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Docker下HBase学习,java开发

前两章《Docker下HBase学习,之一:极速体验》和《Docker下HBase学习,之二:集群HBase搭建》我们学习了HBase的单机和集群环境搭建,本章我们继续实战,学习在java应用中操作 网络规划本次实战,会启动两个docker容器:hbase单机版和tomcat,java web应用署在tomcat上,对hbase进行操作;启动hbase容器执行以下命令启动hbase单机版容器:docker war包的更多信息,请参考文章《实战docker,编写Dockerfile定制tomcat镜像,实现web应用在线署》;开发web应用:pom.xml本次开发的java web应用是基于maven构建的 org.apache.hadoop hadoop-hdfs 2.7.4 org.apache.hbase hbase-client 1.2.6 关于Demo本次实战的demo是围绕着学生类展开的,这个学生类只有个字段 JSON.toJSONString(studentDTO.getStudent()) : studentDTO.getErrorStr(); }署&验证将应用打包成war,在线署到tomcat001

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Docker下dubbo开发,java开发

在前两章《Docker下dubbo开发,之一:极速体验》和《Docker下dubbo开发,之二:本地环境搭建》中,我们体验了dubbo环境搭建以及服务的发布和消费,对dubbo有了初步认识, ,在pom.xml文件所在目录下执行mvn clean package -Dmaven.test.skip=true 即可编译打包,在docker容器发布运行方式请参照《Docker下dubbo开发,之二

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    Docker下kafka学习,java开发

    在前两章《Docker下kafka学习,之一:极速体验kafka》和《Docker下kafka学习,之二:本地环境搭建》中,我们通过命令行体验了kafka的消息发布订阅服务,本章我们实战开发两个 java应用,一个发布消息,一个订阅消息。 zk_server,kafka_server tomcat_consumer bolingcavalryonline_deploy_tomcat:0.0.1 署了订阅消息的应用 zk_server 关于上面列表中的提到两个镜像,在此说明一下:bolingcavalrykafka是署了kafka服务的镜像,详情可以参考文章《Docker下kafka学习,之二:本地环境搭建》;bolingcavalryonline_deploy_tomcat 是署了tomcat的镜像,并且这个tomcat支持maven插件直接通过url署war包,本次实战的两个工程就是用这种方式快速署的,详情可以参考文章《实战docker,编写Dockerfile定制

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    Docker下kafka学习,java开发

    在前两章《Docker下kafka学习,之一:极速体验kafka》和《Docker下kafka学习,之二:本地环境搭建》中,我们通过命令行体验了kafka的消息发布订阅服务,本章我们实战开发两个 java应用,一个发布消息,一个订阅消息。 zk_server,kafka_server tomcat_consumer bolingcavalryonline_deploy_tomcat:0.0.1 署了订阅消息的应用 zk_server 关于上面列表中的提到两个镜像,在此说明一下:bolingcavalrykafka是署了kafka服务的镜像,详情可以参考文章《Docker下kafka学习,之二:本地环境搭建》;bolingcavalryonline_deploy_tomcat 是署了tomcat的镜像,并且这个tomcat支持maven插件直接通过url署war包,本次实战的两个工程就是用这种方式快速署的,详情可以参考文章《实战docker,编写Dockerfile定制

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    Python入门()

    java里这个叫构造函数里面有带了几个参数来填充属性,还可以添加默认参数,里面我添加了一个odometer_reading这个属性这里面我添加了两个方法get_descriptive_name 和 update_odometer __init__(make, model, year) #这里继承父类的属性 和java里的super方法一样 self.battery_size = battery_size # 子类有自己的属性 def 重写子类的电池方法 得到结果:2016 Tesla Model Si hava a battery代码说明在类名称后的括号中写上父类在init方法中使用super方法来继承父类的属性子类自动拥有父类全的方法子类可以重写父类方法 x为FalseassertIn(item,list)核实item在list中assertNotIn(item,list)核实item不在list中2.一个要测试的类类的测试与函数的测试相似—你所做的大分工作都是测试类中方法的行为 只能收集一个答案的调查用途不大,我们来核实用户提供的个答案,也将它们存储。

