spark的rdd中数据需要添加自增主键，然后将数据存入数据库，使用map来添加有的情况是可以的，有的情况是不可以的，所以需要使用以下两种中的其中一种来进行添加。...zipWithIndex def zipWithIndex(): RDD[(T, Long)] 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的ID（索引号）组合成键/值对。...[34] at makeRDD at :21 scala> rdd2.zipWithIndex().collect res27: Array[(String, Long)] = Array((A,0...4)) zipWithUniqueId def zipWithUniqueId(): RDD[(T, Long)] 该函数将RDD中元素和一个唯一ID组合成键/值对，该唯一ID生成算法如下： 每个分区中第一个元素的唯一...ID值为：该分区索引号， 每个分区中第N个元素的唯一ID值为：(前一个元素的唯一ID值) + (该RDD总的分区数) 看下面的例子： scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq("
但是在实际应用中，并不是每一帧都是完整的画面，因为如果每一帧画面都是完整的图片，那么一个视频的体积就会很大。...这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高，所以通常会对视频流中的一部分画面进行压缩（编码）处理。...P 帧是差别帧，P 帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据。 若 P 帧丢失了，则视频画面会出现花屏、马赛克等现象。...值得注意的是，由于 B 帧图像采用了未来帧作为参考，因此 MPEG-2 编码码流中图像帧的传输顺序和显示顺序是不同的。...DTS 和 PTS DTS（Decoding Time Stamp）：即解码时间戳，这个时间戳的意义在于告诉播放器该在什么时候解码这一帧的数据。
Silverlight是基于时间线的，不象Flash是基于帧的，所以在Silverlight中，很少看到有文档专门介绍SL中的帧。...但是我们从动画原理知道，动画只不过是一幅幅静态图片连续播放，利用人眼的视觉暂留形成的，因此任何动画从原理上讲，至少还是有每秒播放多少帧这个概念的。...Silverlight的sdk文档中，有一段话： ... maxFramerate 值可通过 Silverlight 插件对象的 maxframerate 参数进行配置。...maxframerate 参数的默认值为 60。currentFramerate 和 maxFramerate 是报告每秒帧数 (fps) 的值。实际显示的帧速率设置为较低的数字。...可以通过特意设置一个较低的 maxframerate 值（如 2，每秒 2 帧）来阐述 currentFramerate 与 maxFramerate 之间的关系。 ...
Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.kryo.registrator...", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g") val sc: SparkContext...user=root&password=yangsiyi" val rows = sqlContext.jdbc(mySQLUrl, "person") val tableName = "spark...table.put(put) println("insert into success") } } 然而并没有什么乱用，发现一个问题，就是说，在RDD取值与写入HBASE的时候...Count()是可以获取到，但是如果我要在configuration中set列，然后进行查询就会报错了。暂时各种办法尝试无果，还在想办法，也不明原因。 ?
Apache Spark 为数据科学提供了许多有价值的工具。...随着 Apache Spark 1.3.1 技术预览版的发布，强大的 Data Frame API 也可以在 HDP 上使用数据科学家使用数据挖掘和可视化来帮助构造问题架构并对学习进行微调。...我们将通过一系列的博客文章来描述如何结合使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来使探索性数据科学简单化。...在之前的步骤中，Zeppelin、Spark 1.3.1 和 Hadoop 2.6 已经构建好了。...在下一篇文章中，我们将深入讨论一个具体的数据科学问题，并展示如何使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来创建一个使用 HDP、Spark 和 Zeppelin 的数据科学项目。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...在网络接口层，帧的处理涉及到各种协议和标准。例如，以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 事先声明，本文档所有内容均在本人的学习和理解上整理，不具有权威性，甚至不具有准确性，本人也会在以后的学习中对不合理之处进行修改。...在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。
（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...远程帧就像命令,命令相应的节点返回一个数据包....发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。
mpeg4的每一帧开头是固定的：00 00 01 b6，那么我们如何判断当前帧属于什么帧呢？在接下来的2bit，将会告诉我们答案。...注意：是2bit，不是byte，下面是各类型帧与2bit的对应关系： 00: I Frame 01: P Frame 10: B Frame 为了更好地说明，我们举几个例子，以下是16...进制显示的视频编码： 00 00 01 b6 10 34 78 97 09 87 06 57 87 …… I帧 00 00 01 b6...98 …… B帧 下面我们来分析一下为什么他们分别是I、P、B帧 0x10 = 0001 0000 0x50 = 0101 0000... 0x96 = 1001 0100 大家看红色的2bit，再对照开头说的帧与2bit的对应关系，是不是符合了呢？
本文来自IBC 2019（International Broadcasting Convention）中的演讲，主要内容是FFmepg编码的子帧延时。...演讲内容来自EBU（European Broadcasting Union）的Kieran Kunhya。 Kieran Kunhya首先比较了基于整帧图像的编码和子帧编码之间的延时。...基于整帧图像的编码需要在接收到整帧图像后才开始编码，这样在编码阶段会引入至少一帧的延时，同样在解码阶段也会引入一帧的延时。...而子帧编码却不需要在接收完整幅帧图像就可以开始，它将一帧图像的连续N行看作为一个子帧（通常是连续16行或者32行），也称为一个切片（slice），在接收完一个切片后就可以开始编码，这样编解码阶段只会各自引入一个切片的延时...，一个切片的延时大约为40us，所以子帧编码会大大降低编解码过程引入的延时。
