转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/EQgDUSf3TK0oVg1xmg-49Q Checkpoint是Spark Streaming中的核心机制,它为应用程序的7*24小时LongRunning提供保证.Spark Checkpoint是基于JVM Serializable机制来实现,它会定时将整个Checkpoint对象从内存中序列化到外部存储(如HDFS),在应用程序异常重启时,对它进行反序列化,从而恢复到重启之前的状态. 但是基于JVM Serializable

linux内核打印数据到串口控制台问题 原文来源:http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 1.查看当前控制台的打印级别 cat /proc/sys/kernel/printk 4    4    1    7 其中第一个“4”表示内核打印函数printk的打印级别,只有级别比他高的信息才能在控制台上打印出来,既 0-3级别的信息 2.修改打印 echo "新的打印级别  4    1    7" >/proc/sys/kernel/pr

一.前言 用Qt开发已经九年了,期间用Qt做过不少的项目,在各种项目中有个功能很常用,尤其是涉及到数据记录存储的项目,那就是需要对查询的数据进行导出到Excel,或者导出到Pdf文件,或者直接打印查询的数据,其中导出数据到Excel最常见,基本上有三种方法. 方法一使用QAxObject,小数据量还可以,数据量一大直接懵逼,性能指数级下降,而且不支持跨平台,只能在WIN上玩一玩,对于大量的linux开发者来说,直接废了. 方法二使用第三方开源的QtXlsx,这个做的还是可以,使用人群也比较多,据

简介: Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式,可以简单理解成: Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列, Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了. 一.基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据.Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的.receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spar

SparkStreaming接收Kafka数据的两种方式 SparkStreaming接收数据原理 一.SparkStreaming + Kafka Receiver模式 二.SparkStreaming + Kafka Direct模式 三.Direct模式与Receiver模式比较 SparkStreaming2.3+kafka 改变 四.SparkStreaming+Kafka维护消费者offset 五.实例:SparkStreaming集成Kafka,读取Kafka中数据,进行数据统计计

先取数据地址,转换成单字节长度的类型(unsigned char)的指针,然后按照十六进制逐字节打印即可,格式为“%.2x”. sizeof()函数获取数据的字节数. /* $begin show-bytes */ #include <stdio.h> /* $end show-bytes */ #include <stdlib.h> #include <string.h> /* $begin show-bytes */ typedef unsigned char *b

在项目中使用spark-stream读取kafka数据源的数据,然后转成dataframe,再后通过sql方式来进行处理,然后放到hive表中, 遇到问题如下,hive-metastor在没有做高可用的情况下,有时候会出现退出,这个时候,spark streaminG的微批作业就会失败, 然后再启重动hive-metastore进程后,作业继续正常执行,数据就有丢失. 分析如下: 第一步,观察日志发现, 我原来的代码这么写的: xx.foreachRdd(rdd=> processRdd(rdd

pprint模块提供了一个美观地打印Python数据结构的方式.假设是要格式化的数据结构里包括了非基本类型的数据,有可能这样的数据类型不会被载入.比方数据类型是文件.网络socket.类等.本模块格式化时,尽可能保持一个对象一行表示.而且当超过同意宽度时也会自己主动换行表示.全部字典数据类型,都会先按键来排序.然后再进行格式化输出. class pprint.PrettyPrinter(indent=1, width=80, depth=None, stream=None, *, compact

随着公司业务发展,对大数据的获取和实时处理的要求就会越来越高,日志处理.用户行为分析.场景业务分析等等,传统的写日志方式根本满足不了业务的实时处理需求,所以本人准备开始着手改造原系统中的数据处理方式,重新搭建一个实时流处理平台,主要是基于hadoop生态,利用Kafka作为中转,SparkStreaming框架实时获取数据并清洗,将结果多维度的存储进HBase数据库. 整个平台大致的框架如下: 操作系统:Centos7 用到的框架: 1. Flume1.8.0 2. Hadoop2.9.0 3.

