Spark权威指南读书笔记（七） Spark生产与应用一、Spark运行Spark应用程序体系Spark驱动器Spark驱动器是控制你应用程序的进程。它负责控制整个Spark引用程序的执行并且维护Spark集群状态，即执行器任务和状态，它必须与集群管理器交互才能获得物理资源并启动执行器。他只是一个物理机器上的一个进程，负责维护集群上运行的应用程序状态。Spark执行器Spark执行器是一个进程，它
转载
2023-10-16 19:50:35
111阅读
## 实现 Java QPS 控制
作为一名经验丰富的开发者，你要教会一位刚入行的小白如何实现 Java QPS 控制。在这篇文章中，我将指导你完成整个过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
### 步骤一：了解 QPS 控制的概念
在开始实现之前，我们需要先了解 QPS 控制的概念。QPS（Queries Per Second）指的是每秒的查询次数。在开发中，我们通常会控制系统的 QPS，
原创
2024-01-21 08:32:52
79阅读
# 使用Python控制QPS（Queries Per Second）
在现代的网络应用程序中，确保系统的稳定性和性能至关重要。为了保护后端服务，避免过载和拒绝服务攻击，我们需要监控和控制QPS（每秒查询数）。在本文中，我们将探讨如何使用Python来控制QPS，并提供相应的代码示例。
## 什么是QPS？
QPS，即每秒查询数，是指在特定时间内（通常为一秒钟）系统能够处理的请求数量。在高并
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的数据处理框架。然而，当我们在 Spark 中使用用户定义函数（UDF）时，可能会面临 QPS 限流的问题。这不仅会影响系统性能，还会对业务产生严重影响。接下来，我将分享解决 Spark UDF QPS 限流问题的过程。
### 背景定位
在某个电商平台中，我们使用 Spark 进行大规模的数据处理，处理用户行为日志以生成个性化推荐。随
# Java QPS 控制框架实现指南
## 简介
在开发Java应用程序过程中，我们经常需要控制每秒请求数（QPS），以确保系统的稳定性和性能。本文将介绍如何使用Java编写一个QPS控制框架，帮助开发者实现对系统的QPS进行监控和控制。
## 整体流程
下面是实现Java QPS控制框架的步骤概览：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
原创
2024-01-25 04:56:23
125阅读
阿里云垃圾识别方案1、接入阿里云在垃圾分类的项目中，我们采用阿里云视觉智能开发平台的接口来做垃圾分类的识别方案，通过上传本地 的拍照下的垃圾图片，通过阿里提供的接口来识别出该垃圾是干垃圾、湿垃圾、回收垃圾还是有害垃圾。 对应官网地址如下：https://vision.aliyun.com/ 然后在下面的输入框输入“垃圾分类”：可以跳转到对应的垃圾分类的“免费开通"和”技术文档页面“:ht
# Java QPS控制的实际问题及解决方案
在现代互联网应用中，QPS (Queries Per Second) 是衡量系统性能的重要指标，尤其在高并发场景下，如何有效控制 QPS 可以避免系统过载，提高资源利用率。本文将探讨如何在 Java 应用中控制 QPS，并提供一个实际示例。
## 1. QPS控制的重要性
随着用户数量的增加，系统所需处理的请求频率也随之上升。若不加以控制，超高的
原创
2024-09-27 04:21:44
193阅读
文章目录流程控制布尔逻辑布尔值比较运算符布尔运算符布尔逻辑表达式分支结构语法规则分支结构ifelseelifif elif else联用及个人心得while循环语法breakcontinuefor循环语法range( )for循环与while循环的异同与个人理解导入模块的方法 import语法 流程控制在Python的流程控制的核心在于利用布尔逻辑去控制流程，其中主要包含了3个语句，以if为关键
转载
2023-10-23 09:46:24
60阅读
Semaphore
（信号量）是用来控制同
时访问
特定
资
源的
线
程数量，它通
过协调
各个
线
程，以 保
证
合理的使用公共
资
源。 计数信号灯。从概念上讲，信号量维护一组许可。每个{@link#acquire}都会在必要时阻塞，直到有许可证可用，然后再获取它。每个{@link#release}都会添加一个许可证，可能会释
转载
2023-08-16 17:37:28
185阅读
我们常使用 Shiro + redis 的组合解决集群下的 Session 共享问题，这里就不展开如何集成的问题了。 在进行日常优化的过程中，我通过日志发现这么一段日志：2017-09-17 15:16:07.723 -DEBUG [nio-8080-exec-6] org.apache.shiro.session.mgt.DefaultSessionManager : Cre
转载
2024-10-17 22:39:07
19阅读
