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编码器工作原理_编码器应用

最近公司项目用到了编码器 选用编码器 为360脉冲 为了方便其一圈发360个脉冲 ,当然精度只有一度 ,如果为了高精度可以选用其他类型 首先简述一下编码器工作原理 编码器可按以下方式来分类。...电源“-”端要与编码器COM端连接,“+ ”与编码器电源端连接。...编码器一般分为增量型与绝对型,它们存着最大区别:在增量编码器情况下, 编码器(图7) 位置是从零位标记开始计算脉冲数量确定,而绝对型编码器位置是由输出代码读数确定。...编码器厂家生产系列都很全,一般都是专用,如电梯专用型编码器、机床专用编码器、伺服电机专用型编码器等,并且编码器都是智能型,有各种并行接口可以与其它设备通讯。...简单说,旋转编码器abz分别是A相,B相,Z相在编码器旋转时候都会输出脉冲,三相脉冲是各自独立。按常用编码器来说,A相和B相单圈脉冲量是相等,Z相为一圈一个脉冲。

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Spark Streaming】Spark Streaming使用

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 一、Spark Streaming引入 集群监控 一般大型集群和平台, 都需要对其进行监控需求。...等 Spark Streaming介绍 官网:http://spark.apache.org/streaming/ Spark Streaming是一个基于Spark Core之上实时计算框架,可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时处理...Spark Streaming工作流程像下面的图所示一样,接收到实时数据后,给数据分批次,然后传给Spark Engine(引擎)处理最后生成该批次结果。...数据抽象 Spark Streaming基础抽象是DStream(Discretized Stream,离散化数据流,连续不断数据流),代表持续性数据流和经过各种Spark算子操作后结果数据流...Spark Job,对于每一时间段数据处理都会经过Spark DAG图分解以及Spark任务集调度过程。

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Spark系列(二)Spark数据读入

真的是超级忙碌一周,所幸是我们迎来了新家庭成员一只小猫咪--大王。取名为大王原因竟然是因为之前作为流浪猫日子总是被其他猫所欺负,所以希望他能做一只霸气霸王猫啦。...言归正传,在周一见悲伤中唯有写一篇博客才能缓解我忧伤吧。...Spark读取文本文件--textFile() def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions...读取单个文件 val rdd = sc.textFile("File1") 读取多个文件 val rdd = sc.textFile("File1,File2") 读取一个文件夹,目标文件夹为code,也就是说spark.../code/part-*.txt") Spark读取数据库HBase数据 由于 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat 类实现,Spark

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Spark系列(三)Spark工作机制

什么时候才能回归到看论文,写感想日子呀~刚刚交完房租我血槽已空。...看了师妹关于Spark报告PPT,好怀念学生时代开组会时光啊,虽然我已经离开学校不长不短两个月,但我还是非常认真的翻阅了,并作为大自然搬运工来搬运知识了。...Spark执行模式 1、Local,本地执行,通过多线程来实现并行计算。 2、本地伪集群运行模式,用单机模拟集群,有多个进程。 3、Standalone,spark做资源调度,任务调度和计算。...spark-submit --master yarn yourapp 有两种将应用连接到集群模式:客户端模式以及集群模式。...YARN:配置每个应用分配executor数量,每个executor占用内存大小和CPU核数 Job调度 Job调度符合FIFO, 调度池里面是很多任务集,任务集有两个ID ,JOBID

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Spark初识-Spark与Hadoop比较

,任务启动慢 Task以线程方式维护,任务启动快 二、Spark相对Hadoop优越性 Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来,继承了其分布式并行计算优点并改进了 MapReduce...明显缺陷,(spark 与 hadoop 差异)具体如下: 首先,Spark 把中间数据放到内存中,迭代运算效率高。...,它本身并不能存储数据; Spark可以使用HadoopHDFS或者其他云数据平台进行数据存储,但是一般使用HDFS; Spark可以使用基于HDFSHBase数据库,也可以使用HDFS数据文件,...四、三大分布式计算系统 Hadoop适合处理离线静态大数据; Spark适合处理离线流式大数据; Storm/Flink适合处理在线实时大数据。...*、本文参考 Spark和Hadoop区别和比较 Spark与Hadoop相比优缺点 [Spark 和 Hadoop MapReduce 对比](

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简单易懂自动编码器

除了进行特征降维,自动编码器学习到新特征可以送入有监督学习模型中,所以自动编码器可以起到特征提取器作用。...本文将会讲述自动编码器基本原理以及常用自动编码器模型:堆栈自动编码器(StackedAutoencoder)。...自动编码器原理 自动编码器基本结构如图1所示,包括编码和解码两个过程: ? 图1自动编码器编码与解码 自动编码器是将输入 ? 进行编码,得到新特征 ? ,并且希望原始输入 ?...有时候,我们还会给自动编码器加上更多约束条件,去噪自动编码器以及稀疏自动编码器就属于这种情况,因为大部分时候单纯地重构原始输入并没有什么意义,我们希望自动编码器在近似重构原始输入情况下能够捕捉到原始输入更有价值信息...堆栈自动编码器 前面我们讲了自动编码器原理,不过所展示自动编码器只是简答含有一层,其实可以采用更深层架构,这就是堆栈自动编码器或者深度自动编码器,本质上就是增加中间特征层数。

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hadoop | spark | hadoop搭建和spark 搭建

为了学习hadoop和spark,开始了搭建这两心酸路。下面来介绍下我是如何搭建,大家可以模仿下,若是有遇到问题,请留言哟。 之前搭建成功过,后来冒出问题,一直没解决掉。这次算是搞定了。...第二步、hadoop配置 修改hadoop解压文件下etc/hadoop下xml配置文件,如果不存在,请自己创建。...spark搭建 下载预编译包,http://spark.apache.org/downloads.html ,解压到hadoop用户目录下。 先切换到spark目录下。...我下载spark 2.1-hadoop2.7.1 这个版本。 第一步,在tmp下建立文件夹hive 第二步、开始用起来 调用Python接口 ./bin/pyspark 没有报错说明成功了。.../bin/spark-shell 没有报错说明成功了。 http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/55258263 这篇博客中能运行,说明装好啦!

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Shark,Spark SQL,SparkHive以及Apache SparkSQL未来

随着Spark SQL和Apache Spark effort(HIVE-7292)上新Hive引入,我们被问到了很多关于我们在这两个项目中地位以及它们与Shark关系。...在今天Spark峰会上,我们宣布我们正在结束Shark开发,并将我们资源集中到Spark SQL,这将为现有Shark用户提供一个超棒Shark功能。...特别是,Spark SQL将提供来自Shark 0.9服务器无缝升级路径以及与一般Spark程序集成新功能。...然而,许多这些组织也渴望迁移到Spark。Hive社区提出了一个新计划,将Spark添加为Hive替代执行引擎。对于这些组织,这项工作将为他们提供一个清晰路径将执行迁移到Spark。...我们很高兴与Hive社区合作并提供支持,为最终用户提供流畅体验。 总之,我们坚信Spark SQL不仅是SQL未来,而且还是在Spark结构化数据处理未来。

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hadoop | spark | hadoop搭建和spark 搭建

为了学习hadoop和spark,开始了搭建这两心酸路。下面来介绍下我是如何搭建,大家可以模仿下,若是有遇到问题,请留言哟。 之前搭建成功过,后来冒出问题,一直没解决掉。这次算是搞定了。...第二步、hadoop配置 修改hadoop解压文件下etc/hadoop下xml配置文件,如果不存在,请自己创建。...spark搭建 下载预编译包,http://spark.apache.org/downloads.html ,解压到hadoop用户目录下。 先切换到spark目录下。...我下载spark 2.1-hadoop2.7.1 这个版本。 第一步,在tmp下建立文件夹hive 第二步、开始用起来 调用Python接口 ./bin/pyspark 没有报错说明成功了。.../bin/spark-shell 没有报错说明成功了。 http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/55258263 这篇博客中能运行,说明装好啦!

