#导入第三方库sqlalchemy的数据库引擎 from sqlalchemy import create_engine #导入科学计算库 import pandas as pd #导入绘图库 import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == "__main__": #建立数据库引擎 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/mymac') #建立一个

2015年3月26日 -  Javascript MVC 框架DerbyJS DerbyJS 是一个 MVC 框架,帮助编写实时,交互的应用.

随着大数据的发展,人们对大数据的处理要求也越来越高,原有的批处理框架MapReduce适合离线计算,却无法满足实时性要求较高的业务,如实时推荐.用户行为分析等. Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架,通过它提供的丰富的API.基于内存的高速执行引擎,用户可以结合流式.批处理和交互试查询应用.本文将详细介绍Spark Streaming实时计算框架的原理与特点.适用场景. Spark Streaming实时计算框架 Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框

C++分布式实时应用框架 2.0 技术交流合作QQ群:436466587 欢迎讨论交流 上一篇:(六):大型项目容器化改造 版权声明:本文版权及所用技术归属smartguys团队所有,对于抄袭,非经同意转载等行为保留法律追究的权利! 在C++分布式实时应用框架(CDRAF)1.0版本发布后,我们对整个框架做了大量的改进.在架构层面支持微服务架构.微服务编排.进一步厘清了CDRAF与业务代码的耦合,所有的分布式功能均不再需要业务侧关心,而统一由CDRFA内部实现.极致简化了业务侧的配置文件,也许下

使用ElasticSearch作为大数据平台的实时OLAP框架 – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/12/588.htm 一直想找一个用于大数据平台实时OLAP(甚至是实时计算)的框架,之前调研的Druid(druid.io)太过复杂,整个Druid由5.6个服务组成,而且加载数据也不太方便,性能一般,亦或是我还不太会用它.后来发现使用ElasticSearch就可以满足海量数据实时OLAP的需求. ElasticSearch相信大家都很熟悉

C#常见控件与SQL Sever数据库交互 下拉框(ComboBox)与数据库绑定 首先,我们采用DataSet作为临时的数据库,这样会比较好 那么,我们先创建两个成员(对象) string sqlcon = "Data Source=DESKTOP-TF1OFLN;Initial Catalog=Demo;Integrated Security=True";DataSet ds = new DataSet(); 这里,我们先用一个string保存数据库的连接字符串,然后创建一个Dat

一:项目需求 页面需要做一个上传Excel功能,并处理Excel中的数据到数据库中 这是一个较为漫长的过程 这时我需要在页面上显示处理进度的提示,给用户一个良好的体验 比如给用户提示“正在上传文档”,“正在处理数据” ,包括处理过程中的需要前台用户给与选择(前后台实时交互,如下图)  二:技术分析 COMET服务器推送技术原理就我个人理解来说就是: 一个页面通过AJAX 发送请求,后台获取到该请求并保留该请求.当另外一个线程处理出一个结果的时候,这个线程去调用保留的AJAX请求,并返回给页面信息

C++分布式实时应用框架 (Cpp Distributed Real-time Application Framework) 在现今软件系统纷纷"云化"的浪潮下,各种支持"云化"的框架.工具层出不穷,但这些现成的工具大多基于JAVA,go等语言,且应用场景均为非实时系统.但基于C++语言,且支持毫秒级响应.大吞吐量的分布式实时应用框架一直是这一领域的空白,Cpp Distributed Real-time Application Framework(CDRAF)也因

C++分布式实时应用框架--系统管理模块 上篇:(二): 基于ZeroMQ的实时通讯平台 一个分布式实时系统集群动辄上百台机器,集群的规模已经限定这将是一个"封闭"的系统.你不可能再一台台去操作上百台机器,传统的人工运维方式早已不能满足当下需要,所有对集群或者集群中某个节点的操作都必需通过系统提供接口来完成.对于一个商用的分布式实时系统来说,如何应对突然出现的业务高峰:及时检测出集群中的故障节点并进行善后处理:对于集群内处理能力不同的节点进行负载均衡调节:系统因过大压力崩溃前进行过载保

C++分布式实时应用框架--状态中心模块 上篇:(三):C++分布式实时应用框架--系统管理模块 技术交流合作QQ群:436466587 欢迎讨论交流 版权声明:本文版权及所用技术归属smartguys团队所有,对于抄袭,非经同意转载等行为保留法律追究的权利! 状态中心是分布式系统中不可或缺的部分.一个分布式系统动辄上百个节点,这些节点相互间通讯关系的建立和维护:运行时每个节点的实时状态数据采集和上报:系统管理模块下达集群管理命令时,命令如何传达到具体节点:集群节点故障时,如何检测发现并及时进行

C++分布式实时应用框架--支撑复杂的业务通讯关系 技术交流合作QQ群:436466587 欢迎讨论交流 版权声明:本文版权及所用技术归属smartguys团队所有,对于抄袭,非经同意转载等行为保留法律追究的权利! 下图为CDRAF(Cpp Distributed Real-time Application Framework),在实际商用项目中支持的复杂通讯关系的一部分!

