DataWorks是阿里云上的一款热门产品,可以为用户提供大数据开发调度服务.它支持了Data Lake Analytics(后文简称DLA)以后,DLA用户可以通过它进行定时任务调度,非常方便.本文将主要介绍如何使用DataWorks调度DLA的循环任务. 场景 使用DLA对历史数据按天做清洗.数据清洗的SQL是固定的,只是每次执行的时候需要传入不同的日期. 对于这个场景,我们需要: 部署一个赋值节点.该节点负责输出日期值,并作为下游循环节点的输入. 部署一个循环节点.该节点包含用来做数据清洗

今天改进了Hessian各块的计算代码,减少了一些内存操作.下一步准备把模拟平台与Maya结合,这样就可以利用Maya丰富的变形算法了. 这一步需要考虑以下问题: 1.把场景设置为某一帧.这一点可以用Mel脚本实现,命令是 currentTime  帧号 2.把表面网格转成体网格.这一点比较难做,因为表面网格不一定封闭. 有两种思路:  根据一堆点生成体网格,同时原来的点作为体网格的部分顶点 原来的输入点"泡"在体网格中,但是可以直接通过这些点反求体网格的一部分顶点. 第一种思路似乎比

对于页面的元素,在DOM编程中可以通过各种查询.修改手段进行管理,非常麻烦.jQuery提供了一整套的方法来处理页面的元素.包括元素的内容.复制.移动和替换等.本节将介绍一些常用的内容. 1.直接获取.编辑内容. 在jQuery中,主要是通过html()和text()两个方法来获取和编辑页面的内容.其中html()相当于获取节点的innerHTML属性,添加参数html(text),则为设置innerHtml;而text()则用来获取元素的纯文本,text(content)为设置纯文本. 这两种

摘抄<数据结构与算法(C#语言描述)> 删除很多废话 1.1群集(collection)的定义 群集是一种结构化的数据类型.存储数据,并且提供数据的添.删.改操作,以及对群集不同属性值的设置与返回操作. 群集分为两类:线性与非线性群集. 线性群集是一张元素列表,表中元素顺次相连.(1.2.3.4)计算机世界中数组为线性群集. 非线性群集所包含的元素在群集内没有位置次序之分.(2,3,6,1)计算机世界中 树.堆.图和集都是非线性群集. 1.2群集(collection)的描述 在两种主要的群集

发现一篇不错的文章,转一下.http://www.cnblogs.com/xuekyo/p/3386610.html HDFS导论(转)   1.流式数据访问 HDFS的构建思想是这样的:一次写入,多次读取是最高效的访问模式.数据集通常有数据源生成或从数据源复制而来,接着长时间在此数据集上进行各类分析.每次分析都将设计数据集的大部分数据甚至全部,因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条数据的时间延迟更重要. 2.关于时间延迟的数据访问 要求低时间延迟数据访问的应用,例如几十毫秒的范围,不适合在H

1.流式数据访问 HDFS的构建思想是这样的:一次写入,多次读取是最高效的访问模式.数据集通常有数据源生成或从数据源复制而来,接着长时间在此数据集上进行各类分析.每次分析都将设计数据集的大部分数据甚至全部,因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条数据的时间延迟更重要. 2.关于时间延迟的数据访问 要求低时间延迟数据访问的应用,例如几十毫秒的范围,不适合在HDFS上运行,记住,HDFS是为高数据吞吐量应用优化的,这可能会以高时间延迟为代价.目前对于低时间延迟的数据访问应用,HBase是更好的选择.

转自:http://www.blogjava.net/changedi/archive/2012/04/15/374226.html vlist是一种列表的实现.结构如下图: (图来源wikipedia) 类似链接表的结构,但是,不是线性的.它的结构基于一种2的幂次扩展,第一个链接节点包含了列表的前一半数据,第二个包含了剩下一半的一半,依次递归.节点的基本结构不像LinkedList的节点是双端队列,每个VListCell包含了下个节点的指针mNext和前一个节点的指针mPrev,同时内置一个数

原文链接:http://www.tuicool.com/articles/3MjURj “全世界的网络连接起来,英特纳雄耐尔就一定要实现.”受益于这个时代,互联网从小众的角落走到了历史的中心舞台.如果无远弗届的互联网将把会整个世界转化成了一个巨型网络,那么就让这一切首先从淘宝开始吧. 最近我们试图将淘宝的交易记录中的物品和人组成一个对分网络(bipartite network).对于这个网络的,我们有许多有趣的问题:这个网络中节点的度分布会是什么样?在这个网络中,是否也存在“权威节点”?是否也有