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    NLP之Wrod2Vec

    好在word2vec也算是比较简单的,只是一个简单层神经网络。在浏览了多位大牛的博客,随笔和笔记后,整理成自己的博文,或者说抄出来自己的博文。 第层是方框里面的那个二叉树,可以称之为输出层,隐层的那个节点要跟输出层的那个二叉树的所有非叶节点链接的,线太多画不过来了。 这时候计算机的作用就来了,用计算机猜嘛,而且不一定需要全瞎猜的,因为用户如果注册了的话,还有一些用户的个人信息可以参考的。 广告主的定向其实有粗细之分的,有些广告主粗放点,它们有钱,选的定向条件比较宽,就说女性的用户,全都投放;有些就定向得比较窄,比如说,北京的20到25岁的女性,并且要喜欢羽毛球的用户。 .一些总结如何应用好一个算法,确实是很多算法工程师的一个重大课题。数据挖掘算法工程师经常要面对的一个难题就是:这个算法怎么用到我们的数据上面来?

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    CDH5:问题总结

    本文是《CDH5》的终篇,前面两章完成了CDH5集群的署和启动,本章将实战中遇到的问题做个总结,如果碰巧您也遇到过这些问题,希望本文能给您一些参考;系列文章链接《CDH5之一:准备工作 》《CDH5之二:署和设置》《CDH5:问题总结》启动集群服务报错首次启动集群服务报错,如下图: ? 上述错误一般是对应节点的usrjavadefault目录下没有JDK所致,假设已将JDK署在usrlibjvmjdk1.8.0_191,那么只需执行以下命令建立软链接即可:mkdir usrjava 以上就是本次实战过程中遇到的所有问题和解决方法,至此《CDH5》全完成,如果您正在署CDH,希望此系列文章能给您一些参考。

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    Python入门(二)

    name.lower()) 得到:ADA LOVELACEada lovelace2.拼接字符串用“+” 来拼接字符串“t,n”来空格与换行3.删除空白rstrip() 删除末尾的空白lstrip() 删除头的空白 UsersliukingDocumentspythonpython_learntest.py, line 20 print(message) ^IndentationError: unexpected indent循环后不必要的缩进第个打印的消息没有缩进 对数字列表执行简单的统计计算最小值,最大值,求和digits = print(min(digits))print(max(digits))print(sum(digits)) 得到:09454.使用列表的一

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    Python入门(一)

    可以人工智能研究>个人以前学的东西太杂了:Android(主),java,php,go,ios,前端。现在准备专挑一门语言进行深入。 **#对于新手来说是快速学习而不是折腾IDE,Pycharm集成了所有python需要用的插件,以及第方库,一键安装一系列你需要的库像Numpy,Requests,MatplotLib等,让你快速开发不折腾与环境 ,###选择Python IDE一直以来对JetBranis公司开发的一些IDE情有独钟,虽然他们的IDE对电脑要求配置非常高,但不介意,像他们的IDE涵盖大分主流开发环境并且也是最好的IDE.Android ,java,php,python,go,ios,前端,他们公司都有对应的IDE,而且他们的IDE工具都是一脉相承的,你会使用其中一个,那么其它的IDE基本也是相同的用法。

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    CloudEvents:规范篇

    对于CloudEvent的介绍、规范说明及实践落地,将以篇系列文章进行说明,zouyee今天带来《CloudEvent:规范篇》.一、规范概述 事件虽无处不在,但事件生产者往往会以不同的方式来描述事件 1.1 设计目标 CloudEvents通常用于分布式系统,以允许服务在开发期间低耦合,并独立署,便于连接以构建新应用程序。 “二进制报文”是指事件数据存储在消息体中,事件属性作为消息元数据的一分进行存储。 请考虑以下几点,以防止不经意间的数据泄漏,特别是在利用第方平台及通信网络时。上下文属性敏感信息不应在上下文属性中携带或表示。CloudEvents生产者、消费者和中间人可以审查并记录上下文属性。 、未来展望通过使用Severless框架,可以大大减少开销和成本。新的架构打破了人们的习惯思维,它让服务器不可见,并提供了一个极具成本效益的服务。

