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这是一个很好的 Scala+Chisel 的入门教程，不需要本地配置环境，可以方便的在线运行。项目介绍了 Scala 基础语法（case class、trait、伴生对象）、函数式编程、Chisel 编程和测试，虽然不是很全，但很适合用来上手。，一个基于RISC-V向量扩展的开源的GPGPU软硬件实现。即点即用的 playground，不需要配置环境在。fork的翻译版链接在。使用chisel撰写
文章目录1.前言为什么要学习Scala学前寄语Scala简介Scala的诞生函数式编程Scala和java的关系Scala的特点Scala环境搭建SDK下载安装及测试2.IDEA插件安装3.第一个Scala工程4.Scala基础语法注释代码分隔变量和常量定义标识符关键字保留字方法和操作符5.Scala数据类型AnyVal值类型的转换自动类型转换强制类型转换值类型和String类型之间的相互转换6、
这个实时处理作业的source 是 scoket ,slink是print,对实时接收数据中的单词进行个数统计。看streaming作业会一直处于running运行中。利于nc启动socket server。Java版本：1.8.0_45。实时处理socket流数据。
在现实应用中akka-stream往往需要集成其它的外部系统形成完整的应用。这些外部系统可能是akka系列系统或者其它类型的系统。所以，akka-stream必须提供一些函数和方法来实现与各种不同类型系统的信息交换。在这篇讨论里我们就介绍几种通用的信息交换方法和函数。
先上代码：table = tablexx.select('*).tablexx.groupBy('x).select('x, xx.count )tableEnvironment// declare the external system to connect to.connect(new Kafka().version("0.10"...
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironmentobject Fli {def main(args: Array[String]): Unit = {val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment//本地文件val stream =
本文将对Flink Transformation中各算子进行详细介绍，并使用大量例子展示具体使用方法。Transformation各算子可以对Flink数据流进行处理和转化，是Flink流处理非常核心的API。如之前文章所述，多个Transformation算子共同组成一个数据流图。Flink的Transformation是对数据流进行操作，其中数据流涉及到的最常用数据结构是DataStream，
Apache Flink 是一个开源的分布式处理引擎，用于对有界和无界数据流进行有状态的计算。它在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模处理数据。Flink 支持多种API，包括DataStream API、DataSet API、Table API & SQL以及ProcessFunction，能够处理包括事件驱动应用、流批分析、数据管道和ETL在内的所有流式场景。Flink 的架构设
spark streaming 读 kafka 报错java.lang.NoClassDefFoundError: org/I0Itec/zkclient/IZkStateListenerjava.lang.NoClassDefFoundError: org/I0Itec/zkclient/IZkStateListenerat kafka.consumer.Consumer$.cre...
流计算分为无状态和有状态两种，无状态是观察每个独立事件，根据最后一个事件输出结果。比如传感器只关注当前的水位量，超出水位量就发生报警事件。有状态计算则会基于多个事件输出结果。比如计算过去1小时的水位平均值，那就是状态的计算。
第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStr...
功能：模拟实时统计，将华氏换算成摄氏度并计算每秒的平均温度。1、用于保存SensorReading数据的案例类SensorReading.scalapackage io.github.streamingwithflink.util/** Case class to hold the SensorReading data. */case class SensorReading(id: String,
1 简单介绍一下 FlinkFlink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务：DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java、S
用户自定义数据源需要继承 Receiver，并实现 onStart、onStop 方法来自定义数据源采集。//最初启动的时候，调用该方法，读数据并将数据发送给 Sparkreceive()}.start()///读数据并将数据发送给 Spark//创建Socket//创建变量用于接收端口穿过来的数据//创建BufferedReader用于读取端口传来的数据//读取数据//当 receiver 没有
Flink 可以从各种来源获取数据，然后构建 DataStream 进行转换处理。一般将数据的输入来源称为数据源，而读取数据的算子就是源算子（Source）。所以，Source 就是我们整个处理程序的输入端。
目录问题描述解决方案其他说明问题描述使用官方提供的格式调用Structured Streaming 的foreachBatch案例输出时报异常，下面是案例的代码streamingDF.writeStream.foreachBatch { (batchDF: DataFrame, batchId: Long) =>batchDF.persist()batchDF.write.format(..
