前言   工作中你可能会遇到很多这样的场景,一个接口,要从其他几个service调用查询方法,分别获取到需要的值之后再封装数据返回.   还可能在微服务中遇到类似的情况,某个服务的接口,要使用好几次feign去调用其他服务的方法获取数据,最后拿到想要的值并封装返回给前端.   这样的场景下,当某个或多个rpc调用的方法比较耗时,整个接口的响应就会非常慢.Java8之后,有一个工具非常适合处理这种场景,就是CompletableFuture. 场景   本章主要讲解CompletableFutur

大数据关键技术 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样,存储和分析挖掘的数据量庞大,对数据展现的要求较高,并且很看重数据处理的高效性和可用性. 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一,且存储.管理和分析数据量也相对较小,大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理.对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言,传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性,根据CAP理论,难以保证其可用性和扩展性. 传统的数据处理方法是以处理器为中心,而大数据环境下,需要采取以数据为中心的模式,减少数据移动带来

什么是MapReduce Hadoop中的MapReduce是一个简单的软件框架,基于它写出的应用程序可以运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级数据 MapReduce的起源 源于谷歌在2004年发表的一篇MapReduce的论文,而Hadoop Reduce实际上就是谷歌MapReduce的克隆版本 MapReduce具有的特点 众所周知MapReduce是一种很受欢迎的软件框架,尤其是我们国家发展到现在互联网的浪潮愈演愈烈,那么它都有什么特点呢? 1.易于编

大数据解决方案 使用缓存: 使用方式:1,使用程序直接保存到内存中.主要使用Map,尤其ConcurrentHashMap. 使用缓存框架.常用的框架:Ehcache,Memcache,Redis等. 最关键的问题是:什么时候创建缓存,以及其失效机制. 对于空数据的缓冲:最好用一个特定的类型值来保存,以区别空数据和未缓存的两种状态. 分布式数据库 将不同的表存放到不同的数据库中,然后再放到不同的服务器中.有些复杂问题,如:事务处理,多表查询. NoSql和Hadoop NoSql,not onl

使用 pandas 处理数据时,遍历和并行处理是比较常见的操作了本文总结了几种不同样式的操作和并行处理方法. 1. 准备示例数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(40, 100, (5, 10)), columns=[f's{i}' for i in range(10)], index=['john', 'bob', 'mike', 'bill', 'lisa']) df['is

JAVA开发搞了一年多大数据的总结 ​ 2021年7月份加入了当前项目组,以一个原汁原味的Java开发工程师的身份进来的,来了没多久,项目组唯一一名大数据开发工程师要离职了,一时间一大堆的数据需求急需人来接手,此刻又招不来新的数据开发.没辙,我和同组的另一位Java开发同事算是临危受命,接下了大数据方面的工作,开启了Java工程师从0到1搞大数据的漫长旅途,开始的磕磕碰碰叫苦不堪到如今的还算得心应手,已经整整16个月了,16个月期间双向支持着数据分析和后端开发的工作,两者时而穿插时而并行处理,大

1.4个重写方法的含义 自定义Adapter继承自BaseAdapter(通用适配器)   getCount(); getItem(); getItemId(); getViewTypaCount(); 2:getView的三级缓存优化写法  一级优化:使用converView进行view的复用 二级优化:将convertView的所有findviewById操作的控件缓存起来--ViewHolder 三级优化:一次适配的数据源list集合是有限的(分批加载...) 3:ListView中con

HBase 系统架构 HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问.HBase的目标是存储并处理大型的数据.HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型.它存储的是松散型数据. HBase特性: 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下: Google HBase文件存储系统  GFS  HDFS海量数据处

HBase 系统架构 HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问.HBase的目标是存储并处理大型的数据.HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型.它存储的是松散型数据. HBase特性: 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下: Google HBase文件存储系统  GFS  HDFS海量数据处

0. 大背景 全球No.1搜索引擎公司谷歌(Google)面临每天海量搜索引擎数据的问题,经过长时间的实践积累, 谷歌形成了自己的大数据框架,但是并没有开源,而是发表了一篇论文,阐述了自己的思想,在论文中 提到了MapReduce的方法.这篇论文,被Doug Cutting也就是后来的Hadoop之父所关注,引起了他极大的兴趣. 因为,这个时候,他正在致力于一个项目,该项目需要多任务并行处理大量的数据,他和伙伴努力了多次,结果都不理想. 于是,Doug和他的团队决定基于Google的MapRed

