基于Spark的用户行为分析系统源码下载 一、项目介绍 本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析...基础数据结构介绍 表名：user_visit_action（Hive表） date：日期，代表这个用户点击行为是在哪一天发生的 user_id：代表这个点击行为是哪一个用户执行的 session_id...第二个问题，就是说，我们的每天的用户访问数据量是很大的，因为user_visit_action这个表，一行就代表了用户的一个行为，比如点击或者搜索；那么在国内一个大的电商企业里面，如果每天的活跃用户数量在千万级别的话...2、聚合统计 如果要做这个事情，那么首先要明确，我们的spark作业是分布式的。所以也就是说，每个spark task在执行我们的统计逻辑的时候，可能就需要对一个全局的变量，进行累加操作。...那么在spark中，要实现分布式安全的累加操作，基本上只有一个最好的选择，就是Accumulator变量。
问大家一个问题，公司为了防止员工摸鱼，是否可以监控员工的上网行为？ 大部分人会觉得不可以。 少部分人可能会觉得只要公司在事前明确说明了，那么监控就监控吧。毕竟这种事情在一些软件公司以前也存在过。...昨天从国美内部流出了一张《关于违反员工行为规范的处罚通报》截图。经过核实，这张截图是真的。 从截图上看，有部分员工在工作时间里娱乐的时间过长。你要是公司负责人，看了也会生气吧？...不过如果我是公司的管理人员，我不会通过这种方式来解决。 其实这件事情本质上属于公司部分员工，工作量不饱和、工作效率不高的问题。 披露员工上网记录，并不是一个好的解决方案。这种方式会让员工感觉到被冒犯。...一个是在公司里不能做影响他人的事情。在公司里看电影也会影响到其他同事，如果你真的很闲，又能准时完成KPI，那么回家好好玩不行吗？ 2. 一个是不能用违反公司价值观的方式去完成任务。...公司有对员工做时间管理的培训吗？ 企业对员工好不好？ 先从企业的角度想想哪些方面做得不够，要先找到问题原因，再想办法解决。而不是头痛医头脚痛医脚。管理不是简单的事，虽然你可以很简单的管理。
heading(LCSH)，是美国国家图书馆自1986年开始维护的对馆藏内容进行分类的系统，可以翻译成国家图书馆标题表。...将属性（如“rxin”的名称和“student”的角色）分配给像3L节点的这个功能是很好的，但是如果我没有一套一致的属性分配给每个节点呢？...loc.gov/authorities/subjects/sh2009010761> }美国国会图书馆的数据的三元数据后，该项目将在这个RDD上建立节点标识符可能是1L，2L，3L的三个顶点，将每一个三重的...创建一个国会图书馆标题表连接组件的报告 加载这些数据结构（加上另一个允许快速查找的参考标签）后，我下面的程序将GraphX连接组件算法应用到使用skos：related属性连接顶点的图的子集，如“Cocktails...Spark通过给你一个基础架构来分配以执行跨多台机器的程序，从而使得应用程序可以扩展，但是我的单机上的8GB还不足以运行这个，所以我使用了两个grep命令来创建一个只有skos：related和skos
没接触过 之前写过小程序，没接触过uni-app，用的原生的小程序工具和语言开发的。 后面陆续更新过接近一年，整体下来感觉还可以（没吃过细糠，哭）。 只是在用编辑器的时候，感觉没有idea顺手。...还有其它特点吗？想下来也没有。 另外一个，没有跨平台需求的话，微信原生基本够用了。 被老项目裹挟 接触到一个老项目，用uni-app写的。 没办法，只能去学习uni-app，一番了解下来。...uni-app真的垃圾吗？ 个人感觉不算，毕竟uni-app的跨端优势还是很明显。 一套代码可以多端运行，开发工具做的也比较好（毕竟是免费的）。...坑的点主要是在有些文档更新的不全，问问题可能找不到人，性能方面与原生无法比较，有些跨端的坑很难避免（但这原因不在于uni-app）等等。 相比之下，开发小程序方面也没有更好的选择。...另外，Flutter对鸿蒙的支持力度不如uni-app，所以如果涉及鸿蒙应用开发，用uni-app更好。 在选择一个技术时，应当全方位考虑，语言、性能、学习难度、工具、生态等等。
