本文结合 31 个工业案例，详解 Java 在工业互联网中实现分布式存储与边缘计算协同的创新实践。数据延迟从 800ms 降至 35ms，设备故障预警提前 45 分钟，附完整代码与架构设计，提升生产效率 27%。
前文回顾 前文《Spark Streaming 新手指南》介绍了 Spark Streaming 的基本工作原理，并以 WordCount 示例进行解释。此外，针对 Spark Streaming 的优缺点也做了一些描述。 本文重点主要是解释流式处理架构的工作原理，让读者对 Spark Streaming 的整体设计原理及应用场景有所了解。 流式处理框架特征 流式处理框架的特征主要有以下五个方面
此文已由作者张青授权网易云社区发布。欢迎访问网易云社区，了解更多网易技术产品运营经验。赞，它的名字叫“小海豚”（我起的小名），大名叫Ghost Inspector。允许我先迫不及待的说一下它的优点：1、不用码代码，只需要录制一次视频，想要重跑用例，只需要点击【Run Test】即可。2、测试环境也能用，上线前，跑一遍主流程，上线才安心。3、成本小，只是Chrome的小插件，不需要下载庞大的软件。4
本期内容：1、Spark Streaming Job生成深度思考2、Spark Streaming Job生成源码解析一、Spark Streaming Job生成深度思考源码解析：1. 在大数据处理场景中，如果不是流处理的话，一般会有定时任务。例如10分钟触发一次，1个小时触发一次，这就是做流处理的感觉，一切不是流处理，或者与流处理无关的数据都将是没有价值的数据，以前做批处理的时候其实也是隐形的
洪爵今天想给大家讲讲工厂模式呀！工厂模式，世界的梦工厂！工厂模式是一种创建型的模式，很多人可能就问，啥是创建型模式呀？创建型模式就是处理对象创建方式的模式。很多人劈里啪啦上来讲一大堆东西，然后最后才是上代码。洪爵却不这么想，洪爵觉得应该先给大家看代码，在看的过程，大家会去思考，这是个什么东西，为什么要这么写，然后才会有一个动脑子和顿悟的过程，所以先上代码：// Hair.java
// 定义一个接
本文参考：Panabit Support Board! - 成功在VMware Workstation虚拟机中搭建Panabit和iXCache测试环境 - Powered by Discuz!论坛链接是14年的，新的几乎网络上没有。原文的网络配置实际上有点问题。Panabit的管理口需要改宿主机本身的ip会造成前面的WayOS失效。VMnet2本意想做内网交换机，但是iXCache联动网段复用了
本文结合 26 个家庭案例，详解 Java 大数据在智能家居能源管理中的应用。动态节能策略使电费降 32%，光伏储能协同提升 67%，附代码与节能方案，实现家庭能源高效利用。
本文结合 24 个城市案例，详解 Java 大数据可视化在公共安全中的应用。风险预警提前 45 分钟，重大事件下降 63%，附数据融合代码与可视化模型，提升城市安全管理效率。
Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具，这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因。它已经成为大数据的操作系统，提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统，允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算。2003和2004年，两个来自Google的观点使Hadoop成为可能：一个分布式存储框架(Google文件系统)，在Hadoop中被实现为HDFS；一
想必大家对关于Silverlight与Flash孰优孰劣的争论已经不足为奇了，结论基本是仁者见仁，Silverlight的支持者多为微软技术的程序员和微软平台的开发商、而Flash的支持者则是多年从事Flash技术的设计师、美工、开发人员和大量基于Flash技术开发的动画、RIA产品等，所以基本上很难分清高低上下。可能大家还不知道Silverlight的对手除了Flash和Flex之外还有呼之欲出
问题导读：1. 排序算子是如何做排序的？2. 完整的排序流程是？解决方案：1 前言 在前面一系列博客中，特别在Shuffle博客系列中，曾描述过在生成ShuffleWrite的文件的时候，对每个partition会先进行排序并spill到文件中，最后合并成ShuffleWrite的文件，也就是每个Partition里的内容已经进行了排序，在最后的action操作的时候需要对每个executor生成
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 共性：1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，极端情况下，如果代码里面有创建
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用M
1. 引言接下来从使用spark structured streaming的示例等各个方面分析，spark提供了什么接口给我们使用以深入探究spark帮我们做了什么？2. 示例代码```java
//1.配置应用名称、参数等
SparkSession spark = SparkSession
.builder()
.appName("JavaStructuredKafkaWord
分享一篇Apache Hudi在快手的实践，如何使用Apache Hudi解决效率问题分享者为靳国卫，快手大数据研发专家，负责用户增长数据团队分为三部分介绍Hudi如何解决效率问题，首先是实际应用中遇到的痛点有哪些，业务诉求是什么，然后调研业界的解决方案，为什么选择Hudi来解决痛点问题，然后介绍在实践中如何使用Hud解决业务问题，并形成体系化的解决方案。业务痛点包括数据调度、数据同步和修复回刷三
