1 简述 spark中的RDD是一个分布式的元素集合. 在spark中,对数据的所有操作不外乎创建RDD,转化RDD以及调用RDD操作进行求值,而这些操作,spark会自动将RDD中的数据分发到集群上,并将操作并行执行. 2 创建 RDD 创建RDD分两种:读取外部数据集,在程序中对一个集合进行并行化. 2.1 读取外部数据集: 常用的方式是读取外部的数据集,比如文本文件读入为一个RDD: scalac版: val lines = sc.textFile("D:\workspace\scala_

本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释.并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正. 使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以用多种方式来读取自己的数据.如果数据集比较小,而且内存足够大,可以选择直接将所有数据读进内存,然后每次取一个batch的数据出来.如果数据较多,可以每次直接从硬盘中进行读取,不过这种方式的读取效率就比较低了.此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式——tfrecor

目       录 1.      概述... 1 2.      平台演示... 2 3.      OPC UA应用效果... 2 1.   概述 最近的项目,用户需要使用OPC UA读取数据,通过设备模型(iNeuKernel)增加OPC UA驱动. 2.  平台演示 在线演示:http://www.ineuos.net/index.php/demo/demo-30.html. (注:自已注册用户,体验系统功能) 3.   OPC UA应用效果 (1)    使用KEPServerEX 6

引言: 在读取大量数据(数组)时,使用vector会尽量保证不会炸空间(MLE),但是相比于scanf的读取方式会慢上不少.但到底效率相差有多大,我们将通过对比测试得到结果. 测试数据:利用srand()函数生成1e7的随机数组(x[i] ∈ (0, 115000]),最终结果将是读取这1e7(一千万)的数组所消耗的时间. 测试环境:在Linux虚拟机下测试,利用编译命令:time ./t得到运行时间. 备注:在debug模式下运行,不开任何优化. 生成数据代码: #include <bits/

引言: 在读取大量数据(数组)时,使用vector会尽量保证不会炸空间(MLE),但是相比于scanf的读取方式会慢上不少.但到底效率相差有多大,我们将通过对比测试得到结果. 测试数据:利用srand()函数生成1e7的随机数组(x[i] ∈ (0, 115000]),最终结果将是读取这1e7(一千万)的数组所消耗的时间. 测试环境:在Linux虚拟机下测试,利用编译命令:time ./t得到运行时间. 备注:在debug模式下运行,不开任何优化. 生成数据代码: #include <bits/

SparkStreaming直连方式读取kafka数据,使用MySQL保存偏移量 1. ScalikeJDBC 2.配置文件 3.导入依赖的jar包 4.源码测试 通过MySQL保存kafka的偏移量,完成直连方式读取数据 使用scalikeJDBC,访问数据库. 1. ScalikeJDBC ScalikeJDBC 是一款Scala 开发者使用的简洁 DB 访问类库,它是基于 SQL 的,使用者只需要关注 SQL 逻辑的编写,所有的数据库操作都交给 ScalikeJDBC.这个类库内置包含了J

低效的IO方式 最近通过观察PAI平台上TensoFlow用户的运行情况,发现大家在数据IO这方面还是有比较大的困惑,主要是因为很多同学没有很好的理解本地执行TensorFlow代码和分布式云端执行TensorFlow的区别.本地读取数据是server端直接从client端获得graph进行计算,而云端服务server在获得graph之后还需要将计算下发到各个worker处理(具体原理可以参考视频教程-Tensorflow高级篇:https://tianchi.aliyun.com/compet

低效的IO方式 最近通过观察PAI平台上TensoFlow用户的运行情况,发现大家在数据IO这方面还是有比较大的困惑,主要是因为很多同学没有很好的理解本地执行TensorFlow代码和分布式云端执行TensorFlow的区别.本地读取数据是server端直接从client端获得graph进行计算,而云端服务server在获得graph之后还需要将计算下发到各个worker处理(具体原理可以参考视频教程-Tensorflow高级篇:https://tianchi.aliyun.com/compet

using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Data.OracleClient; using System.Drawing; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; namespace PDM {  

TensorFlow 中可以通过三种方式读取数据: 一.通过feed_dict传递数据: input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1, input2) with tf.Session() as sess: feed_dict={input1: [[7.,2.]], input2: [[2.],[3.]]} print(sess.run(out