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Spark特点

·容易上手开发:Spark基于RDD计算模型,比Hadoop基于Map-Reduce计算模型要更加易于理解,更加易于上手开发,实现各种复杂功能,比如二次排序、topn等复杂操作时,更加便捷。...·超强通用性:Spark提供了Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技术组件,可以一站式地完成大数据领域离线批处理...·集成Hadoop:Spark并不是要成为一个大数据领域“独裁者”,一个人霸占大数据领域所有的“地盘”,而是与Hadoop进行了高度集成,两者可以完美的配合使用。...HadoopHDFS、Hive、HBase负责存储,YARN负责资源调度;Spark负责大数据计算。实际上,Hadoop+Spark组合,是一种“double win”组合。...·极高活跃度:Spark目前是Apache基金会顶级项目,全世界有大量优秀工程师是Sparkcommitter。并且世界上很多顶级IT公司都在大规模地使用Spark

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x265编码器改进

本文是来自MHV(Mile High Video)2019演讲,演讲者是来自于印度Multicoreware公司高级视频工程师Kavitha Sampath。演讲内容为x265编码器改进。...x265是一个开源HEVC编码器,遵循GNU GPL v2许可证。...然后Kavitha Sampath讲解了x265编码器,其质量工具有: 速率控制机制 自适应量化技术 运动矢量搜寻方式 场景检测算法 接着Kavitha Sampath介绍了x265 3.0版本,编码工具被分组为...: 速度优先快速编码工具 压缩慢高复杂度工具 x265 3.0版本可以进行区域配置,允许针对不同区域设置不同编码参数,为内容自适应提供支持。...x265 3.0版本也支持杜比视界HDR,提供管理HDR参数接口。 最后Kavitha Sampath简述了x265 3.1版本,以及未来x265编码器改进方向。

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SparkSpark基础环境 Day03

05-[掌握]-DeployMode两种模式区别 Spark Application提交运行时部署模式Deploy Mode,表示是Driver Program运行地方,要么是提交应用Client...---- 在YARN Client模式下,Driver在任务提交本地机器上运行,示意图如下: 采用yarn-client方式运行词频统计WordCount程序 /export/server/spark...09-[了解]-RDD 概念之引入说明 ​ 对于大量数据,Spark 在内部保存计算时候,都是用一种叫做弹性分布式数据集(ResilientDistributed Datasets,RDD)数据结构来保存...,所有的运算以及操作都建立在 RDD 数据结构基础之上 在Spark框架中,将数据封装到集合中:RDD,如果要处理数据,调用集合RDD中函数即可。...​ RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本数据抽象,代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算集合。

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SparkSpark基础环境 Day02

05-[掌握]-DeployMode两种模式区别 Spark Application提交运行时部署模式Deploy Mode,表示是Driver Program运行地方,要么是提交应用Client...---- 在YARN Client模式下,Driver在任务提交本地机器上运行,示意图如下: 采用yarn-client方式运行词频统计WordCount程序 /export/server/spark...09-[了解]-RDD 概念之引入说明 ​ 对于大量数据,Spark 在内部保存计算时候,都是用一种叫做弹性分布式数据集(ResilientDistributed Datasets,RDD)数据结构来保存...,所有的运算以及操作都建立在 RDD 数据结构基础之上 在Spark框架中,将数据封装到集合中:RDD,如果要处理数据,调用集合RDD中函数即可。...​ RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本数据抽象,代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算集合。

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Spark篇】---Spark中Shuffle文件寻址

一、前述 Spark中Shuffle文件寻址是一个文件底层管理机制,所以还是有必要了解一下。 二、架构图 ?...三、基本概念: 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中一个模块,是一个主从架构。管理磁盘小文件地址。...2) BlockManager BlockManager块管理者,是Spark架构中一个模块,也是一个主从架构。 BlockManagerMaster,主对象,存在于Driver中。...无论在Driver端BlockManager还是在Excutor端BlockManager都含有四个对象: ① DiskStore:负责磁盘管理。 ② MemoryStore:负责内存管理。...拉取过来数据放在Executor端shuffle聚合内存中(spark.shuffle.memeoryFraction 0.2), 如果5个task一次拉取数据放不到shuffle内存中会有OOM

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SparkStreaming和SparkSQL简单入门学习

1、Spark Streaming是什么? a、Spark Streaming是什么?   Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据处理。...2、Spark与Storm对比   a、Spark开发语言:Scala、Storm开发语言:Clojure。   ...3.1、Discretized Stream是Spark Streaming基础抽象,代表持续性数据流和经过各种Spark原语操作后结果数据流。...Spark SQL是Spark用来处理结构化数据一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎作用。 b、为什么要学习Spark SQL?   ...所有Spark SQL应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快! c、Spark特点:   易整合、统一数据访问方式、兼容Hive、标准数据连接。

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