HDFS是一个分布式文件存储系统,前身来自于Google发布的大数据三驾马车之一GFS (Google File System). HDFS的优点: 1.高容错 hdfs具有很高的容错性,数据自动保存为多个副本,默认为三副本机制,还能够通过自己自定义副本数来提高容错性. 当某个节点的副本丢失后,可以通过其他的备份副本进行恢复. 2.块存储 hdfs中的文件是以块的形式进行存储的,hadoop2.x后的版本默认为128m为一块. 128m为一块是由最佳传输损耗原理来得到的数字,当一个文件大小为12

Enterprise Library 数据访问应用程序块简化了实现常规数据访问功能的开发任务.应用程序可以在各种场景中使用此应用程序块,例如为显示而读取数据.传递数据穿过应用程序层( application layers).以及将修改的数据提交回数据库系统.应用程序块包含对存储过程和内联 SQL 的支持.常规内部(housekeep)处理,如管理连接.创建并缓存参数,都封装在应用程序块的方法中.换句话说,数据访问应用程序块在简单易用的类中提供了对 ADO.NET 的最常用的特性的访问:这提高了开

认识分层结构,分层式结构是最常见,也是最重要的一种结构. 三层架构(3-tier architecture) 界面层(User Interface layer) 主要对用户的请求接受,以及数据的返回,为客户端提供应用程序的访问. 业务逻辑层(Business Logic Layer)主要是针对具体的问题的操作,也可以理解成对数据层的操作 数据访问层(Data access layer)主要是对非原始数据(数据库或者文本文件等存放数据的形式)的操作层 数据访问层包括   实体类 数据访问类 优点

去哪儿 Hadoop 集群 Federation 数据拷贝优化 背景 去哪儿 Hadoop 集群随着去哪儿网的发展一直在优化改进,基本保证了业务数据存储量和计算量爆发式增长下的存储服务质量.然而,随着集群规模的发展,单组 NameNode 组成的集群也到达了新的瓶颈:因为 NameNode 内存使用和元数据量正相关,在 180GB 堆内存配置下,元数据量红线约为 7 亿,而随着集群规模和业务的发展,即使经过小文件合并与数据压缩,仍然无法阻止元数据量逐渐接近红线.而且在性能方面,随着业务的发展,集

sql 游标例子 根据一表的数据去筛选另一表的数据 DECLARE @MID nvarchar(20)DECLARE @UTime datetime DECLARE @TBL_Temp table( MID nvarchar(20), Uptime datetime, Chat nvarchar(20)) --Get UserDECLARE My_Cursor CURSOR --定义游标FOR ( SELECT distinct MID, Uptime from TLinkTest) OPEN

技术扫盲:新一代基于UDP的低延时网络传输层协议——QUIC详解    http://www.52im.net/thread-1309-1-1.html   本文来自腾讯资深研发工程师罗成的技术分享,主要介绍 QUIC 协议产生的背景和核心特性等. 1.写在前面 如果你的 App,在不需要任何修改的情况下就能提升 15% 以上的访问速度.特别是弱网络的时候能够提升 20% 以上的访问速度. 如果你的 App,在频繁切换 4G 和 WIFI 网络的情况下,不会断线,不需要重连,用户无任何感知.如果

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

本文根据4月21日OSC源创会·武汉站的现场分享为蓝本,重新整理.以下是演讲内容: 近几年,随着直播.短视频等视频领域对带宽要求的提升以及CDN行业竞争的加剧,很多CDN公司开始往P2P-CDN方向发展.P2P-CDN在降低成本和加速视频业务方面一直是非常优秀的解决方案. 今天就以HLS协议做一个切入点,讲解一下又拍云的P2P-CDN项目——PrismCDN. 直播P2P-CDN通常用于传输FLV协议的视频,又拍云为什么研发支持HLS传输协议的P2P-CDN呢?因为有客户使用了Web播放器,他们

在上周落幕帷幕的多媒体领域技术盛会——LiveVideoStackCon音视频技术大会上,阿里云的高级技术专家李刚进行了<下一代低延时的直播CDN>技术分享.主讲人李刚,多年关注在CDN这个领域,早期主要研究和cache服务器缓存以及流媒体相关的技术, 专注CDN文件分发.图片与大文件下载等业务.从2015年开始负责全面构建阿里云CDN直播系统,对流式长连接的分发有很深刻的理解.今天主要分享内容是阿里云自研低延时直播系统在构建时,遇到的一些技术难点与实践. 分享从当下直播技术回顾.低延时直播技

为什么ELT更适合于企业数据应用 DataPipeline 陈肃 为什么现在企业环境中,一个ELT的方案会比ETL的方案更有优势,实际上是由企业数据应用特点决定的. 首先在一个企业数据应用里面我们对数据转换的灵活性要求越来越高,传统来说如果是BI应用可能相对来说是比较容易抽象的.但是现在大量企业在开发各种各样AI应用,AI应用有一个非常大的特点,它对于特征的抽取转化的过程是根据算法决定的,其实没有一个通用的方案能够使用一个ETL工具完成AI应用所需要的数据转换工作. 通常情况下,特征的抽取计算是