RDDSpark 编程每一个 spark 应用程序都包含一个驱动程序(driver program),会运行用户的 main 函数，并在集群上执行各种并行操作(parallel operations)spark导图.xmindRDD的基础知识五个特征a list of partiotioner有很多个partiotioner(这里有3个partiotioner)。可以明确的说，一个分区在一台机器上
Spark Core：Spark的核心，提供底层框架及核心支持。BlinkDB：一个用于在海量数据上进行交互式SQL查询的大规模并行查询引擎，允许用户通过权衡数据精度缩短查询响应时间，数据的精度将被控制在允许的误差范围内。Spark SQL：可以执行SQL查询，支持基本的SQL语法和HiveQL语法，可读取的数据源包括Hive、HDFS、关系数据库（如MySQL）等。Spark Streaming
错误正确的图仔细两张图的导包正确导包为import scala.collection.mutable
idea编辑器安装下载spark安装包和scala的安装包添加环境变量idea中新建项目启动nc -lk启动流计算程序idea编辑器安装参考笔记：http://www.aboutyun.com/thread-22320-1-1.html给大家准备了资料包：下载地址：https://pan.baidu.com/s/1auAjP4npWDD0o...
注册桥接的catlogs在内部catlog注册table加载可插拔模块执行SQL查询注册用户定义的（标量、表或聚合）函数DataStream和Table的流转换。
Apache Spark 是一个基于内存计算的大数据处理框架，提供了高性能和灵活性，支持多种数据处理模式。Spark 提供了丰富的 API，包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和 GraphX（图计算库），使得用户可以方便地进行数据处理、数据分析和机器学习等任务。
packagehgs.spark.streamingimportorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.SparkContextimportorg...
在完成尹老师最初给我们布置的基于spark streaming的logistic学习后，我们与尹老师进行了一定的交流。尹老师主要对前期工作的提出了一些意见，如scala程序不规范、对广义线性模型理解不够透彻等问题。我们自己在编程的过程中也发现由于对scala和spark的知识理解的过少，写程序的时候捉襟见肘。因此，尹老师通过邮件给我们发了很多学习材料，希望我们借这个机会深入的学习scala编程语言
总结起来，在决定使用哪种语言时，如果考虑性能、底层控制和Spark生态系统紧密集成，则Scala可能是更好的选择；而如果看重广泛的社区支持、丰富的数据分析工具包及易用性，则Python（PySpark）是一个不错的选择。具体到日常工作中，许多团队会根据项目特点和团队成员能力灵活选用这两种语言。Apache Spark支持多种编程语言，包括Scala、Python（PySpark）、Java和R。选
常见的Source可以分为大概4类：1、基于本地集合的 source2、基于文件的 source3、基于网络套接字的 source4、自定义的 source 常见的有 Apache kafka、Amazon Kinesis Streams、RabbitMQ、Twitter Streaming API、Apache NiFi 等，当然你也可以定义自己的 source首先了解一下常见的测试source
PDFBOX中真实字体高度获取，及绘图坐标系转换
最近工作中是做日志分析的平台，采用了sparkstreaming+kafka，采用kafka主要是看中了它对大数据量处理的高性能，处理日志类应用再好不过了，采用了sparkstreaming的流处理框架 主要是考虑到它本身是基于spark核心的，以后的批处理可以一站式服务，并且可以提供准实时服务到elasticsearch中，可以实现准实时定位系统日志。...
