继续3月18日介绍基于XMPP IM开发的那篇Blog，今天主要总结一下如何基于Spark 的插件架构来新增客户端的功能，这里列举出一个获取服务器端群组信息的实际例子，实现后的效果如下图所示： Spark 是一个基于XMPP 协议，用Java 实现的IM 客户端。它提供了一些API，可以采用插件机制进行扩展，上图中，“部门”部分就是使用插件机制扩展出来的新功能。要想实现你的扩展，首先要了解 S
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2024-01-07 22:19:25
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继续3月18日介绍基于XMPP IM开发的那篇Blog，今天主要总结一下如何基于Spark 的插件架构来新增客户端的功能，这里列举出一个获取服务器端群组信息的实际例子，实现后的效果如下图所示： Spark 是一个基于XMPP 协议，用Java 实现的IM 客户端。它提供了一些API，可以采用插件机制进行扩展，上图中，“部门”部分就是使用插件机制扩展出来的新功能。要想实现你的扩展，首先要了解 S
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2024-01-07 22:18:54
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# Spark Benchmark：了解与实践
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，以其高效的计算能力和易用性而广受欢迎。为了确保Spark应用程序的性能和可靠性，开展性能基准测试（Benchmark）显得尤为重要。本文将深入探讨Spark的基准测试概念，并通过代码示例和图示帮助读者理解。
## 一、什么是基准测试？
基准测试是一种评估系统性能的过程，通过设定条件并运行特定的
# Spark SQL Benchmark测试方案
在大数据处理的世界中，Apache Spark 由于其高效的计算能力，成为了广泛使用的数据处理框架。Spark SQL 是 Spark 中用于处理结构化数据的模块，它提供了强大的数据操作能力和高效的查询性能。为了确保 Spark SQL 的性能和稳定性，我们需要进行定期的基准测试（Benchmark）。本文将介绍如何制定一套有效的 Spark
原创
2024-08-30 03:52:21
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转载自：http://blog.jeoygin.org/2012/12/hadoop-benchmarks.html测试对于验证系统的正确性、分析系统的性能来说非常重要，但往往容易被我们所忽视。为了能对系统有更全面的了解、能找到系统的瓶颈所在、能对系统性能做更好的改进，打算先从测试入手，学习Hadoop几种主要的测试手段。本文将分成两部分：第一部分记录如何使用Hadoop自带的测试工具进行测试；第
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精选
2013-07-09 18:19:51
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简介
ab的全称是ApacheBench，是 Apache 附带的一个小工具，专门用于 HTTP Server 的benchmark testing，可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试，看起来也不错，很简单，也很容易使用，所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释，相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
一个简单的例子
/*在这个例子的
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2010-08-24 23:29:09
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# Hbase自带Benchmark工具及PerformanceEvaluation测试用例
在使用Hbase进行性能测试时，我们通常会用到Hbase自带的Benchmark工具和PerformanceEvaluation测试用例来评估Hbase在不同情况下的读写性能。本文将介绍如何使用这些工具进行性能测试，并提供一个示例测试用例。
## Hbase Benchmark工具
Hbase提供了
原创
2024-04-09 04:00:28
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简介
ab的全称是ApacheBench，是 Apache 附带的一个小工具，专门用于 HTTP Server 的benchmark testing，可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试，看起来也不错，很简单，也很容易使用，所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释，相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
一个简单的例子
/*在这个例子的
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2009-11-13 11:57:52
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这是《高性能 MySQL（第三版）》第二章的读书笔记。基准测试（benchmark）是针对系统的压力测试，用于掌握系统行为或重新系统的某个状态。sysbench 是常用的 MySQL 基准测试工具。1. 为何需要基准测试通过基准测试，可以方便有效的学习到系统在给定的工作负载下会发生什么。重现并解决异常验证假设测试系统当前运行情况，以确认优化的效果模拟更高的负载，以找出系统可能的扩展瓶颈测试应用适应
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2023-07-07 11:13:54
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./redis-benchmark
原创
