一、为什么需要自定义RDD 1. spark提供了很多方法读数据源，比如我们当前可以从hdfs文件、jdbc、mongo、hbase等等将数据包装成RDD供我们后续进行处理。如果我们想要读memcache中的数据恐怕就没有现成的了，需要我们自己实现自己的RDD。 2. RDD是一种弹性分布式数据
micrometer提供了基于Java的monitor facade，其与springboot应用和prometheus的集成方式如下图展示
上图中展示的很清楚，应用通过micrometer采集和暴露监控端点给prometheus，prometheus通过pull模式来采集监控时序数据信息。之后作为数据源提供给grafana进行展示。
micrometer支持的度量方式及在springboot中
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2018-12-26 16:37:00
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有的时候需要在prometheus里面输出一些自定义的metrics。实现很容易，把这些自定义的值保存在一个prom文件里面，然后让nodeexporter加载这个文件就可以了。下面看一个简单的例子。我有一个DHCPKea服务器，已经配置了API的功能。比如说，我发送一个curl的请求，可以获得一个JSON的返回值，通过jq我可以获取一些子网的信息。ubuntu@fortinetdhcpbours
原创
2022-08-07 12:11:48
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Micrometer 提供了基于 Java的 monitor facade，其与 springboot 应用和 prom
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2023-05-30 10:43:28
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# Java Prometheus 自定义 Metrics
Prometheus 是一个非常强大的开源监控系统和时间序列数据库，可用于收集、存储和查询各种指标。Prometheus 提供了一个灵活的数据模型和查询语言，使得我们可以方便地监控应用程序的各种指标，并通过可视化图表展示。
在使用 Prometheus 监控应用程序时，通常需要自定义一些特定的指标，以便更好地了解应用程序的状态和性能。
# Java Prometheus 自定义 Metrics
: Unit = {
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test03_RD
今天讲解的内容是自定义层，和我们之前所学的构建层的方法相比，自定义层要复杂一些，而且要多一些注意事项，同时对python的要求也提高了不少，下边我们根据老师给出的案例代码进行讲解(注释)。#首先说一下自定义层的三种方法
import tensorflow as tf
#自定义全连接层
class Linear(tf.keras.layers.Layer):
#在__init__中进行所有
1. 参考官网的架构图 以及流程1.1 从架构图上可以看出Metadata（元数据）、Planning（规划），Runtime（运行时提供者）三个部分的内容。2 Metadata - 元数据模块1.Table API 和 SQL 都是声明式 API，表的声明。因此，如上图所示，在执行CREATE TABLE语句会导致目标目录Catalog中的元数据更新。
2.对于大多数目标目录Catalog实现，
一、特性Attribute和注释有什么区别特性Attribute A：就是一个类，直接继承/间接继承Attribute B：特性可以在后期反射中处理，特性本身是没有什么*用的 C：特性会影响编译和运行时功能注释说明，其目的是让人们能够更加轻松地了解代码。注释是编写程序时，写程序的人给一个语句、程序段、函数等的解释或提示，能提高程序代码的可读性 B：注释不能后期处理 二、自定义At
背景我根据算子输入输出之间的关系来理解算子分类：UDF——输入一行，输出一行 UDAF——输入多行，输出一行 UDTF——输入一行，输出多行本文主要是整理这三种自定义算子的具体实现方式 使用的数据集——用户行为日志user_log.csv，csv中自带首行列头信息，字段定义如下： 1. user_id | 买家id 2. item_id | 商品id 3. cat_id | 商品类别id 4. m
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2023-08-14 14:30:23
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Actions算子本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作，触发了RDD DAG的执行。1．无输出(1)foreach(f)对RDD中的每个元素都应用f函数操作，不返回RDD和Array，而是返回Uint。图3-25表示foreach算子通过用户自定义函数对每个数据项进行操作。本例中自定义函数为println()，控制台打印所有数据项。2．HDFSsa
概要关于source数据源，在flink 官网上介绍了很多对接方式、例如socket、elements、collect等常见的source，可以见下面链接：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/connectors/。在这里要说的是自定义source，通过addsource类接入。public class
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2023-10-17 20:54:54
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#include <iostream>
#include<stdio.h>
#include<windows.h>
#include<conio.h>
#include<time.h>
#include<math.h>
#include <fstream>
#include <cstdlib&g
在学习Hive的时候我们已经了解到当内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user defined function)用户自定义函数类别分为以下三种：1).UDF：输入一行，返回一个结果(一对一)，在上篇案例 使用SparkSQL实现根据ip地址计算归属地二 中实现的自定义函数就是UDF，输入一个十进制的ip地址，返回一个省份2).UDTF：输入一行，返回多
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2023-10-11 09:29:26
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