下形式。进程会通过GrpID分组，每个组内有多个进程，需要计算的是各组VALUE值的总的变化量。...粗看起来这个问题似乎很简单，因为数据量并不是很大，可以首先LOAD整个数据集，然后按照PID分组，在分组内对TIMESTAMP时间排序，计算最后一个与第一个VALUE的差值，然后再对GrpID分组将刚才计算出来的差值求和即可...仔细想想这是不行的，因为在每个PID分组内，本次时间片内的数据有可能因为进程重启而清零（如下图），所以不能简单的按照时间排序后尾首相减来计算。...不过好在PIG脚本可以调用其他语言编写的UDF（User Define Function）来完成某些复杂的计算逻辑，我们就采用此种方案。...如何使用Jython实现PIG UDF请参考官方文档 https://pig.apache.org/docs/r0.9.1/udf.html 先来看PIG脚本代码： REGISTER 'pycalc
其中，状态计算是流数据处理中的重要组成部分，用于跟踪和更新数据流的状态。...在 Spark Streaming 中，有两个主要的状态计算算子：updateStateByKey 和 mapWithState。...Spark Streaming 中的状态计算原理在 Spark Streaming 中，状态计算的基本原理是将状态与键（Key）相关联，并在每个时间间隔（batch interval）内，根据接收到的新数据更新状态...mapWithState 更灵活的状态计算介绍mapWithState 是 Spark 1.6 版本中引入的一种更强大和灵活的状态计算算子。...Apache Spark 提供的 updateStateByKey 和 mapWithState 两个状态计算算子为用户提供了强大的工具，使得在实时数据流中保持和更新状态变得更加容易。
据统计，Apache Tomcat目前占有的市场份额大约为60%。 Apache软件基金会修复的第一个漏洞为CVE-2018-8037，这是一个非常严重的安全漏洞，存在于服务器的连接会话关闭功能之中。...一旦成功利用，该漏洞将允许攻击者在新的会话连接中再次使用之前用户的会话凭证。...Apache软件基金会修复的第二个漏洞为CVE-2018-1336，这个漏洞是存在于UTF-8解码器中的溢出漏洞，如果攻击者向解码器传入特殊参数的话，将有可能导致解码器陷入死循环，并出现拒绝服务的情况。...除了之前两个漏洞之外，Apache软件基金会还修复了一个低危的安全限制绕过漏洞，漏洞编号为CVE-2018-8034。...根据安全公告中的内容，该漏洞之所以存在，是因为服务器在使用TLS和WebSocket客户端时缺少对主机名的有效性验证。
注意：pig中用run或者exec 运行脚本。除了cd和ls，其他命令不用。在本代码中用rm和mv命令做例子，容易出错。...另外，pig只有在store或dump时候才会真正加载数据，否则，只是加载代码，不具体操作数据。所以在rm操作时必须注意该文件是否已经生成。...如果rm的文件为生成，可以第三文件，进行mv改名操作 SET job.name 'test_age_reporth_istorical';-- 定义任务名字，在http://172.XX.XX.XX:50030.../jobtracker.jsp中查看任务状态，失败成功。...HIGH;--优先级 --注册jar包，用于读取sequence file和输出分析结果文件 REGISTER piggybank.jar; DEFINE SequenceFileLoader org.apache.pig.piggybank.storage.SequenceFileLoader
Apache Flink 作为一款真正的流处理框架，具有较低的延迟性，能够保证消息传输不丢失不重复，具有非常高的吞吐，支持原生的流处理。...二、Flink 中的时间概念 在 Flink 中主要有三种时间概念： （1）事件产生的时间，叫做 Event Time； （2）数据接入到 Flink 的时间，叫做 Ingestion Time； （3...但是在分布式环境中，多台机器的处理时间无法做到严格一致，无法提供确定性的保障。...，数据会源源不断的发送到我们的系统中。...流式计算最终的目的是去统计数据产生汇总结果的，而在无界数据集上，如果做一个全局的窗口统计，是不现实的。 只有去划定一定大小的窗口范围去做计算，才能最终汇总到下游的系统中，用来分析和展示。
Apache Flink 作为一款真正的流处理框架，具有较低的延迟性，能够保证消息传输不丢失不重复，具有非常高的吞吐，支持原生的流处理。...二、Flink 中的时间概念 在 Flink 中主要有三种时间概念: （1）事件产生的时间，叫做 Event Time； （2）数据接入到 Flink 的时间，叫做 Ingestion Time； （3...但是在分布式环境中，多台机器的处理时间无法做到严格一致，无法提供确定性的保障。...三、Flink 为什么需要窗口计算 我们知道流式数据集是没有边界的，数据会源源不断的发送到我们的系统中。...流式计算最终的目的是去统计数据产生汇总结果的，而在无界数据集上，如果做一个全局的窗口统计，是不现实的。 只有去划定一定大小的窗口范围去做计算，才能最终汇总到下游的系统中，用来分析和展示。 ?
