shufflegrouping storm 伪随机

2024-10-03

Storm-6 Storm的并行度、Grouping策略以及消息可靠处理机制简介

概念: 配置并行度动态的改变并行度流分组策略----Stream Grouping 消息的可靠处理机制概念: Workers (JVMs): 在一个节点上可以运行一个或多个独立的JVM 进程.一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的machine上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线

高端黑链SEO—恶意JS脚本注入访问伪随机域名

摘要:我们的服务器又出入侵事故了.有客户的 html 网页底部被插入了一段 js 脚本,导致访客打开网页时被杀毒软件警告网站上有恶意代码.在黑链 SEO 中这是常见的手法,但奇特的地方就在于我们这次捕获到的代码,会根据当前的时间戳生成一个(伪)随机域名,然后定... 我们的服务器又出入侵事故了.有客户的 html 网页底部被插入了一段 js 脚本,导致访客打开网页时被杀毒软件警告网站上有恶意代码.在黑链 SEO 中这是常见的手法,但奇特的地方就在于我们这次捕获到的代码,会根据当前的时间戳生成一个

c# 解决Randoms伪随机重复问题

/// <summary> /// 解决伪随机问题 /// </summary> public static void Random() { ; ; i < ; i++) { ]; System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider rng = new System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider(); rng.GetBytes(bytes); t = Bit

【转】 DOTA2中的伪随机及其lua实现

因为单纯的随机确实会影响到竞技性,所以dota2引入的是伪随机机制,在大量的技能中,比如说混沌的混乱之箭.剑圣的剑舞.冰女的冰霜领域之类的技能,都利用了伪随机机制. 而纯随机,或者标准正态分布并不会因为之前的结果影响此次技能的效果,因为他们的每次计算是互相独立的. 所以,从魔兽争霸3继承来的PRD(Pseudo Random Distribution)机制就被引入啦,具体的实现原理是这样的,每次的运行,都使用一个不断增加的概率来进行计算,如果这个事件一直触发不成功,那么概率就不断上升,直到事件发

java 解决Hash(散列)冲突的四种方法--开放定址法(线性探测,二次探测,伪随机探测)、链地址法、再哈希、建立公共溢出区

java 解决Hash(散列)冲突的四种方法--开放定址法(线性探测,二次探测,伪随机探测).链地址法.再哈希.建立公共溢出区标签: hashmaphashmap冲突解决冲突的方法冲突 2016-08-21 22:13 6303人阅读评论(10) 收藏举报分类: java 提高篇(24) 面试题收录(10) 版权声明:觉得此文有用的,不嫌麻烦的,就留个言呐,或者点个赞呐(额,就是文章底部的“顶”啦),要是嫌弃麻烦呢,也麻烦点个赞嘛,要是实在不想点赞呢,也不是不可以. 但是,你要是想

众妙之门玄之又玄，游戏系统中的伪随机(Pseudo-Randomization)和真随机(True-Randomization)算法实现Python3

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_212 有人说,如果一个人相信运气,那么他一定参透了人生.想象一下,如果你在某款moba游戏中,在装备平平,队友天坑的情况下,却刀刀暴击,在一小波gank中轻松拿下五杀,也许你会感叹自己的神操作和好运气,但其实,还有另外一种神秘的力量在支配着这一切,那就是:随机算法. 伪随机(Pseudo-Randomization) 其实,竞技游戏通常是拒绝随机性干预的,因为它干扰了玩家实际操作水平的考量.但是,应对突发情况也应该是玩家应变能

Python Random模块生成伪随机数字

This module implements pseudo-random number generators for various distributions. 对于整数,有一个范围的均匀选择: 对于序列,存在随机元素的均匀选择,产生就地列表的随机置换的函数,以及用于无替换的随机采样的函数 Almost all module functions depend on the basic function random(),其在半开放范围[0.0,1.0)中均匀地生成随机浮点数. 一.整数的函数

Storm伪分布式搭建

配置zookeeper 下载zookeeper tar包解压:tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /root/training/ 配置 cd /root/training/zookeeper-3.4.10/conf mv zoo_sample.cfg zoo.cfg vim zoo.cfg # 指定zookeeper数据路径,需要mkdir tmp dataDir=/root/training/zookeeper-3.4.6/tmp # 配置server

ubantu14.04安装storm伪分布式

1.安装jdk 安装:sudo apt-get install openjdk-7-jdk 配置: 修改文件 sudo nano /etc/profile , 添加以下内容: 立即执行使之生效: 2.安装依赖库文件 3.安装ZMQ 下载 zeromq-2.1.7.zip ,下载地址 http://download.zeromq.org,如果链接打不开的,则链接:https://pan.baidu.com/s/1VUB_jKNQQOwvqkLhofSBYw 密码:cxp0 进入解压文件夹,依次执行

游戏开发中伪随机正态分布JavaScript

在游戏开发中经常遇到随机奖励的情况,一般会采取先生成数组,再一个一个取的方式发随机奖励. 下面是js测试正态分布代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <canvas id="myCanvas"

随机数生成程序代码（伪随机<stdlib.h> ）

#include <stdio.h> #include <string> #include <stdlib.h> #include <algorithm> #include <time.h> using namespace std; int a[100]; void Fill_random_int(int cnt) { int i; for(i=0; i<cnt; i++) { a[i]=rand()%100; //保证随机数生成在100以