前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

Hadoop之HDFS 版权声明:本文为yunshuxueyuan原创文章.如需转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/sxt-zkys/QQ技术交流群:299142667 HDFS介绍 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的. 什么是分布式文件系统 分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是

管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统,Hadoop自带HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)分布式文件系统. 一.HDFS设计 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上. 超大文件:几百MB.GB.TB,目前已有PB级. 流式数据访问:一次写入.多次读取:数据集通常由数据源生成或从数据源复制而来,接着长时间在此数据集上进行各种分析. 商用硬件:节点故障的几率较高,被设计成能够持续运行且不让用户觉察到明显中断. 低时间延迟的数

HDFS介绍 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的. 什么是分布式文件系统 分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连.分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式. [优点] 支持超大文件 超大文件在这里指的是几百M,几百GB,甚至几TB大小的文件. 检测和快速应对硬件故障在集群的环境中,硬

Js引擎解析执行 阅读笔记 一篇阅读笔记 http://km.oa.com/group/2178/articles/show/145691?kmref=search&from_page=1&no=1 早期:遍历语法树 Js引擎最早使用的是遍历语法树方式 (syntax tree walker) 分为两步 词法分析 语法分析 词法分析 i = a + b * c; 转换 "i", "=", "a", "+", &

Hadoop基础-HDFS的读取与写入过程 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 为了了解客户端及与之交互的HDFS,NameNode和DataNode之间的数据流是什么样的,我们需要详细介绍一下HDFS的读取以及写入过程,本篇博客的观点是在我读<Hadoop权威指南,大数据的存储与分析>整理的笔记. 一.剖析HDFS文件读取 上图显示了HDFS在读取文件时事件的发生顺序.大致总结为以下几个步骤: 1>.客户端通过调用FileSystem对象的open()放啊

前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

转:https://zr9558.wordpress.com/2013/12/05/科普文:从人人网看网络科学(network-science)的x个经典问/ 长文,写了N个小时写完的.你肯定能看懂,所以希望你能看完,没看完就分享/点赞没有意义.有图有超链接,不建议用手机看.相关内容我想应该可以弄成一个小项目加到某门课中. 网络科学是这两年非常热门的研究方向,具体的研究方向.问题也很多.本文用人人网举几个简单例子,粗浅的说明一下网络科学中的一些经典问题. 社交网络(社会网络)是典型的的复杂网络,

#83 Remove Duplicates from Sorted List Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example, Given 1->1->2, return 1->2. Given 1->1->2->3->3, return 1->2->3. 删除单链表中反复元素的节点.要考虑链表是

HDFS数据流-剖析文件读取及写入 文件读取 1. 客户端通过调用FileSystem对象的open方法来打开希望读取的文件,对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例.2. DistributedFileSystem通过使用RPC来调用namenode,以确定文件起始块的位置.对于每一个块,namenode返回存有该块副本的datanode地址.此外,这些datanode根据他们与客户端的距离来排序(根据集群的网络拓扑).如果该客户端本身就是一个namenode,并保存有相应数据块的

1 查询文件系统 (1) 文件元数据:FileStatus,该类封装了文件系统中文件和目录的元数据,包括文件长度.块大小.备份.修改时间.所有者以及版权信息.FileSystem的getFileStatus()方法用于获取文件或目录的FileStatus对象. 例:展示文件状态信息 public class ShowFileStatusTest{ private MiniDFSCluster cluster; private FileSystem fs; @Before public void

前言 近来有需求要做分页,听起来可能有点Low. 所以我要把Low的事情做得有点逼格. 分页本身没啥,但是数据量起来了,比如十万. 要是不做点处理, 那你的页面估计爽得很,机器也爽得很. 放心,我不会让你这么爽. 大量数据展现方案 比较流行的当然是虚拟滚动(无限滚动). 始终展示的是有限的固定节点. 外层创建滚动层. 一句话,就是反复利用固定节点展现数据. 其中还有两个点 何时需要加载新的分页数据 scrollTop , clientHeight, scrollHeight Intersecti

 
 spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了,我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上,现在 spark 官方主推 structed streaming, spark streaming  维护的也不积极了, 我们基于 spark 来构建大数据计算任务,重心也要向 DataSet 转移,原来基于 RDD 写的代码迁移过来,好处是非常大的,尤其是在性能方面,有质的提升,  spark sql 中的各种内嵌的性能优化是比人裸写 RDD 遵守各种所谓的最佳