spark stream 3.0.0 scala版本读取kafka消息统计写入mysql
Exception in thread "main" java.io.NotSerializableException: guang.spark.core.test.Taskat java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1184)at java.io.ObjectOutputStream.writeObject
在大数据的各种框架中，hadoop无疑是大数据的主流，但是随着时代发展，hadoop只适用于离线数据的处理，无法应对一些实时数据的处理分析，我们需要一些实时计算框架来分析数据。因此出现了很多流式实时计算框架，比如Storm，Spark Streaming，Samaz等框架，本文主要讲解Spark Streaming的工作原理以及如何使用。1. SparkStreamingSparkStreamin
此处使用的是HBaseSinkFunction函数，需要HBaseConfiguration参数，MutationConverter参数。
/为给定的SQL字符串创建逻辑计划//获取将ParseTree转换为AST的构建器（访问者）//这里用到了ANTLR的知识case _ =>//1、将sql转换成字符流//2、将字符流全部转换成大写，这大大简化了对流的词法分析，同时我们可以保持原始命令//3、词法分析是基于Hive的org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver.ANTLRNoCaseStr
1. 问题现象最近在做一个类似页面pv的累加统计，根据页面id维度来统计一段时间内收到了数据。下面模拟的是处理数据的原始程序。2. 原始处理2.1.模拟kafka源import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunctionimport scala.util.Random/*** 每1毫秒发出一个二元组，第一个元素为随机
[Exception]java.io.StreamCorruptedException: invalid stream header今天在做模型序列化保存的时候出现这个异常，首先给大家介绍一下场景。我在Spark-mllib的环境下将训练好的模型序列化，并且将序列化的Byte数组存入数据库。但是在从数据库中读取出Byte数组后，反序列化的过程中弹出这个异常。异常定位的代码如下：*** val re
Spark StreamingContext连接Kafka错误ERROR StreamingContext: Error starting the context, marking it as stoppedorg.apache.kafka.common.KafkaException: Failed to construct kafka consumerat org.apache.kafka.cl
对于传统流处理中一次处理一条记录的方式而言，Spark Streaming 使用的是将流数据离散化处理（Discretized Streams），通过该处理方式能够进行秒级以下的数据批处理。经过延迟优化后，Spark 引擎对短任务（几十毫秒）能够进行批处理，并且可将结果输出至其他系统中。相比其他的处理引擎要么只专注于流处理，要么只负责批处理（仅提供需要外部实现的流处理API 接口），而Spark
java8中对Map集合排序，利用Stream函数，结合lamda表达式方便操作public static void main(String[] args){//在java8中，利用lamda表达式对map进行排序HashMap<Integer,Integer>map =new HashMap<Integer,Integer>();map.put(8,2);map.put(
文章目录高阶函数map映射操作flatMap映射filterreducefoldscanzip迭代器流 Stream视图 View并行集合操作符高阶函数可以接受函数作为参数的函数成为高阶函数示例//test 是一个高阶函数，可以接受一个（入参double返回值double）函数，和一个double参数def test(f:Double=>Double,n1:Double) ={f(n1)}/
val result = new ByteArrayOutputStream();var buffer: Array[Byte] = new Array[Byte](1024)var length = inputStream.read(buffer)while (false){println("false,false,false")}while ((length = inputStream.rea
Spark 是一个基于内存式的分布式计算框架。具有高性能，高效可扩展，容错等优点。今天讲解一下spark的流计算，其实它也不完全是实时的流计算，算是一种准实时的流计算。上图讲解运行环境:需要linux环境下的spark环境本例用的centOS 6.5x64 因为需要使用TCP协议传输数据，所以需要安装一个nc插件。安装方式: yum ins...
大数据系列-SPARK-STREAMING流数据statepackage com.testimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}import org.apache.spark.streaming.{Seconds, Strea
val absoPath = Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResource(“资源文件路径test resources root下”).getPathvar fileStream = new FileInputStream(absoPath)properties.load(fileStream)注：必须在pom.xml配置文件
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