//计算图片md5 function img_MD5(img_path,callback) { plus.io.resolveLocalFileSystemURL(img_path, function(entry) { var fileReader = new plus.io.FileReader(); fileReader.readAsDataURL(entry); fileReader.onloadend = function(evt) { var format="image/jpeg&qu

今天靠大佬的帮助,成功的解决了一个弄了好久的问题.起因就是我们要对一个手机号进行加密. 加密方式是把一个字符串进行MD5加密之后,得到原始 16 字符二进制格式.然后把得到的这个字符作为AES的key对手机号加密,最后得到这结果. 最奇怪的就是得到二进制格式,我以前做过md5加密,得到的都是字符串,不管是32位的,还是16位,但是这次居然要二进制.最开始去百度,发现网上没有,最后还是问的我们大佬,需要引入一个crypto-js.min.js的文件,然后这里面能得到二进制格式的字符.下面我把这个文

背景介绍 Spark有多种集群运行模式,例如:Standalone,Yarn,Mesos.      下面就说一下如何在Mesos上运行Spark,这也是官方推荐的一种运行方式.      在运行Spark之前咱们先简略介绍一下Mesos.      Mesos计算框架是一个集群管理器,提供了有效的.跨分布式的应用或框架的资源隔离和共享,可以运行Haoop,Spark,Marathon等多种框架.使用Zookeeper实现容错机制,使用Linux Containers来隔离任务,支持多种资源计算

Running Spark on YARN 对 YARN (Hadoop NextGen) 的支持是从Spark-0.6.0开始的,后续的版本也一直持续在改进. Launching Spark on YARN 确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR指向包含Hadoop集群的(客户端)配置文件的目录.这些配置用于写入HDFS并连接到YARN ResourceManager.此目录中包含的配置将分发到YARN群集,以便应用程序使用的所有容器都使用相同的配置.如果配置引用了不受

以下是整理的Spark中的一些配置参数,官方文档请参考Spark Configuration. Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在SparkC

本文转自:http://ifeve.com/spark-mesos-spark/ 在Mesos上运行Spark Spark可以在由Apache Mesos 管理的硬件集群中运行. 在Mesos集群中使用Spark的主要优势有: 可以在Spark以及其他框架(frameworks)之间动态划分资源. 可以同时部署多个Spark实例,且各个实例间的资源分配可以调整. 工作原理 在独立部署的Spark集群中,下图里的Cluster Manager代表Spark master.然而,在Mesos集群中,

一般记录用户密码,我们都是通过MD5加密配置的形式.这里记录一下,MD5加密的工具类. package com.mms.utils; import java.security.MessageDigest; /** * Created by codermen on 2017/10/26. */ public class MD5Util { public static void main(String[] args) { String pwd = getMD5("99991"); Syst

Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的 conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在SparkConf上配置,然后传递给SparkContext.SparkConf 允许你配置一些通用的属性

Spark 介绍 核心概念 Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架,类似于 Hadoop,但有很多的区别. 最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中,不需要每次都写入 HDFS,更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中,可以获得更好的性能提升. 例如一次排序测试中,对 100TB 数据进行排序,Spark 比 Hadoop 快三倍,并且只需要十分之一的机器. Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点,处理的数据达到 PB 级别

模块,模块就是封装了特殊功能的代码. 模块分为三种: 自定义模块 第三方模块 内置模块 1.自定义模块 自定义模块就是自己定义的模块,如何import自定义模块,如下: (1)主程序与模块程序在同一目录下: 如下面程序结构: `-- src |-- mod1.py `-- test1.py 若在程序test1.py中导入模块mod1, 则直接使用import mod1或from mod1 import *; (2)主程序所在目录是模块所在目录的父(或祖辈)目录 如下面程序结构: `-- src

android中使用jni调用本地C++库 android平台上的本地库文件后缀 .so.类似windows上的dll文件. 要在android上使用jni.首先须要下载android ndk. 操作步骤,正常建立androidproject,然后在androidproject那里右键.属性,选择Android Tools -> Add Native Support.就能够为androidproject添加本地库支持. 加入支持后的androidproject,会添加jni文件夹,C++代码就写

1.json/pickle   略. 2.shelve模块 import shelve # shelve 以key value的形式序列化,value为对象 class Foo(object): def __init__(self, n): self.n = n s = shelve.open("shelve_test") name = ["alex", "rain", "test"] s["test"]

一.本人设想的TCP服务器有如下特性: 1.启动服务,一直监听端口. 2.有新连接(客户端)就通知用户.并把连接接收到的数据回调给用户. 3.客户端连接上后用户可在任意时间发送数据给它. 4.客户端断开时关闭或用户可手动关掉. 以上操作都可以不同线程在完成. 二.使用libuv遇到的问题 由于对libuv不熟悉+其文档,调用其函数时吃了不少苦头. 1.libuv的特性 libuv是基于event驱动的,当调用uv_run后就会一直启动event循环,阻塞其线程(event loop thread

16位大写 //生成MD5 public static String getMD5(String message) { String md5 = ""; try { MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5"); // 创建一个md5算法对象 byte[] messageByte = message.getBytes("UTF-8"); byte[] md5Byte = md.digest

将32为MD5摘要串转换为128位二进制字符串: /// <summary> /// 将字符串转成二进制 /// </summary> /// <param name="s">源字符串</param> /// <returns>二进制串</returns> internal static string ConvertStringToBinary(string s) { if (s.IsNullOrWhiteSpac

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

org.apache.spark.sql.functions是一个Object,提供了约两百多个函数. 大部分函数与Hive的差不多. 除UDF函数,均可在spark-sql中直接使用. 经过import org.apache.spark.sql.functions._ ,也可以用于Dataframe,Dataset. version 2.3.0 大部分支持Column的函数也支持String类型的列名.这些函数的返回类型基本都是Column. 函数很多,都在下面了. 聚合函数 approx_c

测试数据: id,name,age,comment,date 1,lyy,28,"aaa bbb",20180102020325 scala> var data = spark.read.format("csv").option("header",true).load("file:///E:/liyanyan/data/test.csv") scala> data.printSchema root |-- id:

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助. 官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/p

什么事sparkSQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用, 它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快 )易整合 )统一的数据访问方式 )兼容Hive )标准的数据连接 SparkSQL可以看做是一个转换层,向下对接各种不同的结构化数据源,向上提供不同的数据访问方式 RDD和Dataframe和DataSet RDD: 劣势是性能限制,它是一个JVM驻内存对象,