目录前言实验要求：编辑 界面效果： 实现计算器类与方法：前言为完成数据结构实训课作业，而写的计算器。实验要求： 界面效果： 实现计算器类与方法：该计算器主要由三大类实现：Calculator,Calculate,以及Stack(老师要求自己写一个数据结构类型（我使用是链式存储）);Calculator类：我主要实现了界面的组件的定义，组合，以及添加事件监听器
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2023-09-25 12:45:20
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## 实时计算框架的实现流程
实现一个Java实时计算框架需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义数据输入源 |
| 2 | 设置数据处理逻辑 |
| 3 | 指定数据输出方式 |
| 4 | 配置数据流处理任务 |
| 5 | 运行框架 |
下面逐步介绍每个步骤需要做的事情以及相应的代码示例。
### 步骤 1：定义数据输入源
在实时
原创
2023-09-15 20:57:44
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# 构建实时计算框架的流程
## 步骤概览
下面是构建实时计算框架的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定需求和目标 |
| 2 | 设计框架架构 |
| 3 | 选择合适的技术栈 |
| 4 | 实现数据接入 |
| 5 | 实现数据处理和计算逻辑 |
| 6 | 实现结果输出 |
| 7 | 进行测试和优化 |
| 8 | 部署和上线 |
下面
原创
2023-07-31 14:19:59
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一、大数据实时计算框架1、什么是实时计算？流式计算？
举例：自来水厂处理自来水（特点：持续性、流式计算）)2、对比：离线计算和流式计算
（*）离线计算：MapReduce和Spark Core， 数据的批量处理（Sqoop-->HDFS-->MR(SparkCore)--->HDFS）
（*）流式计算：Storm和Spark Streaming， 数据的实时性 （Flu
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2023-09-21 11:44:47
144阅读
Java并行计算框架Fork/Join
0.本文目录 • 本文目录• 开篇明志• 什么是ForkJoin计算框架• 工作窃取Work stealing• 工作原理• 使用ForkJoin• 参考文献 1.开篇明志
这两天在做阿里中间件的比赛，在看并发的一些内容， 本文将总结一下自己看的Java中Fork/Join计算框架。Fork/Join框架被设计成
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2023-08-02 20:58:12
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Java在JDK7之后加入了并行计算的框架Fork/Join，可以解决我们系统中大数据计算的性能问题。Fork/Join采用的是分治法，Fork是将一个大任务拆分成若干个子任务，子任务分别去计算，而Join是获取到子任务的计算结果，然后合并，这个是递归的过程。子任务被分配到不同的核上执行时，效率最高。伪代码如下：Result solve(Problem problem) {
if (pro
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2023-06-21 21:12:26
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Python实时计算框架的实现流程：
步骤 | 操作
---- | ------
步骤1 | 安装所需的Python实时计算框架库
步骤2 | 导入所需的库和模块
步骤3 | 设置所需的参数和配置
步骤4 | 创建数据流（Data Stream）
步骤5 | 定义数据处理逻辑
步骤6 | 运行实时计算框架
下面详细介绍每一步的具体操作以及对应的代码：
步骤1：安
原创
2023-12-18 07:01:59
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国内在技术选型中考虑最多的三种。从延迟看：Storm和Flink原生支持流计算，对每条记录处理，毫秒级延迟，是真正的实时计算，对延迟要求较高的应用建议选择这两种。Spark Streaming的延迟是秒级。从容错看 ：Spark Streaming和Flink都支持最高的exactly-once容错级别，Storm会有记录重复计算的可能从吞吐量看从成熟度看： Storm最成熟，Spark
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2023-07-19 16:44:47
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Spark Streaming 实时计算框架一、实时计算概述1.1 什么是实时计算？1.2 常用的实时计算框架二、Spark Streaming2.1 Spark Streaming 介绍2.2 Spark Streaming 工作原理2.2 Spark Streaming 工作机制2.3 Spark Streaming 程序的基本步骤2.4 创建 StreamingContext 对象三、Sp
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2023-12-27 09:53:40
299阅读
在当今大数据时代，实时计算框架越来越受到重视。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，广泛应用于流处理实时计算。本文将详细讨论“Python流实时计算框架”的各个方面，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和扩展阅读。