C++分布式实时应用框架--微服务架构的演进 上一篇:(四):C++分布式实时应用框架--状态中心模块 版权声明:本文版权及所用技术归属smartguys团队所有,对于抄袭,非经同意转载等行为保留法律追究的权利! OCS(online charging system,在线计费系统)在进行云化改造的过程中,从实用主义角度出发,微服务架构并不是我们的目标.虽然我们也对系统进行了容器化改造(Docker),并根据业务进程的功能将系统分成了好几类的容器,但这一切多是出于对系统中的某些处理节点进行动态扩缩

C++分布式实时应用框架 (Cpp Distributed Real-time Application Framework) 版权声明:本文版权及所用技术归属smartguys团队所有,对于抄袭,非经同意转载等行为保留法律追究的权利! 在现今软件系统纷纷“云化”的浪潮下,各种支持“云化”的框架.工具层出不穷,但这些现成的工具大多基于JAVA,go等语言,且应用场景均为非实时系统.但基于C++语言,且支持毫秒级响应.大吞吐量的分布式实时应用框架一直是这一领域的空白,Cpp Distributed

在 Node.js 如火如荼发展的今天,我们已经可以用它来做各种各样的事情.前段时间UP主参加了极客松活动,在这次活动中我们意在做出一款让“低头族”能够更多交流的游戏,核心功能便是 Lan Party 概念的实时多人互动.极客松比赛只有短得可怜的36个小时,要求一切都敏捷迅速.在这样的前提下初期的准备显得有些“水到渠成”.跨平台应用的 solution 我们选择了node-webkit,它足够简单且符合我们的要求. 按照需求,我们的开发可以按照模块分开进行.本文具体讲述了开发 Spaceroom

一.Flink概述 1.基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,

概述 MXBridge,提供一个插件式的JavaScript与Objective-C交互的框架,通过JavaScriptCore实现,插件式扩展Obejctive-C接口以供JavaScript调用.前往Github查看 主要的类 大致画了一下类图: 结合上图,先介绍一下这里几个类的方法: UIWebView(MXBridge) : category,持有一个MXWebViewDelegateProxy以截获UIWebView的页面加载的回调,以触发JS注入和bridge环境初始化的操作. MX

设计背景 spark thriftserver目前线上有10个实例,以往通过监控端口存活的方式很不准确,当出故障时进程不退出情况很多,而手动去查看日志再重启处理服务这个过程很低效,故设计利用Spark streaming去实时获取spark thriftserver的log,通过log判断服务是否停止服务,从而进行对应的自动重启处理,该方案能达到秒级 7 * 24h不间断监控及维护服务. 设计架构 在需要检测的spark thriftserver服务节点上部署flume agent来监控日志流

一个分布式实时系统集群动辄上百台机器,集群的规模已经限定这将是一个”封闭“的系统.你不可能再一台台去操作上百台机器,传统的人工运维方式早已不能满足当下需要,所有对集群或者集群中某个节点的操作都必需通过系统提供接口来完成.对于一个商用的分布式实时系统来说,如何应对突然出现的业务高峰:及时检测出集群中的故障节点并进行善后处理:对于集群内处理能力不同的节点进行负载均衡调节:系统因过大压力崩溃前进行过载保护:测试容器与运营容器同网测试的灰度发布能力等等.这些都是系统管理模块需要去解决的问题,也是一个系统

今天没有做循环创建显示:可以参考张鑫旭的文章:<基于HTML模板和JSON数据的JavaScript交互> 1.ashx页面代码 //下面的封装一般框架底层都是写好的:连接 数据库和获取DataTabel public SqlConnection getcon() { //连接本地数据库 server=localhost string M_str_sqlcon = "Server=(local);Initial Catalog=userlogin ;Uid=sa ;Pwd=sa ;&

Flink对于流处理架构的意义十分重要,Kafka让消息具有了持久化的能力,而处理数据,甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成. 在Streaming-大数据的未来一文中我们知道,对于流式处理最重要的两件事,正确性,时间推理工具.而Flink对两者都有非常好的支持. Flink对于正确性的保证 对于连续的事件流数据,由于我们处理时可能有事件暂未到达,可能导致数据的正确性受到影响,现在采取的普遍做法的通过高延迟的离线计算保证正确性,但是也牺牲了低延迟. Flink的正确性体现在计算窗口的定义符合

一. 1.对比:离线计算和实时计算 离线计算:MapReduce,批量处理(Sqoop-->HDFS--> MR ---> HDFS) 实时计算:Storm和Spark Sparking,数据实时性(Flume ---> Kafka ---> 流式计算 ---> Redis) 2.常见的实时计算(流式计算)代表 (1)Apache Storm (2)Spark Streaming (3)Apache Flink:既可以流式计算,也可以离线计算 二.Storm的体系结构