com.univocity csvreader 流式解析

2024-11-02

使用univocity-parsers创建和读取csv文件

import com.univocity.parsers.csv.CsvFormat;import com.univocity.parsers.csv.CsvParser;import com.univocity.parsers.csv.CsvParserSettings;import com.univocity.parsers.csv.CsvWriter;import com.univocity.parsers.csv.CsvWriterSettings; 创建csv文件: public st

流式处理的新贵 Kafka Stream - Kafka设计解析（七）

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/kafka_stream/ Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature.它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能. Kafka Stream的特点如下: Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方

如何：执行大型 XML 文档的流式转换大XML文件解析入库的一个方法

w Parsing Huge XML Files Incrementally http://pclib.github.io/safari/program/python-cookbook/Text/ch06s04.html 如何:执行大型 XML 文档的流式转换https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/bb387013.aspx 大XML文件解析入库的一个方法 - 天下无贼 - 51CTO技术博客http://guojuanjun.blog.51cto.co

CSS3与页面布局学习笔记（四）——页面布局大全(负边距、双飞翼、多栏、弹性、流式、瀑布流、响应式布局)

一.负边距与浮动布局 1.1.负边距所谓的负边距就是margin取负值的情况,如margin:-100px,margin:-100%.当一个元素与另一个元素margin取负值时将拉近距离.常见的功能如下: 1.1.1.向上移动当多个元素同时从标准流中脱离开来时,如果前一个元素的宽度为100%宽度,后面的元素通过负边距可以实现上移.当负的边距超过自身的宽度将上移,只要没有超过自身宽度就不会上移,示例如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> &

JDFS:一款分布式文件管理系统，第三篇(流式云存储)

一前言看了一下,距离上一篇博客的发表已经过去了4个月,时间过得好快啊.本篇博客是JDFS系列的第三篇博客,JDFS的目的是为了实现一个分布式的文件管理系统,前两篇实现了基本的上传.下载功能,但是那还不能算作分布式文件管理.本篇博客将在前两篇的基础上增加一系列分布式的功能,比如流式云存储,就是客户端把本地的文件切分成若干片后,以冗余的方式存储到分布式数据结点上:所谓的流式传递读者可以在网上搜索一下HDFS的流式传递,基本上就是那个意思,正文中会详细介绍这个,此处不再赘述.除了分布式存储外,当然

JDFS:一款分布式文件管理系统，第四篇(流式云存储续篇)

一前言本篇博客是JDFS系列博客的第四篇,从最初简单的上传.下载,到后来加入分布式功能,背后经历了大量的调试,尤其当实验的虚拟计算结点数目增加后,一些潜在的隐藏很深的bug就陆续爆发.在此之前笔者并没有网络编程的经验,大约半年之前读到unix环境高级编程的socket章节,然后就突然对网络编程产生了兴趣,于是后来就想着写一款http远程下载小工具(是笔者另外一篇博客,链接请点击我).再到后来,由于笔者之前读研期间接触过map-reduce,知道HDFS这个东西,于是突发奇想,不如自己动手写一

流式处理新秀Flink原理与实践

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题.飞马网于3月13日晚,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本

机器学习，流式IoT和医疗设备互联

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 让我们来看一下机器学习是如何应用于医护行业以及如何借助Apache Spark对患者的监控数据进行处理现如今,IoT数据,实时流式数据分析(streaming analytics),机器学习以及分布式计算的组合相比之前有了长足的进步,同时成本也比以前要低,这使得我们可以更快地完成更多数据的存储及分析. 这里列举一些IoT,大数据以及机器学习协同完成任务的例子: 医疗保健:对慢性疾病的持续监控智慧城市:交通流量和拥堵的管理疏导制造业

BUAA-OO-表达式解析与求导

BUAA-OO-表达式解析与求导解析按照常规,解析这一部分我们分为词法分析与语法分析.当然由于待解析的字符串较简单,词法分析器和语法分析器不必单独实现. 词法分析器按照常规,我们先手写一个词法分析器,而不使用正则表达式. 词法分析器:读取字符流,产生标记流.它聚合字符形成单词,并应用一组规则来判断每个单词在源语言中是否合法,如果合法则为其分配一个语法范畴,产生一个标记. 我们的词法分析器行为如下: 如果当前输入有定义,则为其产生一个标记(token, token value).譬如:当

kafka 流式计算

http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-7/ Kafka设计解析(七)- 流式计算的新贵 Kafka Stream

Apple公司Darwin流式服务器源代码分析

当前,伴随着Internet的飞速发展,计算机网络已经进入到每一个普通人的家庭.在这个过程中,一个值得我们关注的现象是:Internet中存储和传输内容的构成已经发生了本质的改变,从传统的基于文本或少量图像的主页变为大容量.富信息量的流式媒体信息.一份早在1998年提交的研究报告就曾指出,流式媒体统治Internet的潮流是不可抗拒的,该报告估计到2003年,存储在网络服务器上的内容超过50%的将是流式媒体信息.但今天看来,这个估计还是有些保守了.所谓的流式媒体简单的讲就是指人们通过网络实时的收

