我们日常使用电脑的时候，基本都会和文件打交道，比如我们做ppt，或者写论文的时候，我们打开的word，ppt等等都是一个文件，这些文件不一样的主要是因为后缀名不一样，所以计算机才可以分辨出来这些文件的区别。
进行Spark核心编程时，首先要做的第一件事，就是创建一个初始的RDD。该RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。然后在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行转换，来获取其他的RDD。
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/grouping/CustomStreamGrouping.java
Effective Lambda Expressions in Java | by Bubu Tripathy | Medium
如同SparkContext一样，StreamingContext也是Spark Streaming应用程序通往Spark集群的通道，它的定义如下：
操作系统很早就开始使用内存映射文件（Memory Mapped File）来作为进程间的共享存储区，这是一种非常高效的进程通讯手段。.NET 4.0新增加了一个System.IO. MemoryMappedFiles命名空间，其中添加了几个类和相应的枚举类型，从而使我们可以很方便地创建内存映射文件。Mono 3.2也有这个类来操作Linux下的内存映射文件，《MemoryMappedFile 在 Mono in Linux 的开发笔记》详细的介绍了Mono和.NET 4的实现区别，为了让代码能够在Linux
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/metric/IEventLogger.java
可以将程序中的数据保存为一个文件。待下次重新启动程序时，从之前保存的文件中提取数据。这样，程序就不会在重启后失忆了。
使用bootstrap-fileinput进行文件上传，有丰富的属性、方法、事件,还有好多demo供参考。
https://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/tools/windows/javadoc.html
我有一个与Web访问记录相关的域对象列表。这些域对象可以扩展到数千个。 我没有资源或需求将它们以原始格式存储在数据库中，因此我希望预先计算聚合并将聚合的数据放在数据库中。 我需要聚合在5分钟窗口中传输的总字节数，如下面的sql查询
首先打开网址：https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+C-IV-02+V1/about
java中最最让人激动的部分就是IO和NIO了。IO的全称是input output，是java程序跟外部世界交流的桥梁，IO指的是java.io包中的所有类，他们是从java1.0开始就存在的。NIO叫做new IO，是在java1.4中引入的新一代IO。
总的来说，每一个Spark的应用，都是由一个驱动程序（driver program）构成，它运行用户的main函数，在一个集群上执行各种各样的并行操作。Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集 (resilient distributed dataset,RDD)，它是元素的集合，划分到集群的各个节点上，可以被并行操作。RDDs的创建可以从HDFS(或者任意其他支持Hadoop文件系统) 上的一个文件开始，或者通过转换驱动程序（driver program）中已存在的Scala集合而来。用户也可以让Spark保留一个RDD在内存中，使其能在并行操作中被有效的重复使用。最后，RDD能自动从节点故障中恢复。
前面的文章中，对 FFmpg 视频的解码，以及如何利用 OpenGL 对视频进行编辑和渲染，做了详细的讲解，接来非常重要的，就是对编辑好的视频进行编码和保存。
ORM(Object Relational Mapping)，对象关系映射，是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。
PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON 文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。
作者：Kumar Chinnakali 译者：java达人 来源：http://dataottam.com/2016/01/10/self-learn-yourself-apache-spark-in-21-blogs-3/（点击文末阅读原文前往） 一、 Spark项目最初由加州大学伯克利分校AMP实验室的Matei在2009年发起，并在2010年根据BSD协议开源。2013年，该项目捐献给Apache软件基金会，转为Apache2.0 协议。2014年二月，Spark成为Apache重点项目。201
对于文件的IO操作应该是我们经常会使用到的，因为文件的复杂性，我们在使用File操作的时候也有很多需要注意的地方，下面我一起来看看吧。
flink-storm_2.11-1.6.2-sources.jar!/org/apache/flink/storm/wrappers/SpoutWrapper.java
Java Stream（流）是Java 8引入的一个强大的新特性，用于处理集合数据。它提供了一种更简洁、更灵活的方式来操作数据，可以大大提高代码的可读性和可维护性。本文将详细介绍Java Stream流的概念、用法和一些常见操作。
repl模块提供了一个”读取-求值-输出-循环”（REPL交互式解释器）的实现，它可以作为一个单独的程序，或者包含在其他程序内部。它可以被这样访问：
本文将会详细讲解Stream的使用方法（不会涉及Stream的原理，因为这个系列的文章还是一个快速学习如何使用的）。 1. Stream初体验 我们先来看看Java里面是怎么定义Stream的：
java.util.stream public interface Collector<T, A, R> A mutable reduction operation that accumulates input elements into a mutable result container, optionally transforming the accumulated result into a final representation after all input elements have been processed. Reduction operations can be performed either sequentially or in parallel. Examples of mutable reduction operations include: accumulating elements into a Collection; concatenating strings using a StringBuilder; computing summary information about elements such as sum, min, max, or average; computing "pivot table" summaries such as "maximum valued transaction by seller", etc. The class Collectors provides implementations of many common mutable reductions. A Collector is specified by four functions that work together to accumulate entries into a mutable result container, and optionally perform a final transform on the result. They are: creation of a new result container (supplier()) incorporating a new data