## 备份策略
有效的备份策略是实时计算框架不可或缺的部分。我们设计了一个详细的周期计划，利用甘特图来显示备份任务的时间安排。
```mermaid
g
实时计算的概述与业内框架一、什么实时计算数据和业务形成闭环
数据的机制实效性（数据的价值随着时间延迟迅速降低）
大数据实时化（越快越有竞争优势，大数据实时化--实时计算1、大数据计算的一些概念2、离线计算和实时计算3、批量处理和流式处理4、实时计算的特性1、实时且无界的数据流（顺序处理，持续流入）
2、持续且高效的计算（事件触发，持续计算）
3、流式且实时的数据集成（一次触发一次写入，持续触发
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2023-09-27 18:37:19
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一、大数据实时计算框架1、什么是实时计算？流式计算？（一）什么是Storm?Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂
1. 简介是一个分布式, 高容错的 实时计算框架Storm进程常驻内存, 永久运行Storm数据不经过磁盘, 在内存中流转, 通过网络直接发送给下游流式处理(streaming) 与 批处理(batch)批处理(batch): MapReduce微批处理(MircroBatch): Spark (性能上近似 Streaming, 但是还是有所不及)流(streaming): Storm, Flin
文章目录本节引导使用场景依赖第一个CEP不完整程序模式（pattern） API单个模式量词条件组合模式循环模式中的连续性模式操作 consecutive()模式组匹配后跳过策略检测模式从模式中选取处理超时的部分匹配便捷的API(旧api迁移到新api)CEP库中的时间按照事件时间处理迟到事件时间上下文可选的参数设置例子 FlinkCEP是在Flink上层实现的复杂事件处理库。 它可以让你在无限
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2023-06-26 20:33:04
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Flink 的基本架构图 从整体的架构图中可以看到，对于完整的Flink来说，可以分为Flink Client客户端，JobManager 和 TaskManager三个部分。而个组件之间的通信时通过Akka Framework来完成的。Flink Client 客户端Flink客户端负责体提交 / 取消 / 更新任务到JobManager，而JobManager会对状态以及统计数据进行反馈。//
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2023-06-15 18:36:28
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http://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/3530464.html 随着大数据的发展，人们对大数据的处理要求也越来越高，原有的批处理框架MapReduce适合离线计算，却无法满足实时性要求较高的业务，如实时推荐、用户行为分析等。 Spark Streaming是建立在Spark
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2016-05-28 20:20:00
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Spark sql schema StructField中metadata源码分析 文章目录Spark sql schema StructField中metadata源码分析原理用法示例中文源码class Metadataobject MetadataMetadataBuilder源码分析 Metadata 是 Scala 中的一个密封类（sealed class），它用于在 Spark 中存储和
Flink的恢复机制的核心就是应用状态的一致性检查点，有状态流的一致性检查点，其实就是所有状态在某个时间点的一份快照拷贝，而这个时间点应该是所有任务都恰好处理完同一个输入数据。 **Flink使用的检查点算法是分布式快照算法（基于Chandy-Lamport算法的分布式快照）** 检查点的两种实现： （1）检查点算法的简单实现–暂停应用，保存状态到检查点，在重新恢复应用（2）Flink基于检查点算
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2024-03-04 01:40:35
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所谓流程控制，就是代码按照特定的流程进行执行，对代码加以条件控制就是流程控制，流程控制包括：顺序结构、分支结构和循环结构。所有的编程语言中都有流程控制语句，Python也不例外，顺序结构就是代码正常执行的顺序，我们重点来说分支结构与循环结构。 其中分支结构包含单分支、双分支、多分支及巢状分支四种分支结构，分支结构主要以if语句为例，也就是所谓的判断语句。 单分支： 只有一个if语句；特点
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2023-11-07 15:42:25
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# Java实时计算
Java是一种高级编程语言，广泛应用于各种领域，包括实时计算。实时计算是指对即时生成的数据进行实时处理和分析，以提供实时的结果。在Java中，可以使用多种技术和工具来实现实时计算。
## 实时计算的基本概念
实时计算通常包括以下几个基本概念：
1. 数据源：即时生成的数据来源，可以是传感器、日志文件、消息队列等。
2. 数据流：即时生成的数据按照时间顺序组成的无限序
原创
2023-12-15 07:02:01
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