Others-阿里专家强琦：流式计算的系统设计和实现

阿里专家强琦:流式计算的系统设计和实现更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲,本文主要从增量计算和流式计算开始谈起,然后讲解了与批量计算的区别,重点对典型系统技术概要进行了分析,包括Storm.Kinesis.MillWheel,接着介绍了核心技术.消息机制以及StreamSQL等,一起来了解下吧. 增量计算和流式计算流式计算流计算对于时效性要求比较严格,实时计算就是对计算

java JAXB + STAX（是一种针对XML的流式拉分析API）读取xml

JDK1.5需要添加jar包,1.6以后就不需要了<dependency> <groupId>stax</groupId> <artifactId>stax-api</artifactId> <version>1.0.1</version> </dependency><dependency> <groupId>javax.xml.bind</groupId> &l

PHP-XML基于流的解析器及其他常用解析器

PHP中有两种主要的XML解析器 1)基于树的解析器.它是把整个文档存储为树的数据结构中,即需要把整个文档都加载到内存中才能工作.所以,当处理大型XML文档时候,性能剧减.SimpleXML和DOM扩展属于此类型解析器. 2)基于流的解析器.它不会一次把整个文档加载到内存中,而是每次分别读取其中的一个节点并允许实时与之交互(当移向下一个节点时,上一个节点是被丢弃,但也设置为保留).很明显,其效率要高且占内存少,不便之处代码量大点. 所以,PHP中处理大型XML文档可以用XMLReader扩展方案

流式计算新贵Kafka Stream设计详解--转

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NzkxMzg1Nw==&mid=2653162822&idx=1&sn=8c46114360b98b621b166d41d8e01d74&chksm=8b493028bc3eb93e8376d85c7d1f9b2a699888b7f0f52e4556bb8543ebebd5e102e91ea23355#rd 本文介绍了 Kafka Stream 的背景,如 Kafka Stream 是什么

使用flink Table &Sql api来构建批量和流式应用(3)Flink Sql 使用

从flink的官方文档,我们知道flink的编程模型分为四层,sql层是最高层的api,Table api是中间层,DataStream/DataSet Api 是核心,stateful Streaming process层是底层实现. 其中, flink dataset api使用及原理介绍了DataSet Api flink DataStream API使用及原理介绍了DataStream Api flink中的时间戳如何使用?---Watermark使用及原理介绍了底层实现的基础Wat

流式计算（二）-Kafka Stream

前面说了Java8的流,这里还说流处理,既然是流,比如水流车流,肯定得有流的源头,源可以有多种,可以自建,也可以从应用端获取,今天就拿非常经典的Kafka做源头来说事,比如要来一套应用日志实时分析框架,或者是高并发实时流处理框架,正是Kafka的拿手好戏. 环境:Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lambda/RHEL8.0/VMWare15.5/Springboot2.2.1.RELEASE/Zookeeper3.5.5/Kafka2.3.1 难度:新手--战

asp.net core流式上传大文件

asp.net core流式上传大文件首先需要明确一点就是使用流式上传和使用IFormFile在效率上没有太大的差异,IFormFile的缺点主要是客户端上传过来的文件首先会缓存在服务器内存中,任何超过 64KB 的单个缓冲文件会从 RAM 移动到服务器磁盘上的临时文件中. 文件上传所用的资源(磁盘.RAM)取决于并发文件上传的数量和大小. 流式处理与性能没有太大的关系,而是与规模有关. 如果尝试缓冲过多上传,站点就会在内存或磁盘空间不足时崩溃(以上解释来自官网https://docs.mic

spark streaming流式计算---监听器

随着对spark的了解,有时会觉得spark就像一个宝盒一样时不时会出现一些难以置信的新功能.每一个新功能被挖掘,就可以使开发过程变得更加便利一点.甚至使很多不可能完成或者完成起来比较复杂的操作,变成简单起来.有些功能是框架专门开放给用户使用,有些则是框架内部使用但是又对外暴露了接口,用户也可以使用的功能. 今天和大家分享的是两个监听器SparkListener和streamingListener,由于这两个监听器的存在使得很多功能的开发变得轻松很多,也使很多技术实现变得轻便很多. 结合我的使用

如何获取流式应用程序中checkpoint的最新offset

对于流式应用程序,保证应用7*24小时的稳定运行,是非常必要的.因此对于计算引擎,要求必须能够适应与应用程序逻辑本身无关的问题(比如driver应用失败重启.网络问题.服务器问题.JVM崩溃等),具有自动容错恢复的功能. 目前,Spark(Spark Streaming/Structured Streaming)和Flink的checkpoint机制,就是处理类似情况,实现容错机制的核心利器. 对于Flink: 为了保证其高可用.Exactly Once的特性,提供了一套强大的checkpoin

golang gin框架中实现大文件的流式上传

一般来说,通过c.Request.FormFile()获取文件的时候,所有内容都全部读到了内存.如果是个巨大的文件,则可能内存会爆掉:且,有的时候我们需要一边上传一边处理. 以下的代码实现了大文件流式上传. 还非常不完美,但是可以作为参考: upload.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>up

com.univocity csvreader 流式解析

热门专题