我对此很感兴趣，因为我提交的一些补丁包含在这个候选版本中。我修补了CloudStack驱动程序，改进了像Exoscale这样的基本区域对云的支持。...上个星期，一个关于CloudStack 编程马拉松活动中的选手@pst418提交了一些单元测试的补丁，因此他们也把libcloud变成了0.13 RC版本，这真是太棒了。...在较高的层面上，它与JAVA中的jclouds或者用ruby编写的deltacloud相似。已经有一个CloudStack驱动程序，但其功能是有限的。...，但是在这个云上也有Ubuntu和CentOS镜像...然后你可以在libcloud中列出不同的实例类型或者大小。...现在让我们来做一下启动一个实例的基础知识，让我们测试暂时不在Driver中的暂停和恢复。没有什么惊天动地的，但这是一个改进。
使用poi更新excel时，如果单元格A设置了公式，当其依赖的其他单元格填充了值之后，导出的excel中A仍为公式而不是自动计算的值，如图： ?...Paste_Image.png 分值小计没有更新成计算结果。...解决方法 poi中提供了org.apache.poi.ss.usermodel.FormulaEvaluator这个接口，实现对公式的更新。...实现思路 我们可以遍历一行单元格中的所有格，判断如果其类型为Cell.CELL_TYPE_FORMULA，则证明此单元格为公式，可以使用evaluator.evaluateFormulaCell(cell
因为它巧妙的设计，使得在链路数据计算和聚合过程中，不需要考虑数据的一致性，也没有事务、分布式锁等概念。 在极端情况下，可能出现链路数据的丢失,但会最大限度保障OAP集群的可用性。...分布式计算 像Trace、访问日志等这样的明细数据，数据量比较大，但是不需要归并处理，所以在OAP节点内部处理即可完成。明细数据采用缓存、异步批量处理和流式写入的方式写入到存储中。...如果是不需要分布式聚合的数据，直接写入到存储中；如果是需要分布式聚合的数据，根据一定的路由规则发送给指定的OAP节点。 步骤二：接收和解析经步骤一处理过的数据，然后进行二次聚合计算，并写入到存储中。...指标数据是计算资源消耗最大的分布式计算，也是整套分布式计算要支持的核心计算类型。在此计算过程中，使用哈希路由策略，根据计算的实体，如服务ID、端点ID等的哈希值来选择对应的OAP节点。...OAP节点之间的通信采用的是 gRPC stream 模式，传输过程中不包含业务字段名称，按照数据类型和字段定义顺序进行序列化，减少非数据字段的传输。
在Apache2的中文手册中，是这样定义 %T 这个变量的。 %T 处理完请求所花时间，以秒为单位。...在Apache2的英文文档中，定义如下： %T the time taken to server the request, in seconds....由此可见，这个时间表示的是服务器处理这个请求的总时间。 而不是Apache服务器解析PHP脚本，并且输出脚本的时间。...我在服务器上做了一次测试，代码中嵌入了一个执行时间的检查判断，同时监视日志文件中产生的时间。...结果为：页面监测脚本执行时间为10009206毫秒，而日志中记录的是10009838，两者时间并不一样，日志中记录的时间稍微长一些，包含了DNS查询等一系列的过程。
- HCatalog：一个中心化的元数据管理以及Apache Hadoop共享服务，它允许在Hadoop集群中的所有数据的统一视图，并允许不同的工具，包括Pig和Hive，处理任何数据元素，而无需知道身体在集群中的数据存储...Apache Storm：一个分布式实时计算系统，Storm是一个任务并行连续计算引擎。...工作流中在一个类似的和怀旧风格的MapReduce中定义，但是，比传统Hadoop MapReduce的更能干。Apache Spark有其流API项目，该项目通过短间隔批次允许连续处理。...例如在计算总数和平均数时，必须将数据集作为一个整体加以处理，而不能将其视作多条记录的集合。这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。 需要处理大量数据的任务通常最适合用批处理操作进行处理。...针对同一个数据执行同一个操作会或略其他因素产生相同的结果，此类处理非常适合流处理，因为不同项的状态通常是某些困难、限制，以及某些情况下不需要的结果的结合体。
