昨天写了使用 Jackson 玩转 xml 的序列化和反序列化，主要使用的是 XmlMapper 对象去操作，今天打算尝试下使用流式 API 的方式去操作。公司墙很高，人总是在逆境中成长的对吧，墙高使得我不断输出，以便在公司里有可用的资料完成我的工作和任务，达到早日走向人生颠覆的境界。关于 使用 Jackson 玩转 xml 的序列化和反序列化 参考我昨天写的博文网上找了个介绍，流式API读取和写
客户端及与之交互的HDFS、namenode和datanode之间的数据流HDFS文件读取1.客户端调用FileSyste对象的open()方法在分布式文件系统中打开要读取的文件，对于HDFS来说，这个对象是DistributedFileSystem的一个实例2.DistributedFileSystem通过使用远程过程调用(RPC)来调用namenode，确定文件起始块的位置。对于每一个块，na
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2024-04-28 09:42:04
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从技术上讲，这意味着我们的大数据处理世界将变得更加复杂和具有挑战性。许多用例（例如移动应用广告，欺诈检测，出租车预订，患者监控等）需要在数据到达时实时进行数据处理，以便做出快速可行的决策。这就是分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因。目前我们所接触的比较流程的开源流式处理框架：Flink、SparkStreaming、Storm、KafkaStreams、Smaza。之后的章节中我们会对以上
Markdown Cheatsheet
1. 标题通过不同个数的#来表示不同的等级。可使用多个连续的’-‘或者’='来添加下划线。# H1## H2### H3#### H4##### H5=======###### H6—H1H2H3H4H5=======H62. 强调斜体：使用星号*围住需要强调的内容,或者在单词的首尾添加单下划线.*asterisks*, _underscores_, *as
一、简介 Markdown 是一种轻量级标记语言，通过简单的标记语法使纯文本内容具有一定格式，使用户可以用易读易写的纯文本格式编写文档。
Markdown 语言在 2004 由约翰·格鲁伯（英语：John Gruber）创建。
Markdown 编写的文档后缀为 .md, .markdown。
Markdown 编写的文档可以导出 HTML 、Word、PDF、Epub 、图像等多种格式的文
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2024-07-07 20:33:46
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C++输入输出流包含在头文件<iostream>中，流的定义如下：通过设备驱动程序与键盘、屏幕、文件、打印机等进行交互， iostream 类提供与之交互的方法。输出流：输出流的对象是字节目标，三个重要的输出流类是ostream、ofstream和ostringsream。Ostream派生于basic_ostream支持预定义的流对象又：cout标准输出cerr标准错误输出，不经过缓
有道云笔记内置Markdown编辑器和使用指南。“进阶版”有道云笔记Markdown指南，教你如何进一步掌握待办、清单、流程图和甘特图。 0 待办和清单待办事项和清单在日常工作、生活中经常被使用。在Markdown中，你只需要在待办的事项文本或者清单文本前加上- [ ]、- [x]即可。- [ ] 表示未完成，-&nb
高级布局：文档流、浮动布局、流式布局、定位布局、flex布局、响应布局一、文档流1、什么是文档流将窗体自上而下分成一行一行，块级元素从上至下、行内元素在每行中从左至右的顺序依次排放元素2、本质文档流本质是 nomal flow （普通流、常规流）3、BFC（Block Formatting Contxt）块级格式化上下文，它是一个独立的渲染区域，只有Block-level box参与，它规定了内部
Spark streaming 在各种流程处理框架生态中占着举足轻重的位置， 但是不可避免地也会面对网络波动带来的数据延迟的问题，所以必须要进行增量数据的累加。 在更新Spark 应用的时候或者其他不可避免的异常宕机的时候，增量累加会带来重复消费的问题，在一些需要严格保证 exact once 的场景下， 这个时候我们就需要进行离线修复，从而保证exact once 语义， 本文将针对
前端渲染和后端渲染后端渲染 ，也叫服务器渲染，通过url 在服务器就渲染完成。 前端渲染，由js代码在浏览器中执行最终渲染出来的前端路由和后端路由后端路由：后端处理url和页面之间的映射关系单页面复应用Vue-router的使用1.安装vue-router –》 npm install vue-router --save 2.因为vue-router是一个插件，所以使用前必须安装插件 Vue.us
在使用Python与ChatGPT集成的过程中，我们可能会遇到流式输出的问题。这种输出方式对实时应用程序非常重要，尤其是在处理大量数据时，能够高效地返回结果。然而，如何解决流式输出的问题呢？让我们一起探讨这个过程。