element into a result container (accumulator()) combining two result containers into one (combiner()) performing an optional final transform on the container (finisher()) Collectors also have a set of characteristics, such as Collector.Characteristics.CONCURRENT, that provide hints that can be used by a reduction implementation to provide better performance. A sequential implementation of a reduction using a collector would create a single result container using the supplier function, and invoke the accumulator function once for each input element. A parallel implementation would partition the input, create a result container for each partition, accumulate the contents of each partition into a subresult for that partition, and then use the combiner function to merge the subresults into a combined result. To ensure that sequential and parallel executions produce equivalent results, the collector functions must satisfy an identity and an associativity constraints. The identity constraint says that for any partially accumulated result, combi
害，别误会，我这里说的stream不是流式编程，不是大数据处理框架。我这里说的是stream指的是jdk中的一个开发工具包stream. 该工具包在jdk8中出现，可以说已经是冷饭了，为何还要你说？只因各家一言，不算得自家理解，如若有空，何多听一版又何妨。
文章目录 1. 打印流 1.1. PrintStream 1.1.1. 构造函数 1.1.2. 常用的函数 1.1.3. 实例 1.2. PrintWriter 1.2.1. 构造函数 1.2.2. 常用函数 1.2.3. 实例 1.3. 参考文章 打印流 在整个IO包中，打印流是输出信息最方便的类，主要包含字节打印流（PrintStream）和字符打印流（PrintWrite）。打印流提供了非常方便的打印功能，可以打印任何的数据类型，例如：小数、整数、字符串等等，相对于前面学习的几个文件的操作来说
向文本输出流打印对象的格式化表示形式。此类实现在 PrintStream 中的所有 print 方法。它不包含用于写入原始字节的方法，对于这些字节，程序应该使用未编码的字节流进行写入。
本文对 try-with-resources 语法进行了较为深入的剖析，验证了其为一种语法糖，同时给出了其实际的实现方式的反编译结果，相信你在看完本文后，关于 AutoCloseable 的使用你会有新的收获。
本文章 转载自头条网， 只是觉得好用很详细，所以自己收集 做下笔记，不做任何商业用途，不收任何费用，不喜勿喷。
openmessaging-java/openmessaging-api/src/main/java/io/openmessaging/producer/Producer.java
1）首先先知道它的八种构造方法，但怎么记住这八种呢？我们都知道PrintWriter是一种过滤流，也叫处理流。也就是能对字节流和字符流进行处理，所以它会有：
ASP.NET Core应用中使用得最多的还是具体的物理文件，比如配置文件、View文件以及网页上的静态文件，物理文件系统的抽象通过PhysicalFileProvider这个FileProvider来实现，该类型定义在NuGet包“Microsoft.Extensions.FileProviders.Physical”中。我们知道System.IO命名空间下定义了一整套针操作物理目录和文件的API，实际上PhysicalFileProvider最终也是通过调用这些API来完成相关的IO操作的。 目录 一
flink-storm_2.11-1.6.2-sources.jar!/org/apache/flink/storm/wrappers/BoltWrapper.java
storm-core-1.2.2-sources.jar!/org/apache/storm/grouping/PartialKeyGrouping.java
然而，用 Java 的 File、URL 访问这些底层资源的步骤过于繁琐。Spring 为资源访问提供了一个 Resource 接口，该接口提供了更强的资源访问能力。
本文是 Inside Java Newscast #1 的个人体验与解读。视频地址：点击这里
一、什么是Alluxio Alluxio（之前名为Tachyon）是世界上第一个以内存为中心的虚拟的分布式存储系统。它统一了数据访问的方式，为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁。应用只需要连接Alluxio即可访问存储在底层任意存储系统中的数据。此外，Alluxio的以内存为中心的架构使得数据的访问速度能比现有常规方案快几个数量级。
1 import java.io.InputStream; 2 import java.io.Reader; 3 import java.net.URL; 4 import java.sql.Connection; 5 import java.sql.NClob; 6 import java.sql.ParameterMetaData; 7 import java.sql.PreparedStatement; 8 import java.sql.ResultS
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/Config.java
本文和大家介绍 Serialize.OpenXml.CodeGen 这个支持从某个文档生成用于创建出这个文档的 C# 或 VB 代码的库。作用就是可以让小伙伴在拿到一份模版文件之后，可以通过 Serialize.OpenXml.CodeGen 生成能创建出这份文档的 C# 或 VB 的代码，用于在这份代码上面更改功能，做到创建定制 Docx 或 PPTX 或 Xlsx 文档的功能
上面实例中，采用此方法上传的文件，不论图片还是文本，在存储桶中展示均为灰色的文件，这样会导致外联会直接下载文件，从而起不到预览的效果，如下图标红所示：
利用FFMPEG实现一个音频转码服务 提供一个音频转码服务，主要是利用ffmpeg实现转码，利用java web对外提供http服务接口 背景 音频转码服务算是比较基础的了，之前一直没做，最近有个需求背景，是将微信的amr格式音频，转换为mp3格式，否则h5页面的音频将无法播放 出于这个转码的场景，顺带着搭建一个多媒体处理服务应用(目标是图片的基本操作，音频、视频的常用操作等） 拟采用的技术 图片 imageMagic/graphicMagic + im4java 音频 ffmpeg + Runtime
在文章《Java 11 正式发布，这 8 个逆天新特性教你写出更牛逼的代码》中，我有介绍到 Java 11 的八个新特性，其中关于 String 加强部分，我觉得有点意思，这里单独再拉出来讲。
在前面的章节的学习中，我们学习了jdk8的新特性，lambada表达式、方法引用、函数式接口等等，接着本博客继续JDK8的一个比较重要的特性，JDK8 Stream API
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