Spark中的决策树 决策树是在顺序决策问题进行分类，预测和促进决策的有效方法。...Apache Spark中的决策树 Apache Spark中没有决策树的实现可能听起来很奇怪。...那么从技术上来说呢 在Apache Spark中，您可以找到一个随机森林算法的实现，该算法实现可以由用户指定树的数量。因此，Apache Spark使用一棵树来调用随机森林。...在Apache Spark中，决策树是在特征空间上执行递归二进制分割的贪婪算法。树给每个最底部（即叶子结点）分区预测了相同的标签。...您可以通过计算"test error"来验证其准确性。
在手机中，实际上有两个处理器，一个叫Application Processor，即AP处理器，一个叫Baseband Processor，即BP处理器。...其中AP就是我们一般说的CPU，它通常是ARM架构，当然也有奇葩的x86架构，它用于运行我们的Android系统，在非睡眠情况下，AP的功耗非常高，特别是在绘图、计算、渲染等场景下。...而BP则是另一个经常不为人知的处理器，他用于运行实时操作系统，手机最基本的通信协议栈就运行在BP的实时操作系统上，BP的功耗非常低，基本不会进入睡眠。...前面说了，一旦用户按电源键进行睡眠，AP中的所有进程都讲被Suspend掉，那么某些程序的关键代码，就有可能不能被执行，所以，Android提供了WakeLock来让开发者在睡眠模式下也能阻止AP进入睡眠...3 还有个奇葩 在Android系统中，还有个比较奇葩的东西，那就是AlarmManager，这个东西可以用来做定时、做闹钟，相信大家都知道了，但是它到底运行在AP还是BP呢？
在之前的一篇博客文章中，我们介绍了Apache Kafka®的一次语义。这篇文章介绍了各种消息传递语义，介绍了幂等生成器、事务和Kafka流的一次处理语义。...现在，我们将继续上一节的内容，深入探讨Apache Kafka中的事务。该文档的目标是让读者熟悉有效使用Apache Kafka中的事务API所需的主要概念。...事务中包含的所有消息都将被成功写入，或者一个也不写入。例如，处理过程中的错误可能导致事务中止，在这种情况下，来自事务的任何消息都不会被使用者读取。现在我们来看看它是如何实现原子读写周期的。...进一步的阅读 我们刚刚触及了Apache Kafka中事务的皮毛。幸运的是，几乎所有的设计细节都记录在网上。...结论 在这篇文章中，我们了解了Apache Kafka中事务API的关键设计目标，理解了事务API的语义，并对API的实际工作方式有了更深入的了解。
Apache Spark中的理念之一就是提供丰富友好的内置库，以便用户可以轻松组织数据管道。...现在我们很高兴地宣布Apache Spark 1.1 内置了对探索性数据管道中常见的几种统计算法的支持： 相关性：数据相关性分析 假设检验：拟合优度; 独立检验 分层抽样：控制标签分布的可拓展训练集 随机数据生成...在 Apache Spark 1.1 中，我们对拟合优度和独立性进行了卡方检验： MLlib chiSqTest(observed: Vector, expected: Vector) chiSqTest...作为一个 R 语言的包，SparkR 是一个强大的轻量级解决方案，可以为 R API 的熟悉者提供分布式计算支持。...R 和 SciPy 在一台机器上运行，而 Spark 可以轻松扩展到数百台机器并分配计算。