最近看到了 Apache Spark 发布了 3.2 版本的预告 Pandas API on Upcoming Apache Spark™ 3.2，文章写得很简单，但是体现了 Spark 的一个很重要的发展趋势...Zen 项目旨在提高 Spark 在 Python 方面的可用性，Spark 社区希望通过 Zen 项目让 Spark 里的 Python的使用和 Python 生态圈的其它API一样易用。...Spark 3.2 的其它特性尚不可知，但是 Pandas API on Apache Spark 就提前官宣了，可想而知这个特性对 Spark 团队的重要性。...Pandas 非常好用，但是有一个致命缺陷就是受限于 Python 语言是单机运行的，扩展性非常不好，导致数据量一大，就得使用类似于 Spark 的大数据计算引擎去翻译 Python 代码才能计算。...仅仅局限于 Pandas 还好，如果数据科学家使用的是 scikit-learn 去完成机器学习模型的构建，对于很多数据科学家本身是不熟悉 Spark 的，也就是说还需要一个大数据工程师去把用 Python
随着业务的发展，日常工作中会面试各种各样的人，接触下来发现一个比较奇怪的现象： 学习 Spark 的面试者普遍认为 Spark 必然会替代 Hive 成为新的一代大数据仓库标准。 ?...： Spark 本身没有自己的存储与 meta 库两种最核心的东西，需要依赖 HDFS 和 Hive 的相关功能，而社区的发展趋势也没有往这边开发的意思，故 Spark 是作为一个计算引擎的定位长期存在的...； RDD， DataSet、DataFrames 的三种计算形式 由于计算过程中没有一个持久化的计算元数据管理导致后续对于数据血缘的解析难度过大，无法满足数据仓库调度对于数据体系依赖分析及元数据管理相关要求...； 语言以 sql 为准，非常方便后续数据仓库的维护，比如数据血缘解析，过滤条件解析； Hive 的稳定性是目前的 Spark 无法保证的，在数据仓库做分层设计的情况下，底层的稳定性要求会远高于速度（如果底层一个任务失败...基于上面的条件，以目前社区的发展趋势来说，Spark 替代 Hive 成为数据仓库的首选时间会比较漫长，而且随着 Hive 的 sql 执行引擎逐步优化后，Spark 的优势会越来越低。
在 Spark 1.x 中，使用 HiveContext 作为 DataFrame API 的入口显得并不直观。...在 Spark 2.0 引入 SparkSession 作为一个新的入口，并且包含 SQLContext 和 HiveContext 的特性，同时为了向后兼容，两者都保留下来。...在I/O期间，在 builder 中设置的配置选项会自动传递给 Spark 和 Hadoop。...使用配置选项 SparkSession 还可以用来设置运行时配置选项，这些选项可以触发性能优化或I/O（即Hadoop）行为。...直接使用元数据 SparkSession还包含一个 catalog 方法，该方法包含操作 Metastore（即数据目录）的方法。
你曾作弊过吗？你是一个诚实的人吗？面对作弊的诱惑时，你的认知控制是否帮你有效地抵抗了诱惑从而帮助你遵从自己的道德操守，还是促使你更加屈从于诱惑，从而获得更多利益呢？...引言 设想当朋友给你免费获得电影资源的链接时，你是否会打开它？在考试时，面对同学递来的难题答案，你是否会选择抄袭？当你只需要一个谎言就可以骗你女神与男朋友分手时（然后你有机会），你是否会内心挣扎？...图1 spot-the-differences paradigm的单一试次 每个试次由一个1-3s的注视点开始，随后2s屏幕显示试次难度级别及被试的潜在收益，使被试不断意识到作弊的潜在好处。...首先，研究者从各个区域提取逐个试次在不同兴趣网络的平均激活（结合Neurosynth确实实际采用区域）。依靠这些激活数据，得出一个矩阵，其中行代表试次，列代表代表不同的ROI。...研究表明认知控制的功能取决于一个人的道德违约。这种解释有助于调和关于认知控制作用的不同假说之间的冲突，更好理解认知控制在调节奖赏与自我道德约束冲突中的具体作用。
我们解释win32在Visual Studio下一个libcurl图书馆开发环境的搭建。 Cocos2d-x发动机实际上与Win32在访问libcurl库。...首先，我们须要配置头文件搜索路径，选中HelloCppproject，打开菜单“项目”→ “属性”弹出project属性对话框，如图所看到的，选择“配置属性”→“C++” →“常规”。...在右边的“附加包括文件夹”中加入$(EngineRoot)external\curl\include\win32。注意配置目之间须要用分号分隔开。...接下来我们还须要将libcurl的库文件配置到链接环境中附加依赖项。...打开project属性对话框，如图所看到的，选择“配置属性”→“连接器” →“输入”，在右边窗体的“附加依赖项”，加入内容libcurl_imp.lib。
