随着前端的飞速发展,在浏览器端完成复杂的计算,支配并处理大量数据已经屡见不鲜.那么,如何在最小化内存消耗的前提下,高效优雅地完成复杂场景的处理,越来越考验开发者功力,也直接决定了程序的性能. 本文展现了一个完全在控制台就能模拟体验的实例,通过一步步优化,实现了生产并操控多个1000000(百万级别)对象的场景. 导读:这篇文章涉及到 javascript 中 数组各种操作.原型原型链.ES6.classes 继承.设计模式.控制台分析 等内容. 要求阅读者具有 js 面向对象扎实的基础知识.如果…

一:交叉验证(crossvalidation)(附实验的三种方法)方法简单介绍   (1) 定义:交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中,比如PCR(Principal Component Regression) .PLS(Partial least squares regression)回归建模中.在给定的建模样本中.拿出大部分样本进行建模型.留小部分样本用刚建立的模型进行预报.并求这小部分样本的预报误差.记录它们的平方加和.这个过程一直进行,直到全部的样本都被预报了一…

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy…

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储…

<script language="javascript"> var user = '{name:"张三",age:23,'+ 'address:{city:"青岛",zip:"266071"},'+ 'email:"iteacher@haiersoft.com.cn",'+ 'showInfo:function(){'+ 'document.write("姓名:"+this…

基本信息 作者: 高彦杰 丛书名:大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111483861 上架时间:2014-11-5 出版日期:2014 年11月 开本:16开 页码:255 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,已经BDAS生态系统的相关技术. 内容简介 书籍计算机书籍 这是一本依据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark…

Hadoop的编程可以是在Linux环境或Winows环境中,在此以Windows环境为示例,以Eclipse工具为主(也可以用IDEA).网上也有很多开发的文章,在此也参考他们的内容只作简单的介绍和要点总结. Hadoop是一个强大的并行框架,它允许任务在其分布式集群上并行处理.但是编写.调试Hadoop程序都有很大难度.正因为如此,Hadoop的开发者开发出了Hadoop Eclipse插件,它在Hadoop的开发环境中嵌入了Eclipse,从而实现了开发环境的图形化,降低了编程难度.在安装…

内容简介 <Spark大数据处理:技术.应用与性能优化>根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,以及BDAS生态系统的相关技术. 作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题,而且保证了高容错性和高可伸缩性.具体来讲,它有如下优势: 打造全栈多计算范式的高效数据流水线 轻量级快速处理 易于使用,支持多语言 与HDFS等存储层兼容 社区活跃度高 -- Spark已经在全球范围内广泛使用,无论…

内容简介 <Spark大数据处理:技术.应用与性能优化>根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,以及BDAS生态系统的相关技术. 作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题,而且保证了高容错性和高可伸缩性.具体来讲,它有如下优势: 打造全栈多计算范式的高效数据流水线 轻量级快速处理 易于使用,支持多语言 与HDFS等存储层兼容 社区活跃度高 -- Spark已经在全球范围内广泛使用,无论…

Apache beam中的便携式有状态大数据处理 目标: 什么是 apache beam? 状态 计时器 例子&小demo 一.什么是 apache beam? 上面两个图片一个是正面切图,一个是横向切图: 这里只是大数据对于批量处理和流处理的一些生态圈的各个工具的发展前后历程,我觉着不够具体,总之,flink是beam的一种体现: Apache Beam本身不是一个流式处理平台,而是一个统一的编程框架,它提供了开源的.统一的编程模型,帮助你创建自己的数据处理流水线,实现可以运行在任意执行引擎之…

大数据处理框架之Strom: Storm----helloword Storm按照设计好的拓扑流程运转,所以写代码之前要先设计好拓扑图.这里写一个简单的拓扑: 第一步:创建一个拓扑类含有main方法的类型,作为程序入口: package bhz.topology; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.LocalCluster; import backtype.storm.generated.StormTopology; impo…

Storm是分布式实时计算系统,用于数据的实时分析.持续计算,分布式RPC等. (备注:5种常见的大数据处理框架:· 仅批处理框架:Apache Hadoop:· 仅流处理框架:Apache Storm 和 Apache Samza:· 混合框架:Apache Spark 和 Apache Flink) 水龙头出来的是水滴 不是水流柱说明单个数据量小,但是连续不断的,后面水滴加闪电 表示处理迅速. 一.storm架构结构 二.Strom和Hadoop 分类对比 两者应用场景不同:Storm:进程…

作者:大数据女神-诺蓝(微信公号:dashujunvshen).本文是36大数据专稿,转载必须标明来源36大数据. 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种…

大数据技术正飞速地发展着,催生出一代又一代快速便捷的大数据处理引擎,无论是Hadoop.Storm,还是后来的Spark.Flink.然而,毕竟没有哪一个框架可以完全支持所有的应用场景,也就说明不可能有任何一个框架可以完全取代另一个.今天,将从几个项出发着重对比Spark与Flink这两个大数据处理引擎,探讨其两者的区别.   一.Spark与Flink几个主要项目的对比与分析 1.性能对比 测试环境: CPU:7000个 内存:单机128GB 版本:Hadoop 2.3.0,Spark 1.4…

var u = eval('('+user+')'); 1.对于服务器返回的JSON字符串,如果jQuery异步请求没做类型说明,或者以字符串方式接受,那么需要做一次对象化处理,方式不是太麻烦,就是将该字符串放于eval()中执行一次.这种方式也适合以普通javascipt方式获取json对象,以下举例说明: var u = eval('('+user+')'); 为什么要 eval这里要添加('('+user+')') ”呢? 原因在于:eval本身的问题. 由于json是以”{}”的方式来开…

在javascript中,数组对象有一个有趣的方法 sort,它接收一个类型为函数的参数作为排序的依据.这意味着开发者只需要关注如何比较两个值的大小,而不用管“排序”这件事内部是如何实现的.不过了解一下sort的内部实现也不是一件坏事,何不深入了解一下呢? 算法课上,我们会接触很多种排序算法,什么冒泡排序.选择排序.快速排序.堆排序等等.那么javascript的 sort方法采用哪种排序算法呢?要搞清楚这个问题,呃,直接看v8源代码好了.v8中对 Array.sort的实现是采用javascr…

大规模的数据计算对于数据挖掘领域当中的作用.两大主要挑战:第一.如何实现分布式的计算 第二.分布式并行编程.Hadoop平台以及Map-reduce的编程方式解决了上面的几个问题.这是谷歌的一个最基本的计算模式,并且对于大规模数据的分析和处理是一种非常有效的方法.以下四个方面了解大数据处理平台Hadoop. 谷歌的解决方案 第一.我们需要计算节点去组成集群.这些点组成集群之后我们是通过网络将这些点连接到一起,从而完成计算和数据的分发. 在这样一种集群式的架构当中,我们是通过switch(交换机)…

大数据处理--Trie树 1.1.什么是Trie树 Trie树,即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种.典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计.它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高. Trie的核心思想是空间换时间.利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的. 它有3个基本性质: 1. 根节点不包含字符,除根节点外每一个节点都只包含一个字符. 2. 从根节点到某一节点…

大数据处理肯定是分布式的了,那就面临着几个核心问题:可扩展性,负载均衡,容错处理.Spark是如何处理这些问题的呢?接着上一篇的"动手写WordCount",今天要做的就是透过这个大数据界的HelloWorld来看看Spark隐藏了哪些魔法. 请各位看官,带着分布式的问题往下看. 分布式架构 大数据时代,单机装下PB级的数据,然后在可接受的时间内处理完,不可能,所以一定是分布式的. ▶ 分布式存储 HDFS(Hadoop Distributed File System)是最常见的,和S…

首先声明,我只是个程序员,不是专业的DBA,以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的,而不是一开始就给大家一个正确的结果,如果文中有不对的地方,请各位数据库大牛给予指正,以便我能够更好的处理此次业务. 项目背景 这是给某数据中心做的一个项目,项目难度之大令人发指,这个项目真正的让我感觉到了,商场如战场,而我只是其中的一个小兵,太多的战术,太多的高层之间的较量,太多的内幕了.具体这个项目的情况,我有空再写相关的博文出来. 这个项目是要求做环境监控,我们暂且把受监控的设备称为采集设备,采集设备的属性…

在从WordCount看Spark大数据处理的核心机制(2)中我们看到Spark为了支持迭代和交互式数据挖掘,而明确提出了内存中可重用的数据集RDD.RDD的只读特性,再加上粗粒度转换操作形成的Lineage,形成了它独立的高效容错机制. RDD的粗粒度的转换是否有足够的表达能力,来支持多种多样的应用需求呢?先看看RDD究竟有哪些API,然后看它们如何模拟Google经典的MapReduce和图数据处理框架Pregel. RDD的API 转换 def map[U](f: T => U): RDD…

转自原文javaScript面向对象继承方法经典实现 JavaScript的出现已经将近20多年了,但是对这个预言的褒贬还是众说纷纭.很多人都说JavaScript不能算是面向对象的变成语言.但是JavaScript的类型非常松散,也没有编译器.这样一来给了程序员很大的自由,也带来了一些缺陷. 虽然JavaScript不算是一门面向对象的语言.但是我们可以模仿着其他语言实现面向对象的方式来实现JavaScript的面向编程. 下面是JavaScript教程中非常经典的继承方法. //定义一个Pe…

​ 此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章:Streaming 102: The world beyond batch ​ 欢迎回来!如果您错过了我以前的帖子,Streaming-大数据的未来,强烈建议您先花时间阅读那篇文章. 简要回顾一下,上一篇我们介绍了Streaming,批量与流式计算,正确性与推理时间的工具,数据处理模式,事件事件与处理时间,窗口化. 在这篇文章中,我想进一步关注上次的数据处理模式,但更详细. ​ 这里会用到一些Google Cloud Datafl…

一.Hadoop原理介绍 1.请参考原理篇:Hadoop1-认识Hadoop大数据处理架构 二.centos7单机部署hadoop 前期准备 1.创建用户 [root@web3 ~]# useradd -m hadoop -s /bin/bash #---创建hadoop用户 [root@web3 ~]# passwd hadoop #---创建密码 Changing password for user hadoop. New password: BAD PASSWORD: The passwo…

为什么不呢?我们有了RPC/RMI和MAP,为什么不能在windows环境下处理大数据呢?windows是迄今为止最普及的操作系统,据市调公司NetMarketShare最新(2019年5月)统计数据,在桌面操作系统方面,目前Windows 10的市场占有率已达45.73%.而Windows 7的市场占有率为35.44%.排在第三位的是Windows 8.1,市场份额为3.97%.这三个版本的windows市场占有率之和为:85.14%.可以说windows占据了绝大多数用户的心.这与windo…

[TOC] 1.企业大数据处理现状 当今社会数据收集手段不断丰富,行业数据大量积累,数据规模已增长到了传统软件行业无法承载的海量数据(百GB.TB乃至PB)级别.基于此,阿里云推出有了一套快速.完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案——阿里云大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS),MaxCompute服务于批量结构化数据的存储和计算,提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务. 企业从未像今天这样可以轻易地存储和使用大数据,大数据计算已经成为越来越多企业不可获取的工作环节.然而…

摘要: Flink是jvm之上的大数据处理引擎. Flink是jvm之上的大数据处理引擎,jvm存在java对象存储密度低.full gc时消耗性能,gc存在stw的问题,同时omm时会影响稳定性.同时针对频繁序列化和反序列化问题flink使用堆内堆外内存可以直接在一些场景下操作二进制数据,减少序列化反序列化的消耗.同时基于大数据流式处理的特点,flink定制了自己的一套序列化框架.flink也会基于cpu L1 L2 L3高速缓存的机制以及局部性原理,设计使用缓存友好的数据结构.flink内存…

本文主要介绍Spark的一些基本算子,PySpark及Spark SQL 的使用方法. 虽然我从2014年就开始接触Spark,但几年来一直没有真正地学以致用,时间一久便忘了如何使用,直到在工作中用到才再次捡起来.遂再整理一番,留作备忘. Apache Spark - Unified Engine for large-scale data analytics 支持的语言有:Python, SQL, Scala, Java, R. 因为Spark采用Scala开发,因此Scala接口是原生的.全面…

Javascript对象编程学习中,一直不能很好的掌握对象的属性(property)和方法(method).今天在写代码过程中,又犯了一个低级错误. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"/> <title>Javascript对象的方法</title> </head> <body> <p> 通过自定义一个球的对象.…

原文  http://aotu.io/notes/2016/04/15/2016-04-14-js-reduce/   JavaScript中reduce()方法不完全指南 reduce() 方法接收一个函数作为累加器,数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值,是ES5中新增的又一个数组逐项处理方法,那reduce方法跟foreach.map等数组方法又有啥区别呢. arr.reduce(callback[, initialValue]) - More From MDN callback…