Apache是非常流行的Web服务器，近几年虽然Nginx大有取代之势，但Apache仍占有不少的使用量。本文介绍生产中需要注意的一些安全配置，帮助我们搭建更稳定的Web服务。...1、Apache的安全配置。 1.1 禁止服务器广播敏感信息。 将 ServerSignature 设置为 Off，避免暴露Apache软件的版本号等信息。...1.5 禁止.htaccess 在目录的配置中，添加 AllowOverride None，例如： Options None AllowOverride...,passthru,popen,fsockopen,chmod,rmdir,opendir 这个选项只能在 php.ini 中配置，无法在单独的虚拟机上配置 2.4 限制可以打开的目录 这个配置的目的相当于为项目创建一个沙盒...在 php.ini 中配置 open_basedir 参数 3、其他方法 3.1 勤打补丁 定期查看是否有软件的升级补丁，发生紧急漏洞修复补丁时，在第一时间为自己的系统安装补丁。
边缘计算提供了绝佳的选择：将音视频计算从云端迁移到边缘，可以优化成本和时延；从终端卸载到边缘，可以突破终端的算力制约。...近日，我们就采访到了网心科技的首席架构师曾伟纪，请他来跟大家聊聊边缘计算的优势、网心科技在边缘计算领域的技术探索、新的边缘计算场景以及网心科技从迅雷一路走来的技术成长。...我在校期间做的就是云计算方向的项目，毕业后作为腾讯云的早期成员参与了一系列云服务和产品的研发，目前是在网心科技负责边缘计算整体的规划和研发工作。...在技术探索的过程中，遇到了哪些挑战？ 曾伟纪：如前面提到的，我们是先从CDN场景入手，主要是提升边缘网络传输的质量。即使背靠迅雷的P2P技术积累，音视频场景的高指标要求依然是不容易满足的。...在整个技术探索中，我们从单机逻辑到镜像分发、不可靠节点状态控制、全局资源调度等全链条都踩过坑，吸取了很多教训，也获得了很多宝贵经验。
译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.blog/solo95 Apache Spark中的决策树 决策树是在顺序决策问题进行分类，预测和促进决策的有效方法。...Apache Spark中的决策树 Apache Spark中没有决策树的实现可能听起来很奇怪。然而从技术上来说是有的。...在Apache Spark中，您可以找到一个随机森林算法的实现，该算法实现可以由用户指定树的数量。因此，Apache Spark使用一棵树来调用随机森林。...在Apache Spark中，决策树是在特征空间上执行递归二进制分割的贪婪算法。树给每个最底部（即叶子结点）分区预测了相同的标签。...您可以通过计算"test error"来验证其准确性。
1.1 Maven 依赖 如果您使用 Maven，可以从 Maven 库中搜索下面示例中的依赖。请注意选择和目标 IoTDB 服务器版本相同的依赖版本，本文中使用 1.0.0 版本的依赖。...您可以放心地在 UDTF 中维护一些状态数据，无需考虑并发对 UDF 类实例内部状态数据的影响。...目前 PointCollector 只支持将特定时间戳放入一次，如果同一时间戳被多次放入，则可能非预期地终止计算。...UDF 类，假定这个类的全类名为 org.apache.iotdb.udf.UDTFExample 2....如果两个 JAR 包里都包含一个 org.apache.iotdb.udf.UDTFExample 类，当同一个 SQL 中同时使用到这两个 UDF 时，系统会随机加载其中一个类，导致 UDF 执行行为不一致
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