2022-09-14 15:48:18
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版本及配置说明shell模式下wordcount示例第一个spark实验scala 31 示例1WordCount结果打印在运行界面 32 示例2WordCount结果保存到文件 1. 版本及配置说明spark+hadoop环境自行安装，可参考本实验坏境。spark系列从这里开始吧！1 注意spark和scala的版本匹配。2 本实验环境：spark version 2.1.2-SNAPSHOT
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2024-01-17 09:24:07
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基于SCADA系统使用MQTT，获得一个可用的消息中间件(Message Oriented Middleware, MOM)，首先必须定义主题名。MQTT妙在你可以随便用一个主题，例如“波特兰/温度”，连接到MQTT服务器，发布温度值，那些想利用温度数据的MQTT客户端应用需要先理解主题名。发布出来的MQTT消息都包含主题和负载，是MQTT消息的主体，传输时以字节数来度量。Sparkplug 规范
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2023-10-20 17:28:33
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MLlib 是 Spark 的机器学习库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。MLlib 由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道 API。具体来说，主要包括以下几方面的内容：机器学习算法：常用的学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤；特征化工具：特征提取、转化、降维和特征选择等工具；管道：由于构建、评估和调整机
在这篇文章中，我们将探讨如何解决“Spark自带的测试包”相关问题。Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，内置了多种功能，但是对初学者来说，测试其组件可能会遇到一些挑战。本篇博文将通过深入分析背景、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和生态扩展，提供全面的解决方案。
首先，背景定位部分数据如下：
使用Spark自带的测试包可以帮助开发者快速验证Spark应用的功能和性能。以下是
spark Web UI是学习调试spark任务的入口，查看spark UI任务日志也是一项必备技能。但在几番搜索后，一直没能找到全面详细地对如何查看spark Web UI方法的文章，故在查看资料及个人理解的基础上整理了本篇文章，欢迎大家一起交流学习！下面对spark Web UI的各tab页分别进行介绍：1. Jobs 在提交spark任务运行后，日志中会输出tracking URL即任务的日
要在Apache Spark环境中利用内置的LSTM模型进行预测，首先需要确保环境的高效配置与调试。接下来，我会为大家提供一个实用的步骤指南，逐步走过环境准备、配置、验证测试等重要环节，帮助大家轻松掌握使用Spark自带LSTM的流程。
为了让大家更好地理解这个过程，我们将环境准备与配置详情一一展开。
## 环境准备
首先，我们需要明确所使用的硬件与软件要求。确保你的系统满足以下条件：
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# Spark自带Hadoop：简明科普与实战代码示例
Apache Spark是一个强大的开源集群计算框架，广泛应用于数据处理和分析。Spark自带Hadoop的特性，意味着我们可以非常方便地利用Hadoop的存储和资源管理能力，而无需单独搭建一个Hadoop集群。本文将深入探讨Spark与Hadoop的集成，包括一些代码示例，并简要介绍它们的工作流程和状态图。
## Spark与Hadoo
此方法使用反射来生成包含特定类型的对象的RDD的模式。 Spark SQL的Scala接口支持将包含案例类的RDD自动转换为DataFrame。 case类定义了表的模式。 case类的参数的名称使用反射读取，它们成为列的名称。案例类也可以嵌套或包含复杂类型，如序列或数组。 此RDD可以隐式地转换为DataFrame，然后注册为表。 表可以在后续的SQL语句中使用。例让我们考虑一个名为employ
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2024-09-23 00:12:07
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目录doris的编译doris的配置be在fe中可以手动添加/删除(sql语句执行)fe的配置be的配置（多节点需要修改ip）systemctl方式的启动如果加入systemctl服务里fe的systemctl脚本be的systemctl脚本shell方式的集群启动fe的启动be的启动访问doris的websql语句进行操作交互方式操作扩容和缩容fe节点添加查看fe状态添加be节点查看be状态查
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2024-10-08 20:43:41
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在Spark框架的核心部分，SparkCore作为平台基础通用执行引擎，重要性自是不必多说。而在SparkCore当中，RDD作为SparkCore的核心抽象，是需要重点搞懂的概念。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Spark RDD入门基础。Spark框架的核心是SparkCore，而在更深一个层面上，SparkCore的核心就是RDD。SparkCore建立在统一的抽象RDD之上，这使得Spa
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2023-10-27 07:15:49
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