不多说,直接上干货! 创建RDD 方式一:从集合创建RDD (1)makeRDD (2)Parallelize 注意:makeRDD可以指定每个分区perferredLocations参数,而parallelize则没有. 方式二:读取外部存储创建RDD Spark与Hadoop完全兼容,所以对Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型,Spark同样支持. (1)多文件格式支持: (2)多文件系统支持: 1)本地文件系统 2)S3 3)HDFS (3)数据库 1)JdbcRDD 2)spark

0. 零碎概念 (1) 这个有点疑惑,有可能是错误的. (2) 此处就算地址写错了也不会报错,因为此操作只是读取数据的操作(元数据),表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作 (3)分区(有时间看HaDoopRDD这个方法的源码,用来计算分区数量的) 物理切片:实际将数据切分开,即以前的将数据分块(每个数据块的存储地址不一样),hdfs中每个分块的大小为128m 逻辑切片:指的是读取数据的时候,将一个数据逻辑上分成多块(这个数据在地址上并没有分开),即以偏移量的形式划分(各个Task从某个

首先,我们先来认识下CreateFile函数,它的原型如下   HANDLE CreateFile( LPCTSTR lpFileName,    //指向文件名的指针 DWORD dwDesiredAccess,   //访问模式(写/读) DWORD dwShareMode,   //共享模式 LPSECURITY_ATTRIBUTES lpSecurityAttributes,//指向安全属性的指针 DWORD dwCreationDisposition,   //如何创建 DWORD d

在2.0版本之前,使用Spark必须先创建SparkConf和SparkContext,不过在Spark2.0中只要创建一个SparkSession就够了,SparkConf.SparkContext和SQLContext都已经被封装在SparkSession当中. 在与spark2.0交互之前必须先创建spark对象 val Spark = SparkSession .builder() .master(masterUrl) .appName(appName) .config("spark.s

当用PHPExcel做Excel上传文件读取数据时,print_r出来的数据,竟然发现其中有几个单元格返回的是PHPExcel富文本对象,而且时间类型的单元格返回的是一个不是时间戳的五位数.就像下图那样. 解决代码: //读取到的数据,保存到数组$arr中 $excelData[$currentRow][$currentColumn] =(string) $currentSheet-> getCell($address)-> getValue(); //解决了返回的是富文本对象问题 后面的代码

//package 字符缓冲流bufferreaderDemo; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.IOException; /* * 四种方式实现大文件数据的读取写入--->复制 * 1.基本字节流一次读取一个字节 最慢 *

使用HttpClient进行Get方式通信,通过HttpClient建立网络链接,使用HttpGet方法读取数据,并且通过Response获取Entity返回值. 使用HttpClient进行Post方式通信,通过HttpClient建立网络链接,使用HttpPost方法传出数据与读取数据,传出和传入的数据都是Entity的子类. 详见:Android(java)学习笔记211:采用httpclient提交数据(qq登录案例)

使用Http的Get方式读取网络数据,使用Get方式与网络通信是最常见的Http通信,建立链接之后就可以通过输入流读取网络数据. 详见:Android(java)学习笔记209:采用get请求提交数据到服务器(qq登录案例)

五种情况下会刷新控件状态(刷新控件状态才能刷新所有子FWinControls的显示): 在TWinControls.PaintControls中,对所有FWinControls只是重绘了边框,而没有整个重绘这些FWinControl子控件.那么什么时候才整个重绘全部FWinControls呢?这时候,就不是一个单纯的WM_PAINT来解决控件重绘的问题了,而是这个TWinControl.UpdateShowing函数: procedure TWinControl.UpdateShowing; v

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" xml:lang="en"> <head> <meta ht

前面关于Spring Batch的文章,讲述了SpringBatch对Flat.XML等文件的读写操作,本文将和大家一起讨论Spring Batch对DB的读写操作.Spring Batch对DB数据的读取操作提供两种形式,一种是以游标为基础,一条条的读取数据:另外一种是分页的方式读取DB. 通过前面文章的讲解,大家应该对SpringBatch的框架和基本配置有了一定的了解.为了不显得啰嗦,本文只提供读取DB方式的核心配置,一些辅助信息的配置,如果不明白,可以参照前面几讲的内容. 首先是读操作: