package com.qr.util; import java.text.DecimalFormat; /** * //TODO UV数据与风速风向数据转换 */ public class UVAndSD { /** * UV数据计算速度 */ public static double vectorToSpeed(double uMs, double vMs) { double windAbs = Math.sqrt(Math.pow(uMs, 2) + Math.pow(vMs, 2));

1.代码 object LogPVAndUV{ def main(args:Array[String]):Unit={ val conf=new SparkConf() .setMaster("local[*]") .setAppName("PVAndUV") val sc=SparkContext.getOrCreate(conf) val logPath="/user/beifeng/spark/logs/page_views.data" v

Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/09/516.htm Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV 编程语言  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-09-25)  15132℃  1评论 关键字:streamlib.基数估计.实时计算uv.大数据.去重计数 一直在想如何在实时计算中完成对海量数据去重计数的功能,即SELECT

1.Storm全面.系统.深入讲解,采用最新的稳定版本Storm 0.9.0.1 :   2.注重实践,对较抽象难懂的技术点如Grouping策略.并发度及线程安全.批处理事务.DRPC.Storm Trident均结合企业场景开发案例进行讲解,  让学员觉得简单易懂:   3.分享积累的经验和技巧,从架构的角度剖析场景和设计实现方案:   4.讲师Cloudy具有丰富的电商云平台架构经验,对流计算更是涉足早.沉淀深,课程依然沿用重实践.重实战的风格.     学习课程需要具有: Java基础.

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.

关注公众号:分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码(不定期更新)云盘目录说明:tools目录是安装包res 目录是每一个课件对应的代码和资源等doc 目录是一些第三方的文档工具 承接上一篇文档<Spark案例练习-PV的统计> 参数说明: 继续上面的PV代码编写即可 思路:UV的计算 1.数据进行过滤清洗,获取两个字段(时间.guid) 2.guid非空,时间非空,时间字符串的长度必须大于10 3.将同一天的数据放在一起,根据guid去重,统计去重的结

1. 引言 在做OLAP数据分析时,常常会遇到过滤分析需求,比如:除去只有性别.常驻地标签的用户,计算广告媒体上的覆盖UV.OLAP解决方案Kylin不支持复杂数据类型(array.struct.map),要求数据输入Schema必须是平铺的,但是平铺后丢失了用户的聚合标签信息,而没有办法判断某一个用户是否只有性别.常驻地标签.显然,我们需要一种支持复杂数据类型的OLAP数据库:底层为Lucene的Elasticsearch正在向OLAP融合,腾讯内部已经用基于Lucene的分析数据库Herme

如果把地球比做一个人,地形就相当于这个人的骨骼,而影像就相当于这个人的外表了.之前的几个系列,我们全面的介绍了Cesium的地形内容,详见: Cesium原理篇:1最长的一帧之渲染调度 Cesium原理篇:2最长的一帧之网格划分 Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(1) Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(2:高度图) Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(3:STK) Cesium原理篇:3最长的一帧之地形(4:重采样) 有了前面的"骨骼",下面我们详细介绍一下影像篇的调度

就像开发一样, 这篇文档如果没有人关心和维护, 里面的内容就会变得老旧, 过时而不再具有参考价值. 所以, 我希望所有看到并喜欢这篇文档的人都一起来维护它. 放心大胆的提交 Pull Request 和 Issue 吧!! 广告日志与标签数据均落在Hive表,并且ES官方提供与Hive的集成.因此,我们首选用Hive向ES写数据.首先,采用ES做数据存储,创建表如下: add jar /path/elasticsearch-hadoop-2.3.1.jar; create external ta

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入H

转: http://user.qzone.qq.com/289422269/blog/1453815561?ptlang=2052 Unity 几种优化建议 最简单的优化建议: 1.PC平台的话保持场景中显示的顶点数少于200K~3M,移动设备的话少于10W,一切取决于你的目标GPU与CPU.2.如果你用U3D自带的SHADER,在表现不差的情况下选择Mobile或Unlit目录下的.它们更高效.3.尽可能共用材质.4.将不需要移动的物体设为Static,让引擎可以进行其批处理.5.尽可能不用灯

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou

网址: http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/12/24/applications-scenario-summary-of-compression-algorithms.html GZIP.LZO.Zippy/Snappy是常用的几种压缩算法,各自有其特点,因此适用的应用场景也不尽相同.这里结合相关工程实践的情况,做一次小结. 压缩算法的比较 以下是Google几年前发布的一组测试数据(数据有些老了,有人近期做过测试的话希望能共享出来):

原地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b6cb9500101dmh0.html 转载请留下本文原始链接,谢谢.本文会不定期更新维护,最近更新于2013.11.09   主要内容也可以参考: http://docs.unity3d.com/Documentation/Manual/OptimizingGraphicsPerformance.html   最简单的优化建议:   1.PC平台的话保持场景中显示的顶点数少于200K~3M,移动设备的话少于10W,一切取

基础拾掇之——http基础 http协议介绍 http:Hyper Text Transfer Protocol 超文本传输协议,是互联网应用最为广泛的一种网络协议,主要用于Web服务.通过计算机处理文本信息,格式为HTML(Hyper Text Mark Language)超文本标记语言来实现. http协议的版本 http 0.9:仅于用户传输html文档 http 1.0 引入了MIME(Multipurpose Internet Mail Extesions)机制:多用途互联网邮件扩展,

看这篇之前,建议先看之前几篇,这几篇是基础. Go Mobile 例子 basic 源码分析 http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5183199.html OpenGL ES 着色语言 http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5180895.html 仿射变换矩阵(这是glimage包最核心的矩阵算法变换逻辑基础知识)http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5199086.html glutil 包中重要的类是 I

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入H

  检测方式: 一,unity3d 渲染统计窗口 Game视窗的Stats去查看渲染统计的信息: 1.FPS fps其实就是 frames per second,也就是每一秒游戏执行的帧数,这个数值越小,说明游戏越卡. 2.Draw calls batching之后渲染mesh的数量,和当前渲染到的网格的材质球数量有关. 3.Saved by batching 渲染的批处理数量,这是引擎将多个对象的绘制进行合并从而减少GPU的开销: 很多GUI插件的一个好处就是合并多个对象的渲染,从而降低Dra

要点:优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本. 长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,count来说,不存在数据倾斜问题. 4.对count(distinct )

无缝地图涉及到地形.物件的分块加载,同样,lightmap也需要动态加载.而场景烘焙时,所有物件都是一起烘焙的,那怎么把某些物件指定烘焙到某一张lightmap贴图中?网上找了很久,也没有看到具体的实现方式,还是要自己从头造车,结合网上的一些理论,经过实践,分享2个方法   1. 设置自定义LightmapParameters,设置Bake tag,相同tag的物件,会烘焙到同一张lightmap中.Terrain_1_1是新创建的LightmapParameters,替换掉默认的Pamamet