引入 在刚开始接触着色器语言时，我就考虑过这样的问题： (1) 场景中如果有多个光源，它们对物体颜色的贡献应该以怎样的方式叠加在一起？ (2) 如果所有光源贡献的总和超过了1，颜色强弱细节将会丢失，呈现单一的白色。应用程序有没有办法避免这
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2024-07-18 08:26:10
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安装环境 Ubuntu11.10 hadoop2.2.0 Spark0.9.1 Spark的Standalone安装还得很容易的，但是我看他们写的不是很详细，也可能是我太菜了，有些看不懂，然后经过自己的摸索感觉有点感觉了，写下来记录下。 我下载Spark0.9.1版（目前最新版，和之前的0.8.1目录中有些差别），因为环境为Hadoop2.2.0
# Apache Storm测试流程
Apache Storm是一个分布式实时计算系统，用于处理大规模数据流。在进行Apache Storm测试之前，我们需要确保已经安装并配置了Apache Storm。
## 测试流程
下面是执行Apache Storm测试的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 准备测试拓扑 |
| 步骤 2 | 运行
原创
2023-09-30 09:57:22
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# Storm本地测试：在流处理的世界里
Apache Storm 是一个流式计算框架，它可以处理大量的数据流，适合实时数据分析和分布式计算。在实际应用中，测试是确保程序有效性与稳定性的重要环节。然而，为了充分利用 Storm 的强大功能，进行本地测试是不可或缺的一项工作。本文将探讨如何在本地进行 Storm 测试，并通过代码示例和图示清晰地展示整个过程。
## 1. 什么是 Storm？
看了很多关于Storm性能的文章，说法不一，自己根据实际业务测一下是否能满足自身要求（只做了简单集群和代码调优）场景：kafka消费数据标准化后存储到Hbase中 服务器资源： 两台32G内存做Supervisor使用资源平均处理数据速度 13000 条/秒，可以满足业务需求，ok Storm参数 conf.setNumWorkers...
原创
2023-05-06 14:58:07
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## HiBench Storm性能测试
### 引言
Storm是一种分布式实时计算系统，具有高性能和可伸缩性。HiBench是一个用于大数据环境中性能评估的开源基准套件，提供了一系列数据分析、机器学习和图计算等任务的性能测试。
本文将介绍如何使用HiBench Storm性能测试套件来评估Storm在实时计算任务中的性能表现。我们将从测试环境的搭建开始，一步步进行测试，并分析测试结果。同
原创
2023-10-22 10:17:03
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# Storm 本地测试模式
Apache Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，专注于处理大规模的实时数据流。它特别适用于各种实时数据处理场景，例如实时数据分析、机器学习和各种复杂事件处理等。在 Storm 开发过程中，进行本地测试是非常重要的一环，它能够帮助开发者在不搭建完整集群的情况下测试和调试其拓扑结构。本文将介绍 Storm 的本地测试模式，并通过代码示例来演示如何设置和使用该模
ActionResult是控制器方法执行后返回的结果类型，控制器方法可以返回一个直接或间接从ActionResult抽象类继承的类型，如果返回的是非ActionResult类型，控制器将会将结果转换为一个ContentResult类型。默认的ControllerActionInvoker调用ActionResult.ExecuteResult方法生成应答结果。  
在当今数据密集型的业务环境中，Apache Storm 的调度器性能是确保实时数据处理流畅和高效的关键因素。随着业务需求的不断增长，Storm 平台上越来越多的作业被部署，这直接影响着调度器的性能。在这篇博文中，我将详细记录我如何解决“storm 测试scheduler性能”这一问题的过程。
### 问题背景
随着架构的复杂性增加，我们的系统必须高效地处理数十万条消息并实时分析数据。调度器的性
使用场景复杂，测试用例覆盖范围和实测要增强。正文开始1.什么是大数据大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。图片2.大数据测试类型测试大数据应用程序更多
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2024-07-18 09:00:31
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在今天的博文中，我们将深入探讨“Storm调度性能测试”，一项对高频交易、实时数据处理和大规模系统至关重要的任务。通过对业务场景的分析以及性能优化的实践，我们将详细阐述如何提升Storm调度器的性能。
## 背景定位
在现代企业中，实时数据处理的需求愈发显著。尤其是在金融、广告和社交媒体等领域，数据流的高并发处理对系统的可靠性和响应速度提出了更高的要求。Storm作为一个流处理框架，凭借其低延
第1章 Hadoop概述第1章 Hadoop概述1.1 Hadoop是什么1.2 Hadoop优势（4高）1.3 Hadoop 组成（面试重点）1.3.1 HDFS架构概述1.3.2 YARN 架构概述1.3.3 MapReduce架构概述1.3.4 HDFS、YARN、MapReduce 三者关系1.4 大数据生态体系1.5 推荐系统框架图 第1章 Hadoop概述1.1 Hadoop是什么H