如果你所在的公司要开发一个共享的lib，或者如果你想要为开源世界做点贡献，你也许想要开发你自己的自定义的自动配置类以及你自己的starter pom。...这些自动配置类虽然在一个单独的jar包中，但却依然能够被Spring Boot获取到。 自动配置（Auto-configuration）其实就是一个starter。...在这个文件中你应该把你的配置类加入进来，像下面这样，在一个EnableAutoConfiguration key下。...像下面这样： @ConditionalOnClass({de.MyService.class}) 3.2 Bean conditions @ConditionalOnBean和@ConditionalOnMissingBean...4.3 Starter 模块 Starter模块就是一个空的jar。里边只有一个pom。然后提供启动所需要的依赖。
5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...欢迎您关注《大数据成神之路》 一.前言 在Spark中有三种shuffle写，分别是BypassMergeSortShuffleWriter、UnsafeShuffleWriter、SortShuffleWriter...的实现细节做一个比较。...这种模式下为了减少IO次数，会采用buffer，但是buffer的大小默认为32k，当然这个大小是可以通过spark.shuffle.file.buffer参数自定义配置的。...最后的merge阶段会根据分区号去每个溢写文件中去拉取对应分区的数据，然后写入一个输出文件，最终合并成一个依据分区号全局有序的大文件。
，如 airbnb, 这样避免重复造轮子造成人力的资源浪费和规则覆盖的缺陷，继承社区知名代码规范后团队内部再进行细节调整 { "extend": ["airbnb-base"], "rules...二、 Git Hooks 团队合作中的编码规范有一点是，虽然自己有可能不舒服，但是不能让别人因为自己的代码而不舒服。...husky 是一个使 git hooks 变得更简单的工具，只需要配置几行 package.json 就可以愉快的开始工作。...git commit -n 跳过，需要在 CI 层继续加强校验 三、 CI/CD git hooks 可以绕过，但 CI(持续集成) 是绝对绕不过的，因为它在服务端校验。...js代码规范工具 代码质量管理的开源平台Sonar https://www.sonarqube.org/ 前端代码规范（静态检查）工具 前端团队代码规范最佳实践 自动化代码规范工具 由浅入深定制你的代码规范与检查
译文出自：登链翻译计划[1] 译者：翻译小组[2] 校对：Tiny 熊[3] 使用 Solidity 和 Web3-React 构建一个像 Opensea 一样的 NFT 市场 DApp 是你开启 web3...之旅的一个好步骤。...我们来学习编写一个具有完整功能的智能合约实现一个数字藏品的市场。一个集合的 NFT 是这里交易的数字物品。...在第二个版本中，他选择了在一个智能合约中建立一个具有 maketplace 功能的 NFT ERC721。我们选择在这里将它们分开，因为我们想建立一个通用的市场。...这是很糟糕的做法。我们应该尝试找出一个解决方案。 我们还可能发现，让 webapp 直接从智能合约中查询数据并不是一个好的设计。应该有一个数据索引层。
前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中，我们已经部署好了一个Spark的开发环境。...在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中，我们已经写好了一个Spark的应用。...本文的目标是写一个基于kafka的scala工程，在一个spark standalone的集群环境中运行。 项目结构和文件说明 说明 这个工程包含了两个应用。...一个Consumer应用：CusomerApp - 实现了通过Spark的Stream+Kafka的技术来实现处理消息的功能。...总结 建议写一个Kafka的Consumer，然后调用Spark功能，而不是使用Spark的Stream+Kafka的编程方式。 好处是可以使用最新版本的Kafka。
在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中，我们已经写好了一个Spark的应用。...本文的目标是写一个基于akka的scala工程，在一个spark standalone的集群环境中运行。 akka是什么？ akka的作用 akka的名字是action kernel的回文。...部分actor使用了spark的云计算功能。 这是一个spark的应用。 akka client application 调用host application上特定的actor。...一个Consumer应用：CusomerApp：实现了通过Spark的Stream+Kafka的技术来实现处理消息的功能。...总结 Server应用需要Spark的技术，因此，是在Spark环境中运行。 Clinet应用，可以是一个普通的Java应用。