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    Angular Schematics 之 Add

    前言因工作繁忙,差不多有个月没有写过技术文章了,自八月份第一次编写 schematics 以来,我一直打算分享关于 schematics 的编写技巧,无奈还是拖到了年底。 在去年 schematics 发布以来,已经有分开发者在项目中尝试使用,但是学习资料还是比较匮乏。目前官网已经有了 schematics 的简易教程,但在实际开发中仅靠官方教程还是会遇到很多问题。 该系列文章的分将分别介绍 Add、Generation 以及 Update,即使分了分来讲解 schematics,但我相信依然无法介绍的面面俱到。那遇到问题应该怎么办呢? 除了上述提到的方法之外,在修改文件的时候,还可能用到 AST,需要更精细的操作代码文件,我会在 Generation 分重点讲解。 这些问题也会在 Generation 分重点讲解。总结在最开始写 Ng-Matero 这个项目的时候,我一直觉得 schematics 是最关键的组成分。

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    CloudEvents:初识篇

    对于CloudEvent的介绍、规范说明及实践落地,将以篇系列文章进行说明,zouyee今天带来《CloudEvent:初识篇》.?一、规范背景? 现状 目前各大第方云提供商都在大力推广落地CloudEvents规范,例如:2018年,微软宣布将通过Event Grid服务(一项由Azure集中管理的事件服务,支持用户通过“发布-订阅”机制发送和接收事件 CloudEvents提供了各种事件格式(例如JSON)和协议(例如HTTP,AMQP,MQTT和Kafka)序列化事件的规范,同时也提供了多种开发语言的SDK(如:Go、JavaScript、Java 、落地场景介绍? ‍‍ 然而,供应商的锁定是FaaS的一个主要问题,这种锁定分主要是由于各供应商函数内接收事件数据的格式差异造成的。

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    CloudEvents:实践篇

    对于CloudEvent的介绍、规范说明及实践落地,将以篇系列文章进行说明,zouyee的同事董琪今天带来《CloudEvent:实践篇》.?一、产品接入? 2.2 实现方式第方接入 第方服务接入基于knative实现的serverless平台需要提供特定的事件源,Knative社区已维护分事件源,具体列表请查看:https:github.comknativeeventing-contrib ContainerSource 实现简单,是目前大分自定义事件源的实现方式,也是KNative平台推荐的方式。 arg 和 env 传入镜像ContainerSource 中 image 镜像分即需要自定义实现的分,实现方式根据获取第方服务事件的不同分为以下两种: a. 它给所有开发人员带来的是软件架构和应用程序署新方式。事件驱动通过采用统一的事件标准,CloudEvents来建立云上的事件枢纽,让Serverless开发集成云服务、云边端应用更简单。

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    TensorFlow2.0(11):tf.keras建模

    使用tf.keras提供的高层API,可以轻松得完成建模——模型构建、训练、评估等工作。下面我们分别来说说如何使用tf.keras完成这。 在训练前还需要做一些配置工作,例如指定优化器、损失函数、评估指标等,这些配置参数的过程一般通过tf.keras.Model.compile方法进行,先来熟悉一下tf.keras.Model.compile方法的个常用参数 为输出进度条记录,verbose=2为每个epoch输出一行记录callbacks:回调方法组成的列表,一般是定义在tf.keras.callbacks中的方法validation_split:从训练数据集抽取分数据作为验证数据集的比例