## 用户场景还原
在不断发展的应用场景中，开发者希望通过Python与ChatGPT API的结合，快速获取AI生成的文本结果。以下是一些关键事件：
- **事件1**：开发者
目录准备工作1.map类1.1 java stream map1.2 spark map1.2.1 MapFunction1.2.2 MapPartitionsFunction2.flatMap类2.1 java stream flatMap2.2 spark flatMap3 groupby类3.1 java stream groupBy3.2 spark groupBy3.3 spark g
1. HDR概述 HDR(High-Dynamic Range)算法根据不同曝光的图片，合成最终HDR图片，比一般图片具有更宽的动态范围和图像细节。 一般HDR算法有两种：一种是基于不同曝光时间的连续几幅图片合现,这种方法实现简单，只要能调曝光的sensor都可以实合成一幅图片；第二种是基于同一行不同曝光，最终成一幅图片，这种方法需要sensor支持行间
概述一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入时持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率，往往尽可能采用增量计算代替全量计算。批量处理模型中，一般先有全量数据集，然后定义计算逻辑，
1简介大数据时代中，数据从简单的批处理，扩展到实时处理、流处理。起初的MapReduce处理模式早已独木难支。此外，大数据处理技术也是百花齐放，如 HBase、Hive、Kafka、Spark、Flink 等，对开发者而言，想要将其全部熟练运用几乎是一项不可能完成的任务。此时，Google在2016年2月宣布将大数据流水线产品（Google DataFlow）贡献给 Apache 基金会孵化，20
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2024-09-11 13:36:49
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c++流的概念流是有向数据流动的描述，指数据流动的物理通道和方向。在C++中数据的输入输出是以字节为单位，以字节流的形式实现。数据从输入设备流向内存称为输入流，数据从内存流向输出设备称为输出流c++中的输入输出流的处理功能组织成下图流类库流类库istream类，标准输入流，支持流输入操作ostream类，标准输出流，支持流输出操作iostream类，通过多重继承从istream和ostream类派
前言poi的读取的三种模式模式说明读写性SXSSF内存中保留一定行数数据，超过行数，将索引最低的数据刷入硬盘只写eventmodel基于事件驱动,SAX的方式解析excel，cup和内存消耗低只读usermodel传统方式，cpu和内存消耗大可读可写 依赖包（3.17版本）<!-- apache poi 操作Microsoft Document -->
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2024-07-11 22:42:04
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fs 即文件系统http://nodejs.cn/api/fs.html通过require 使用该模块：const fs = require('fs');所有文件系统操作都具有同步和异步的形式。【推荐异步】异步的形式总是将完成回调作为其最后一个参数。 传给完成回调的参数取决于具体方法，但第一个参数始终预留用于异常。 如果操作成功完成，则第一个参数将为 null 或 u
深入IO参考C++ IOStream一、IOStream 概述1.1 概述IOStream 采用流式 I/O 而非记录 I/O ，但可以在此基础上引入结构信息1.2 处理两个主要问题表示形式的变化：使用格式化 / 解析在数据的内部表示与字符序列间转换(例如：二进制表示解析成字符)与外部设备的通信：针对不同的外部设备（终端、文件、内存）引入不同的处理逻辑 这里的外部设备是只IOStream外的广义设
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2024-07-30 20:16:00
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一、DataTransferProtocolDataTransferProtocol是用来写入或读出DataNode（简称DN）上的数据的流式接口，定义了如下关于数据传输的方法：readBlock()：从当前的DN上读出数据块。writeBlock()：将当前DN上的数据块写入pipeline。transferBlock()：将当前DN上的数据块复制到另一个DN上。用于数据块异常时，复制出新的数据
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2024-04-08 11:52:39
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