Java8手写本地缓存 文章目录站在巨人的肩上，基于Java8手写本地缓存0、写在最前面1、缓存类具备的功能2、创建缓存类3、添加键值对方法4、根据 key 获取相应的value5、删除键值对6、处理已经失效的键值对7、基于java提供的Timer定时执行缓存类的失效监测处理方法8、CacheUtil 完整代码9、测试类10、测试结果如下11、项目下载地址 0、写在最前面1、大多数业务场景下 ，为
转载
2024-09-30 10:27:59
92阅读
文章目录一、Spark Streaming初识(1)、Spark Streaming是什么(2)、Spark Streaming关键抽象(3)、Spark Streaming整体架构(4)、Spark Streaming背压机制(5)、Spark Streaming入口(6)、Spark Streaming牛刀小试<1>、在Linux上安装Netcat<2>、WordCo
转载
2023-11-07 08:20:55
157阅读
在处理高并发请求时，Spark UDF（用户定义函数）中的QPS（每秒请求数）是一个常见挑战。随着数据量的不断增加，如何优化Spark应用程序以提升处理效率，尤其是在并发情况下，变得尤为重要。本文将详细分享我的解决方案，包含环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等内容。
## 环境准备
在开始之前，确保您的环境如下所示。以下是技术栈的兼容性矩阵：
| 组件
为什么进行版本控制由于需求和业务不断变化，Web API也会随之不断修改。如果直接对原来的接口修改，势必会影响其他系统的正常运行。那么如何做到在不影响现有调用方的情况下，优雅地更新接口的功能呢？最简单高效的办法就是对Web API进行有效的版本控制。通过增加版本号来区分对应的版本，来满足各个接口调用方的需求。版本号的使用有以下几种方式：1）通过域名进行区分，即不同的版本使用不同的域名，如v1.ap
转载
2024-05-31 19:58:32
23阅读
Spark—关于RDD的并行度和分区(Local环境下测试)本文将会跟大家一起简单探讨Spark 中RDD的并行度和分区 文章目录Spark—关于RDD的并行度和分区(Local环境下测试)前言一、并发、并行和并行度二、分区1. 从集合（内存）中创建 RDD时的分区2. spark 读取文件数据的分区2.1 分区数量的计算2.2 每个分区内数据的分配3. 自定义数据分区规则总结 前言默认情况下，S
转载
2023-11-07 10:13:38
270阅读
## 控制QPS请求
QPS（Queries Per Second）是指每秒钟请求的数量，是衡量系统性能的重要指标之一。在一些场景下，我们需要控制系统的QPS，以避免系统过载或滥用。
Python是一种流行的编程语言，具有丰富的库和框架，我们可以利用Python编写程序来控制QPS请求。
### 什么是QPS控制？
QPS控制是指限制系统在单位时间内处理请求的数量，通过限制QPS可以有效地
原创
2024-03-22 03:19:38
354阅读
在现代软件开发中，性能测试是确保应用程序在高并发场景下正常运行的重要环节。本文将详细记录如何使用 Python 编写压测脚本并对其进行 QPS（每秒请求数）的控制，以实现性能验证。以下内容将涵盖从环境准备到排错指南的完整流程。
## 环境准备
首先，我们需要确定准备环境和安装依赖。以下是前置依赖的安装步骤：
```shell
# Ubuntu 系统中安装前置依赖
sudo apt-get u
1.概述 分布式系统缓存已经变得不可或缺,本文主要阐述如何实现redis主从复制集群的负载均衡,以及 redis的"高可用"实现, 呵呵双引号的"高可用"并不是传统意义的高可用哈,而是 redis集群挂了,并不影响asp.net core 的运行, 欲知详情,请看下文.注意: 本文主要阐述redis 的复制均衡和"高可用", 故redis 的主从复制搭建略, 请自行百度.2.负载均衡实现 目前
转载
2024-10-21 20:20:01
13阅读
1.redis简介redis是一款开源免费的高性能key-value数据库，redis特点：支持更多的数据类型：字符串(String)、列表(List)、哈希(Map)、数字(Int)、集合(Set)、有序集合(sorted sets)。为了保证效率，将数据保存在内存中。周期性的将数据保存到磁盘。支持数据备份，master-slave模式数据备份。2.redis优势性能高原子性丰富的数据类型丰富的
转载
2024-09-27 10:33:23
43阅读
## Spark控制算子实现流程
### 1. 理解Spark控制算子
在开始实现"Spark控制算子"之前，首先需要理解什么是Spark控制算子。Spark控制算子是一类特殊的算子，用于控制Spark作业的执行流程。它们可以用来控制作业的并行度、数据分区、数据缓存等。常见的Spark控制算子包括`repartition`、`coalesce`、`cache`等。
### 2. 实现Spar
原创
2023-11-08 04:52:43
36阅读