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    CDH+Kylin:Kylin官方demo

    本文是《CDH+Kylin》系列的终篇,先简单回顾前面的内容:《CDH+Kylin之一:准备工作》:准备好机器、脚本、安装包;《CDH+Kylin之二:署和设置》:完成CDH和Kylin 署,并在管理页面做好相关的设置;现在Hadoop、Kylin都就绪了,接下来实践Kylin的官方demo;Yarn参数设置Yarn的内存参数设置之后一定要重启Yarn使之生效,否则Kylin提交的任务是会由于资源限制而无法执行 ;关于Kylin官方demo下图是官方demo的脚本的一分(create_sample_tables.sql),基于HDFS数据创建Hive表: ? 至此,CDH+Kylin从署到体验就已完成,《CDH+Kylin》系列也结束了,如果您正在学习Kylin,希望本文能够给您一些参考。

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    Flink的DataSource:自定义

    本文是《Flink的DataSource》的终篇,前面都是在学习Flink已有的数据源功能,但如果这些不能满足需要,就要自定义数据源(例如从数据库获取数据),也就是今天实战的内容,如下图红框所示: ### Flink的DataSource文章链接《Flink的DataSource之一:直接API》《Flink的DataSource之二:内置connector》《Flink的DataSource :自定义》环境和版本本次实战的环境和版本如下:JDK:1.8.0_211Flink:1.9.2Maven:3.6.0操作系统:macOS Catalina 10.15.3 (MacBook Pro student03), (4, student04), (5, student05), (6, student06);COMMIT;在pom.xml中增加mysql依赖: mysql mysql-connector-java 还会做一些Operator Chain处理,但这不是本章要关注的内容,只能说结果是正确的(两个DataSource的SubTask,一共发送12条记录),建议您试试;至此,《Flink的DataSource

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    CDH5之二:署和设置

    本文是《CDH5》的第二篇,上一篇《CDH5之一:准备工作》将集群所有机器做了必要的设置,今天一起来完成CDH的署、启动、设置等操作;系列文章链接《CDH5之一:准备工作 》《CDH5之二:署和设置》《CDH5:问题总结》master机器上的设置SSH登录master机器,执行以下操作:安装mariadb:yum install mariadb-server 并且设置所有者和群组:mkdir -p optclouderaparcel-repochown cloudera-scm:cloudera-scm optclouderaparcel-repo将前面下载好的个文件放入目录 optclouderaparcel-repo,这个文件是:CDH-5.7.6-1.cdh5.7.6.p0.6-el7.parcel、manifest.json、CDH-5.7.6-1.cdh5.7.6 署服务,这里我选择了所有服务: ?角色设置页面,将没有分配主机的服务分配到某一台机器上,我这里都选择了worker1: ?

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    【聚焦】数据分析

    University Of Maryland的Shneiderman教授把数据分析的过程归纳为大步:Overview,Zoom&Filter,Detail-on-demand。 这步可以说缺一不可。不仅是数据分析的一个主要的流程,也是数据分析软件所必须提供了功能。我们在这里来简单看一看每一步的工作和需要的工具支持。全盘观察对数据的一个全盘观察是每一个数据分析的起始点。

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    Fork之clone的诞生

    本文fork的后传,建议先阅读: 正传:《Linux fork那些隐藏的开销》前传:《UnixLinux fork前传》在本文中,传统UNIX fork之后,我给出传统的UNIX fork在Linux 虽然人们经常说clone调用创建的是轻量级进程,但也只是称呼罢了,Linux内核内没有一个表示轻量级进程的结构体。

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    时间序列建模

    本文将介绍构建质量时间序列模型的个基本步骤:使数据平稳,选择正确的模型并评估模型的准确性。这篇文章中的例子使用了一家主要汽车营销公司的历史页面浏览数据。 如果数据是水平的,所产生的预测可能相当准确,但如果数据趋势化或具有季节性组成分,则会提供非常差的预测。下面可以看到使用平均模型的页面查看数据的预测值。?

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      消息队列 TDMQ

      消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件,是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列,拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API, 支持 HTTP 协议方式接入,可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力,同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。

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