吴军博士在《数学之美》中深入浅出地介绍了由Google的佩奇与布林提出的PageRank算法，这是一种民主表决式网页排名技术。...同时，该算法还要对来自不同网页的链接区别对待，排名越高的网页，则其权重会更高，即所谓网站贡献的链接权更大。...但问题是，如何获得X1,X2,X3,X4这些网页的权重呢？答案是权重等于这些网页自身的Rank。然而，这些网页的Rank又是通过链接它的网页的权重计算而来，于是就陷入了“鸡与蛋”的怪圈。...解决办法是为所有网页设定一个相同的Rank初始值，然后利用迭代的方式来逐步求解。 在《数学之美》第10章的延伸阅读中，有更详细的算法计算，有兴趣的同学可以自行翻阅。...由于PageRank实则是线性代数中的矩阵计算，佩奇和拉里已经证明了这个算法是收敛的。当两次迭代获得结果差异非常小，接近于0时，就可以停止迭代计算。
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在的速度。...这样修改过之后，果然新建的topic具有了16个partition。可是在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。...显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。
zip 将两个RDD中的元素（KV格式/非KV格式）变成一个KV格式的RDD,两个RDD的个数必须相同。...import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /** * 将两个RDD中的元素（KV格式/非KV格式...zipWithIndex 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号（从0开始）组合成（K,V）对。...RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号（从0开始） 组合成（K,V）对 * @author root * */ public class Operator_zipWithIndex {...import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /** * 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。...：Spark可运行于独立的集群模式中，或者运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。...每次执行时都需要从磁盘读取数据，并且在计算完成后需要将中间结果写入到磁盘中，IO开销较大； 延迟高。...Spark最大的特点就是将计算数据、中间结果都存储在内存中，大大减少了IO开销 Spark提供了多种高层次、简洁的API，通常情况下，对于实现相同功能的应用程序，Spark的代码量要比Hadoop少2-...Spark的部署模式 Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中
言归正传，在周一见的悲伤中唯有写一篇博客才能缓解我的忧伤吧。...Spark读取文本文件--textFile() def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions.../code/part-*.txt") Spark读取数据库HBase的数据 由于 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat 类的实现，Spark...这个输入格式会返回键值对数据，其中键的类型为 org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable，而值的类型为org.apache.hadoop.hbase.client.Result...conf = HBaseConfiguration.create() conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "tablename") //确定要扫描HBase数据库的哪张表
一、前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制，所以还是有必要了解一下的。 二、架构图 ?...三、基本概念： 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块，是一个主从架构。管理磁盘小文件的地址。...2) BlockManager BlockManager块管理者，是Spark架构中的一个模块，也是一个主从架构。 BlockManagerMaster,主对象，存在于Driver中。...d) 获取到磁盘小文件的地址后，会通过BlockManager中的ConnectionManager连接数据所在节点上的ConnectionManager,然后通过BlockTransferService...拉取过来的数据放在Executor端的shuffle聚合内存中（spark.shuffle.memeoryFraction 0.2）, 如果5个task一次拉取的数据放不到shuffle内存中会有OOM
在数据分析中，处理Key，Value的Pair数据是极为常见的场景，例如我们可以针对这样的数据进行分组、聚合或者将两个包含Pair数据的RDD根据key进行join。...从函数的抽象层面看，这些操作具有共同的特征，都是将类型为RDD[(K,V)]的数据处理为RDD[(K,C)]。这里的V和C可以是相同类型，也可以是不同类型。...Spark为此提供了一个高度抽象的操作combineByKey。...mergeValue则是将原RDD中Pair的Value合并为操作后的C类型数据。合并操作的实现决定了结果的运算方式。...所以，mergeValue更像是声明了一种合并方式，它是由整个combine运算的结果来导向的。函数的输入为原RDD中Pair的V，输出为结果RDD中Pair的C。
后面部分告诉我们是RDD是spark中的抽象，代表一组不可变的，分区存储的，而且还可以被并行操作计算的集合。 ?...，我们不断去定义一个新的RDD去接收生成的数据，如图中的情况，我们完全可以不断去使用lines中的数据，因为在做了算子操作的时候是生成新的元素line中的元素并不会去改变。...所谓的分区存储，其实就是数据被切割分布式在集群中的各个节点上，我们很自然可以知道，各个计算节点在计算部分数据的时候，计算过程自然是并行的。...实际情况我们也好理解，我们在写程序的时候 可以看成是对一条数据进行操作，但是实际对应rdd的转换来说，是partition中的每一条数据都是需要转换的。 ?...有了这部分信息，我们其实可以了解一下spark中的作业运行机制，spark快速计算也是得益于数据存放在内存，也就是说我们的parttion是在内存存储和进行转换的。
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