C# API接收到数据后,反序列化后直接返回null,而不会给出错误提示,所以不好排查错误. 通过在api中直接进行反序列化,能够得到错误明细: 没有报错的时候,request会直接为null,不会报错. public Response ChangedData([FromBody]Request<AutoProcessDataParameter> request) { //添加该读取语句,直接反序列化,能够抛出exception var content = Request.Content.Re

例子1 : ableprint = function(data,cstring,deepIndex) --第二个参数可以为空,第三个参数不要手动添加,它是用来进行打印深度控制的. if data == nil then print("core.print data is nil"); end end if cstring == nil then cstring = "" end local cs = cstring .. " "; print(c

通过一天的视频学习,认识了jdbc的连接原理前来小结: 游标读取数据库表的行一次读取一个,getXxx()方法读取表的列一个数据 next()方法可以让游标下移 可以把数据库的表看做是一个类,每条记录就是一个对象,所以要封装表 测试类 Jdbc08 .java /** * 练习查询 db4的emp数据然后打印 * 定义一个方法,查询emp表的数据将其封装为对象,然后装在集合. * 1.定义类emp类 * 2.定义方法public 返回List<Emp> findAll() * 3.实现方法 s

正文 首先打开spark官网,找一个自己用版本我选的是1.6.3的,然后进入SparkStreaming   ,通过搜索这个位置找到Kafka, 点击过去会找到一段Scala的代码 import org.apache.spark.streaming.kafka._ val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext, [ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Ka

在mcu上开发应用时,使用串口打印调试信息是最常用的调试手段之一.printf是c标准库提供的函数,可以方便输出格式化的信息.但针对不同的mcu芯片,printf函数要能正常工作,需要做一些移植和适配工作.本文以at89c51为例,讲解printf的适配. 1. printf的原理 printf是一个可变参数函数,它根据用户提供的格式化字符串.可变参数,构造出一个最终要输出的字符串,然后调用stdio库的putchar函数打印输出信息到相应的设备.putchar针对不同的平台.不同的应用场景有不

pprint是一个标准库,它提供了pprint()函数 ,用来打印复杂数据时更漂亮 >>> from pprint import pprint >>> data = [(0, {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D', 'e': 'E', 'f': 'F', 'g': 'G', 'h': 'H'}), (1, {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D', 'e': 'E', 'f': 'F', '

PrintDbGrideh1.BeforeGridText.Clear;//添加 PrintDbGrideh1.BeforeGridText.Add( '订单 '); PrintDBGridEh1.PageFooter.CenterText.Text:='第 &[Page] 页/共 &[Pages] 页'; PrinterPreview.Orientation:= poLandscape; //横向打印:需要引用 Printers 单元 PrintDBGridEh1.Options :=[

转载自:https://blog.csdn.net/weixin_41615494/article/details/7952173 一.基于Receiver的方式 原理 Receiver从Kafka中获取的数据存储在Spark Executor的内存中,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据,如果突然数据暴增,大量batch堆积,很容易出现内存溢出的问题. 在默认的配置下,这种方式可能会因为底层失败而丢失数据.如果要让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的

环境 spark-2.2.0 kafka_2.11-0.10.0.1 jdk1.8 配置好jdk,创建项目并将kafka和spark的jar包添加到项目中,除此之外还需要添加spark-streaming-kafka-*****.jar,笔者这里用的是spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.2.0.jar,可在spark官网上自行下载 import java.util.Arrays; import java.util.Collection; import java.u

简单理解为:Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列,Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据 Receiver 使用Kafka的高层次Consumer API来实现.receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据.然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据.如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的预写

如图,打印内容压在框线上,但是打印预览是正常的 预览图如下,预览是正常的 预览用PDF!命令,导出PDF,也是正常的,就直接打印有问题,不是打印机的问题,用Adobe PDF打印机也是不行 如果只有一例的话用上述命令保存PDF文件可以解决, 如果大批量的话,调整样式,右缩进0.05CM 让多余的显示在下一行就可以了,哪怕多缩进一些

代码A如下: def func(*kargs):     return kargs, l = func(5,3,4,5,6) for i in l:          print (i) 打印结果: (5, 3, 4, 5, 6) 代码B如下: def func(*kargs):        return kargs l = func(5,3,4,5,6) for i in l:          print (i) 打印结果: 5 3 4 5 6 乍一看两个程序一样 但是结果确实不一样的 一