求数据前n个主成分并进行高维数据映射为低维数据的操作 求数据前n个主成分 先前的将多个样本映射到一个轴上以求使其降维的操作,其中的样本点本身是二维的样本点,将其映射到新的轴上以后,还不是一维的数据,对于n维数据来说,他应该有n个轴,第一个轴是方差最大的,第二个轴次之,以此类推,可以将主成分分析法看做是将数据从一个坐标系转换到另一个坐标系中 那么在求出第一主成分以后,如何求出下一个主成分呢?我们可以对数据进行改变来达到这个效果,即将数据在第一主成分上的分量给去掉 先前的Xi点乘上w以后是等于Xpr

T 摘要 · 云原生与数据湖是当今大数据领域最热的 2 个话题,本文着重从为什么传统数仓 无法满足业务需求? 为何需要建设数据湖?数据湖整体技术架构.Apache Hudi 存储模式与视图.如何解决冷数据频繁更新.如何在数据湖上进行准实时 分析.数据湖上调度为何选型 Apache DolphinScheduler.二次开发新特性以及规划等多个角度进行了阐述. 讲师介绍 杨华,T3 出行大数据平台负责人.Apache Hudi Committer & PMC.Apache Kylin Commit

最近在学x264的编码,经过大量的测试,编码1080P的视频,编码10000帧数据. 在设置为低延时编码的时候: 编码线程0,一帧耗时:7.000000 ms.编码线程0,一帧耗时:8.000000 ms.编码线程0,一帧耗时:7.000000 ms.编码线程0,一帧耗时:8.000000 ms.编码线程0,一帧耗时:8.000000 ms.编码线程0,一帧耗时:7.000000 ms.编码线程0,一帧耗时:7.000000 ms.编码线程0,一帧耗时:7.000000 ms.编码线程0,一帧耗

背景描述 EasyNVR的使用者应该都是清楚的了解到,EasyNVR一个强大的功能就是可以进行全平台的无插件直播.主要原因在于rtsp协议的视频流(默认是需要插件才可以播放的)经由EasyNVR处理可以满足无插件的全平台直播. 经由EasyNVR处理会获取到RTMP.HLS视频流,这就完美解决了插件直播的问题,只要终端设备之H5,就可以完美的播放EasyNVR分发出的视频流. RTMP是Real Time Messaging Protocol(实时消息传输协议)的首字母缩写.RTMP是一种设计用

背景需求 对于摄像机直播,客户反馈的最多就是实现web直播.摆脱插件,可以自定义集成等问题, 对于熟悉EasyNVR已经完美的解决了这些问题.然而对于web播放也存在一些问题,通常我们web播放RTMP流使用的是flash,在这个过程中就会出现一个问题,随着web一直播放直播时间的增加,视频直播的延时也会累积起来,延时也就越大. 问题分析 通过自我调研和客户反馈得出在ckplayer.videojs.aliplayer等播放器都会有类似问题,出现该问题的原因在于我们播放rtmp视频流的时候启用了

现象 最近团队在做EasyDSS RTMP流媒体服务器开发的过程中,遇到了一个关于延时累积的问题,先大概描述一下过程: 在EasyRTMP Android进行长时间的RTMP推流压力测试,在EasyDSS的web客户端中进行Flash播放,起初进行播放的开始阶段,延时是极小的,大概在0.4s左右,但随着播放过程的延长,我们会观察到一个现象,一旦客户端出现一次缓冲或者停顿,网页播放的时延就会增加,而且是不会恢复的,最终越来越长越来越长! 判断与结论 于是我们就一直在怀疑到底是EasyRTMP推流端

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前面的内容 也是要去掉白名单  和 8.8.8.8这种非问题IP的 高风险 么?   (目前我们没有获取客户的中风险.低风险数据,可以处理掉高风险) == 整体把关.不清楚细节,所以只能从整体决策.做的什么. 有些需要拍板确定的再说. 团队都因为一致的,就直接做就行了. 不一致的,再拉进来第三方 (赵总) 来 再次决策. == 需要统计每一天 高风险个数(去除无效IP和白名单),需要统计每天各风险种类.统计高风险时段分析. 首先可以通过 是否误报 和 请求响应 可以 去除无效IP和白名单 这样可

Tomcat的7引入了许多新功能,并对现有功能进行了增强.很多文章列出了Tomcat 7的新功能,但大多数并没有详细解释它们,或指出它们的不足,或提供代码示例.本文将明确描述TOMCAT 7中七个最显著的特征和新增的功能,并对其作出评论,而不是仅仅列出新的功能.本文还提供了代码例子以方便你可以对其有更好的理解. 本文分为两个部分,分别是”TOMCAT 7的新特性”和“TOMCAT 7增强的功能“. TOMCAT 7新特性 1 使用随机数去防止跨站脚本攻击. 2 改变了安全认证中的jessioni