转在doublexi: 在前面我们已经准备了三台服务器，并做好初始化，配置好jdk与免密登录等。并且已经安装好了hadoop集群。如果还没有配置好的，参考我前面两篇博客：Spark集群环境搭建——服务器环境初始化：Spark集群环境搭建——Hadoop集群环境搭建：集群规划：搭建Spark集群1、下载：官网地址：http://spark.apache.org/下载地址：https://www.ap
文章目录一.CDH概述二.安装CDH前准备2.1 环境准备2.2 安装前准备2.2.1 主机名配置（所有节点）2.2.2 防火墙及SeLinux配置（所有节点）2.2.3 NTP服务配置（所有节点）2.2.4 安装python（所有节点）2.2.5 数据库需求（主节点）2.2.6 安装JDK（所有节点）2.2.7 下载安装包（所有节点）2.2.8 安装MySQL的jdbc驱动（主节点）2.2.9
目录park的算子的分类 从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类:1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。2）Action 行动算子：这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业。从小方向来说，Spark 算子大致可以分为以下三类:1）Value数据类型的Transformation算子 2）Key-Value
1.DE2-115开发板资源 Altera EPCS64 Configuration Device 64MB SDRAM （两片） 50MHz Oscillator EP4CE115F29C7(4PLLs) PI149FCT3803(与时钟有关的芯片)2.DE2-115
Spark总结Spark 集中运行的模式 概述Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数
本文结合 23 个电商案例，详解 Java 大数据机器学习模型在销量预测与库存优化中的应用。融合模型预测准确率 89%，库存周转率提升 2.4 倍，附完整代码与智能补货方案，降低资金占用成本。
作者 | Felix Schildorfer译者 | 平川关系数据模型于 1970 年推出，并已占据主导地位 50 年。它为什么如此成功？这要归功第一性原理和布什内尔定律。1971 年 3 月，英特尔推出世界上第一款通用微处理器——英特尔 4004。它有约 2300 个晶体管，售价 60 美元。https://spectrum.ieee.org/tech-history/silicon-revol
目录：一、计算级数二、模拟图形绘制三、统计学生成绩环境：已经配置完成的Scala开发环境。Scala版本2.11.8 安装教程 一、计算级数问题：请用脚本的方式编程计算并输出下列级数的前 n 项之和 Sn，直到 Sn 刚好大于或等于 q为止，其中 q 为大于 0 的整数，其值通过键盘输入。例 如 ， 若 q 的 值 为 50.0 ， 则 输 出 应 为 ： Sn=5
本課主題Spark Worker 原理Worker 启动 Driver 源码鉴赏Worker 启动 Executor 源码鉴赏Worker 与 Master 的交互关系 Spark Worker 原理图 Worker 启动 Driver 源码鉴赏因为 Worker 中有消息的循环体，可以用来接收消息，接上一章介绍当 Master 把一个 Laun
应用属性属性名缺省值意义spark.app.name(none)The name of your application. This will appear in the UI and in log data.spark.master(none)The cluster manager to connect to. See the list of allowed master URL’s.spark
1、前言 在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简
文章目录一、提出任务二、准备工作（一）启动HDFS服务（二）启动Spark服务三、实现步骤（一）在Spark Shell里完成任务（二）编写Scala程序完成任务1、创建Maven项目 - `RDDDemo`2、添加对hadoop、scala和spark的依赖3、给Maven项目配置Scala SDK4、创建`CalculateSum`单例对象5、运行程序，查看结果6、安装配置scala-2.12
为了帮助社区把这条进阶之路走成“高速公路”，8 月 Apache DolphinScheduler 线上 Meetup 特别邀请到上海奇虎科技有限公司的数据专家王远朋，现场拆解他在一线生产环境中完成 DolphinScheduler on K8s 部署改造的全过程，带来从踩坑到调优的硬核实战经验，助你一次把“云原生调度自由”收入囊中。
在调研了 DolphinScheduler 之后，在项目上实际使用了一段时间，遇到了任务过多僵死的问题，解决思路分享如下。
2016.8.10其实北京一年，我也一直在考虑我回所到底研究什么方向，但都只是停留在想想的层次，最终也没什么结果，回来老师问了我的想法说，学分布式计算吧，读博也可以，找工作也好找，文章也好发，我一想，这感情好啊，既符合我搞开发的兴趣，文章也不难发，毕业了还有两个选择，简直是三全其美啊。虽然老师给了我两个月的时间考虑，但是我基本就决定了，我一定要研究这个方向，于是就有了接下来的话题。一、背景1.北京