作者丨黑蛋电视剧《你安全吗？》我也追完了，到了终结篇。...；（3）APP渠道推广相关：新软件需要推广，而羊毛党通过虚假安装等手段薅公司推广费；（4）交易与支付相关：洗钱，非法支付等行为；（5）接口安全相关：像短信轰炸，短信接口被恶意利用；（6）内容安全相关：类似网站数据...在这几个场景下，黑产主要有以下几种行为：（1）薅羊毛：就像电视剧中一样，饮料瓶盖兑奖啊，商家举办抽奖活动进行抢购这种；（2）垃圾注册：用假的身份信息，虚假的电话号码，邮箱等批量注册账号，进行养号；（3）...黄牛：和羊毛党有些类似，对各种优惠产品进行抢购，再转卖，像演唱会门票，各种优惠卷等；（4）刷单：类似某些商家销量不够，找人刷单加销量；（5）众包：简单举例就是羊头通过某种社交平台，召集很多的羊毛党一起去薅羊毛的行为...而与羊毛党合作的，还包括卡商以及账号商人，卡商提供洗钱银行卡，而账号商人提供大量账号供羊毛党使用。而羊毛党对于不同平台的薅羊毛手段也不尽相同，针对某商家官网的话，羊毛党会使用自动化工具，像脚本爬虫等。
原文链接 Solving a Mystery Behavior of parseInt() in JavaScript -- 作者 Dmitri Pavlutin parseInt() 是一个内置的...1. parseInt() 中的一个怪异行为 parseInt(numericalString) 总是将其第一个参数转换成字符串（如果它不是字符串的话），然后将这个字符串数字解析成整数。...为什么 parseInt(0.0000005) 会有如此怪异的行为呢？...2.解决 parseInt() 该怪异行为 我们回顾下，parseInt(numericalString) 对它的第一个参数做了什么：如果不是字符串，就将其转换为一个字符串，然后解析，之后返回解析的整数...因为 parseInt() 总是将它第一个参数转换为字符串，浮点数字小于 就会被写成指数符号的形式。parseInt() 从浮点数的指数符号中取出整数。
在大数据计算领域，先后出现了Hadoop、Spark、Storm、Flink等多个计算框架，并且每每当一个新兴计算引擎出现，大家就忍不住拿来与早期的计算引擎进行对比。...然后就会出现诸如Flink会取代Spark吗，Flink和Spark哪个好等等的问题讨论。今天我们就来聊聊大数据框架之间的竞争。...作为目前应用最广泛的大数据框架之一，Spark一直以来是受到多方的青睐的，而随着2015年Flink框架的出现，就开始出现了Flink会取代Spark等等的声音，但是事实真的是这样的吗？...而这就给了Flink发展的机会，随着越来越多的公司开始发现，对于流数据处理的需求在不断增高，如网络故障检测、欺诈行为检测等，需要的是真正的实时流数据处理。...Flink会取代Spark吗？从目前的趋势来看，答案是未必。
整合整理：程序员的那些事（id：iProgrammer） 雷军的代码像诗一样优雅 ↓↓↓ 有些网友在评论中质疑，说雷军代码不会是「屎」一样优雅吧。...说这话的网友，也许是开玩笑的，也许是真没看过雷军写过的代码。 在 2011 年的时候，我们在微博转过雷军在 1994 年写的一段完整的汇编代码。...雷军这段汇编代码，有程序员评价「如今能写出这么高质量的代码的程序员恐怕也不多」。 后来雷军在转发我们微博时还补充说：「这个程序第一个版本是我 1989 年写的，怀念当初写程序的快乐时光。」...大家可以试试点击右上角的「……」，然后「复制链接」，方便的时候，在 PC 端看看。）...--------------------------------------------------- 各位老铁们，你们还记得自己写的第一行代码是什么吗？
相比其它系统的细颗粒度的内存数据更新级别的备份或者LOG机制，RDD的Lineage记录的是粗颗粒度的特定数据转换（Transformation）操作（filter, map, join etc.)行为...Narrow Dependencies是指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，也就是说一个父RDD...的一个分区不可能对应一个子RDD的多个分区。...Spark也同样提供了pyspark，一个Spark的python shell，可以以交互式的方式使用Python编写Spark程序。...，而Spark-shell作为一个Spark程序一直运行在Spark上，其它的Spark程序就只能排队等待，也就是说同一时间只能有一个Spark-shell在运行。
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