[转]FPGA入门——basys2开发板的伪随机gold码的生成

本文原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/risten/p/4166169.html 1.系统原理通过频率控制字选择相位步进,产生访问ROM的地址,进而控制DAC的输出波形与频率.整个系统由时钟生成.相位累加.ROM.DAC组成.限于basys2开发板的限制,本次将输出DAC替换为8个led灯显示. 2.系统设计 2.1 时钟生成 1 library IEEE; 2 use IEEE.STD_LOGIC_1164.ALL; 3 use IEEE.STD_LOGIC

Java解决Hash(散列)冲突的四种方法--开放地址法(线性探测,二次探测,伪随机探测)、链地址法、再哈希、建立公共溢出区

最近时间有点紧,暂时先放参考链接了,待有时间在总结一下: 查了好多,这几篇博客写的真心好,互有优缺点,大家一个一个看就会明白了: 参考 1. 先看这个明白拉链法(链地址法),这个带源码,很好看懂,只不过是只讲了拉链法一种: 2. 再看这个比较全的,四种全讲了,链接,这篇比较形象,有图.但是这两篇都没有仔细介绍优缺点: 3. 最后看优缺点,点击这里:

storm教程

二.安装部署一.storm伪分布式安装 (一)环境准备1.OS:debian 72.JDK 7.0 (二)安装zookeeper1.下载zookeeper并解压 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.6/zookeeper-3.4.6.tar.gz tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz2.准备配置文件cd confcp zoo_sample.cfg zoo.cfg 3.启动zoo

Storm 入门的Demo教程

Strom介绍 Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,最早开源于github,从0.9.1版本之后,归于Apache社区,被业界称为实时版Hadoop.随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍,比如网站统计.推荐系统.预警系统.金融系统(高频交易.股票)等等,大数据实时处理解决方案(流计算)的应用日趋广泛,目前已是分布式技术领域最新爆发点,而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流. Storm的核心组件 Nimbus:即Storm的Master,负

SpringBoot整合Kafka和Storm

前言本篇文章主要介绍的是SpringBoot整合kafka和storm以及在这过程遇到的一些问题和解决方案. kafka和storm的相关知识如果你对kafka和storm熟悉的话,这一段可以直接跳过!如果不熟,也可以看看我之前写的博客.一些相关博客如下. kafka 和 storm的环境安装地址:http://www.panchengming.com/2018/01/26/pancm70/ kafka的相关使用地址:http://www.panchengming.com/2018/01

【Storm篇】--Storm分组策略

一.前述 Storm由数源泉spout到bolt时,可以选择分组策略,实现对spout发出的数据的分发.对多个并行度的时候有用. 二.具体原理 1. Shuffle Grouping 随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同.轮询,平均分配 2. Fields Grouping(相同fields去分发到同一个Bolt)按字段分组,比如,按"user-id"这个字段来分组,那么具有同样"user-id"的

day18-19 Storm

课程介绍课程名称:Storm是什么课程目标: 通过该课程的学习能够了解离线计算与流式计算的区别.掌握Storm框架的基础知识.了解流式计算的一般架构图. 课程大纲: 1. 离线计算是什么? 2. 流式计算是什么? 3. 流式计算与离线计算的区别? 4. Storm是什么? 5. Storm与Hadoop的区别? 6. Storm的应用场景及行业案例 7. Storm的核心组件(重点掌握) 8. Storm的编程模型(重点掌握) 9. 流式计算的一般架构图(重点掌握) 背景介绍 Storm背景

大数据入门第十六天——流式计算之storm详解（一）入门与集群安装

一.概述今天起就正式进入了流式计算.这里先解释一下流式计算的概念离线计算离线计算:批量获取数据.批量传输数据.周期性批量计算数据.数据展示代表技术:Sqoop批量导入数据.HDFS批量存储数据.MapReduce批量计算数据.Hive批量计算数据.***任务调度 ,hivesql .调度平台 .Hadoop集群运维 .数据清洗(脚本语言) .元数据管理 .数据稽查 .数据仓库模型架构相关技术栈与应用流式计算流式计算:数据实时产生.数据实时传输.数据实时计算.实时展示代表技术:Fl

Storm架构和编程模型总结

1. 编程模型 DataSource:外部数据源 Spout:接受外部数据源的组件,将外部数据源转化成Storm内部的数据,以Tuple为基本的传输单元下发给Bolt Bolt:接受Spout发送的数据,或上游的bolt的发送的数据.根据业务逻辑进行处理.发送给下一个Bolt或者是存储到某种介质上.介质可以是Redis可以是mysql,或者其他. Tuple:Storm内部中数据传输的基本单元,里面封装了一个List对象,用来保存数据. StreamGrouping:数据分组策略 7种:shuf

Storm-源码分析-Streaming Grouping (backtype.storm.daemon.executor)

executor在发送outbounding message的时候, 需要决定发送到next component的哪些tasks 这里就需要用到streaming grouping, 1. mk-grouper 除了direct grouping, 返回的是grouper function, 执行该grouper function得到target tasks list direct grouping返回, :direct (defn- mk-grouper "Returns a functi

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