单件模式说明 1. 说明:单件模式,就是静态化的访问中已经实例化的对象,这个对象只能通过一个唯一的入口访问,已经实例或待实例化的对象:面向对象语言如Java, .Net C#这样的服务端动态语言里,能保证类的操作有顺的进行,避免并行操作使数据发生混乱的情况: 2. 单件模式的好处: 1>. 减少 new 的操作,以免加快内存频繁操作,占用内存: 2>. 尽量减少大系统的对象的开销: 3>. 就是上面说的,可以保障某些类型的操作有顺序准确的操作,以免并行处理引起的数据异常现象: 当然上面说

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在

[z]Deeplearning原文作者Hinton代码注解 跑Hinton最初代码时看到这篇注释文章,很少细心,待研究... 原文地址:>http://www.cnblogs.com/BeDPS/p/3182725.html Matlab示例代码为两部分,分别对应不同的论文: 1. Reducing the Dimensionality of data with neural networks ministdeepauto.m   backprop.m   rbmhidlinear.m 2. A

HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问.HBase的目标是存储并处理大型的数据.HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型.它存储的是松散型数据. HBase特性: 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下: Google HBase文件存储系统  GFS  HDFS海量数据处理  MapReduc

为了更高效地运行存在依赖关系的作业(比如Pig和Hive产生的MapReduce作业),减少磁盘和网络IO,Hortonworks开发了DAG计 算框架Tez.Tez是从MapReduce计算框架演化而来的通用DAG计算框架,可作为MapReduceR/Pig/Hive等系统的底层数据处理 引擎,它天生融入Hadoop 2.0中的资源管理平台YARN,且由Hadoop 2.0核心人员精心打造,势必将会成为计算框架中的后起之秀.本文将重点介绍Tez的最新进展. 在阅读本文之前,读者可先阅读我之前写

朋友曾经给我推荐了一个有关代码优化的pdf文档<让你的软件飞起来>,看完之后,感受颇深.为了推广其,同时也为了自己加深印象,故将其总结为word文档.下面就是其的详细内容总结,希望能于己于人都有所帮助. 速度取决于算法 同样的事情,方法不一样,效果也不一样.比如,汽车引擎,可以让你的速度超越马车,却无法超越音速:涡轮引擎,可以轻松 超越音障,却无法飞出地球:如果有火箭发动机,就可以到达火星. 代码的运算速度取决于以下几个方面 1.  算法本身的复杂度,比如MPEG比JPEG复杂,JPEG比BM

许多应用程序在压力测试阶段或在生产环境中都会遇到性能问题.如果我们看一下性能问题背后的原因,会发现很多是由数据处理不当造成.数据处理在应用面对大数据量时是非常关键的.这里有一些实用的数据处理技巧可以帮助更好地提升Java应用程序性能. 减少数据传输 在任何Java应用程序中,方法调用要么是为调用方完成某项任务,要么是对输入数据进行处理.这两个目标都需要在调用者和处理方法之间进行数据交换.关于最小化函数传入和输出的数据量有一个经验之谈:数据越小好处越多.比如越小的数据处理就越少,需要清理的对象越少

Deeplearning原文作者Hinton代码注解 Matlab示例代码为两部分,分别对应不同的论文: . Reducing the Dimensionality of data with neural networks ministdeepauto.m backprop.m rbmhidlinear.m . A fast learing algorithm for deep belief net mnistclassify.m backpropclassfy.m 其余部分代码通用. %%%%

本文主要介绍如何优化您自己的CODE,实现软件的加速.我们一个图象模式识别的项目,需要将RGB格式的彩色图像先转换成黑白图像.图像转换的公式如下: Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B 图像尺寸640*480*24bit,RGB图像已经按照RGBRGB顺序排列的格式,放在内存里面了.以下是输入和输出的定义: #define XSIZE 640 #define YSIZE 480 #define IMGSIZE XSIZE * YSIZE typedef st

使用多线程就一定效率高吗? 有时候使用多线程并不是为了提高效率,而是使得CPU能够同时处理多个事件. 使用场景1 为什么了不阻塞主线程,启动其他线程来做耗时的事情. 比如app开发中耗时的操作都不在UI主线程中做. 使用场景2 实现响应更快的应用程序, 即主线程专门监听用户请求,子线程用来处理用户请求.以获得大的吞吐量.感觉这种情况下,多线程的效率未必高. 这种情况下的多线程是为了不必等待, 可以并行处理多条数据. 比如JavaWeb的就是主线程专门监听用户的HTTP请求,然后启动子线程去处理用