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2023-08-18 19:24:49
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基于虚拟机搭建hdp集群,以下是我搭建集群的虚拟机环境说明一.环境预配置参照官网配置步骤:1. 配置hosts与主机名vim /etc/hosts
# 添加以下内容(三台)
192.168.127.121 hadoop121
192.168.127.122 hadoop122
192.168.127.123 hadoop123
设置主机名
hostnamectl set-hostname had
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2023-07-12 10:11:33
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spark默认会使用基于derby数据库存储元数据的hive，数据文件存储位置由spark.sql.warehouse.dir参数指定（默认为当前目录）。 比如当我们在/spark/目录下调用spark-shell，并且用Dataset的saveAsTable方法持久化一个表后。会发现在/spark目录下多出了：一个文件：derby.log，记录了derby数据库相关日志信息；一个目录：metas
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2023-08-24 19:25:45
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性能测试实战 30 讲告别野路子，成为真正的性能测试高手高楼 前 HP 高级性能专家，7DGroup 创始人（学习笔记）1、什么是性能测试？性能测试就是针对系统的性能指标，建立性能测试模型，制定性能测试方案，制定监控策略，在场景条件之下执行性能场景，分析判断性能瓶颈并调优，最终得出性能结果来评估系统的性能指标是否满足既定值。性能测试需要有指标：理论上合理的，并且应该有的指标是：时间指标、容量指标和
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2023-10-07 20:55:26
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一.性能测试类似的称呼压力测试：高压力下进行操作，看系统反应负载测试：看能承受多大的负载，加压一直到崩溃并发测试：广义，大量用户使用同一系统；狭义，大量用户使用同一系统配置测试（对软硬件微调，充分利用资源）可靠性测试二.性能测试流程了解需求分析测试点选取测试工具编写测试计划搭建测试环境执行测试性能调优测试报告评审三.性能测试的一般指标吞吐量（PV）、吞吐率（TPS等）响应时间（RT）/ 应用响应时
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2023-10-07 18:51:51
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https://pan.baidu.com/s/128oj8lq6WSu8Uu8PTu3evg2y94
原创
2023-01-16 08:05:02
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# Docker和HDP科普指南
## 介绍
在大数据处理领域中，Apache Hadoop是一个非常流行的开源框架。它提供了一种可靠的、可扩展的分布式计算和存储解决方案。然而，搭建和管理Hadoop集群可能会变得非常复杂，特别是对于那些刚开始接触Hadoop的人来说。这就是为什么Docker与Hadoop分布式处理（HDP）结合的原因。
Docker是一个容器化平台，它可以将应用程序及其所
原创
2023-09-29 13:00:05
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常见版本不收费的Hadoop版本主要有三个（均是国外厂商），分别是：Apache（最原始的版本，所有发行版均基于这个版本进行改进）、Cloudera版本（Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop，简称CDH）、Hortonworks版本(Hortonworks Data Platform，简称“HDP”），对于国内而言，绝大多数选择CDH版本，
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2023-09-23 13:16:14
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性能测试的流程(1)性能测试需求分析1.明确被测系统–熟悉被测系统的业务功能 –熟悉被测系统的技术架构2.明确测试内容–业务角度：用户使用频率较高的关键业务功能 –技术角度：逻辑复杂度高的业务；数据量大的业务；3.明确测试策略–负载测试 –稳定性测试 –并发测试4.明确测试指标–有明确需求指标：执行结果与预期指标进行对比 –无明确需求指标(分析指标)：查找资料；类似的系统对比；对未来流量的预估；(
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2023-10-07 18:51:12
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