使用Stream已经快3年了,但是从未真正深入研究过Stream的底层实现. 今天开始把最近学到的Stream原理记录一下. 本篇文章简单描述一下自己对pipeline的理解. 基于下面一段代码: public static void main(String[] args) { List<String> list = Arrays.asList("123", "123123"); list.stream().map(item -> item+&qu

前段时间在做用户画像的时候,遇到了这样的一个问题,记录某一个商品的用户购买群,刚好这种需求就可以用到Redis中的Set,key作为productID,value 就是具体的customerid集合,后续的话,我就可以通过productid来查看该customerid是否买了此商品,如果购买了,就可以有相关的关联推荐,当然这只是系统中 的一个小业务条件,这时候我就可以用到SADD操作方法,代码如下: static void Main(string[] args) { ConnectionMult

管道概念 POSIX多线程的使用方式中, 有一种很重要的方式-----流水线(亦称为"管道")方式,"数据元素"流串行地被一组线程按顺序执行.它的使用架构可参考下图: 以面向对象的思想去理解,整个流水线,可以理解为一个数据传输的管道:该管道中的每一个工作线程,可以理解为一个整个流水线的一个工作阶段stage,这些工作线程之间的合作是一环扣一环的.靠输入口越近的工作线程,是时序较早的工作阶段stage,它的工作成果会影响下一个工作线程阶段(stage)的工作结果,即下

一,Execution Tree 执行树是数据流组件(转换和适配器)基于同步关系所建立的逻辑分组,每一个分组都是一个执行树的开始和结束,也可以将执行树理解为一个缓冲区的开始和结束,即缓冲区的整个生命周期. 大家知道,异步转换组件会结束输入缓冲区,创建新的输出缓冲区,所以,执行树的分组实际上通过异步转换组件来划分的,一个异步转换组件意味着上游执行树的结束和下游执行树的开始.当数据流经过异步转换组件,进入一个新的执行树,上一个执行树的缓冲区和相同数据就不再需要了,因为数据已经被传递到一个新的执行树和

原文链接:https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation-pipeline/ 管道聚合 $project Reshapes each document in the stream, such as by adding new fields or removing existing fields. For each input document, outputs one document. 修改文件的输入或输出流,例如增

使用管道(PipeLine)和批量(Batch)操作 前段时间在做用户画像的时候,遇到了这样的一个问题,记录某一个商品的用户购买群,刚好这种需求就可以用到Redis中的Set,key作为productID,value 就是具体的customerid集合,后续的话,我就可以通过productid来查看该customerid是否买了此商品,如果购买了,就可以有相关的关联推荐,当然这只是系统中 的一个小业务条件,这时候我就可以用到SADD操作方法,代码如下: static void Main(stri

MongoDB聚合管道 使用聚合管道可以对集合中的文档进行变换和组合. 管道是由一个个功能节点组成的,这些节点用管道操作符来进行表示.聚合管道以一个集合中的所有文档作为开始,然后这些文档从一个操作节点流向下一个节点 ,每个操作节点对文档做相应的操作.这些操作可能会创建新的文档或者过滤掉一些不符合条件的文档,在管道中可以对文档进行重复操作. 管道表达式只可以操作当前管道中的文档,不能访问其他的文档:表达式操作可以在内存中完成对文档的转换. 语法格式:   db.runCommand({ aggre

using MongoDB.Bson; using MongoDB.Driver; using MongoDB.Driver.Builders; using NationalUnion.AdGallery.Model; using NationalUnion.Common.Utility; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threa

C#对mongodb的分组查询操作,主要通过脚本或Aggregate方法来实现,以下通过一些实例作解析: 参考资料:http://www.tuicool.com/articles/2iqUZj   http://www.cnblogs.com/vnii/archive/2012/08/23/2652891.html   http://www.cnblogs.com/zhwl/archive/2013/12/19/3482140.html 1. 根据任务id进行分组,统计每个任务的浏览数量. pu

参考聚合管道简介 聚合管道 聚合管道是基于数据处理管道模型的数据聚合框架.文档进入一个拥有多阶段(multi-stage)的管道,并被管道转换成一个聚合结果.最基本的管道阶段提供了跟查询操作类似的过滤和文档转换.其他管道操作提供了根据特殊字段对文档的分组和排序,以及对数组的聚合,包括文档数组.另外,管道阶段可以使用操作符来完成某些任务如计算平均值或者连接字符串.管道阶段可以在管道中出现多次. 如图所示, 聚合管道提供了一种map-reduce的替代方案,并且在map-reduce的复杂性无法保证

一.引言 Jenkins 2.x的精髓是Pipeline as Code,那为什么要用Pipeline呢?jenkins1.0也能实现自动化构建,但Pipeline能够将以前project中的配置信息以steps的方式放在一个脚本里,将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来,实现单个任务难以完成的复杂流程,形成流水式发布,构建步骤视图化.简单来说,Pipeline适用的场景更广泛,能胜任更复杂的发布流程.举个例子,job构建工作在master节点,自动化测试脚本在slave节点,这时候je

最近在公司实践持续集成,使用到了Jenkins的Pipeline来提高团队基于ASP.NET Core API服务的集成与部署效率,因此这里总结一下. 一.关于持续集成与Jenkins Pipeline 1.1 持续集成相关概念 互联网软件的开发和发布,已经形成了一套标准流程,最重要的组成部分就是持续集成(Continuous integration,简称 CI) . 持续集成指的是,频繁地 (一天多次) 将代码集成到主干. 它的好处主要有两个: (1)快速发现错误.每完成一点更新,就集成到主干

一.总体介绍 总体介绍内容摘自 玩转Jenkins Pipeline(大宝鱼) 1.核心概念 Pipeline,简而言之,就是一套运行于Jenkins上的工作流框架,将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来,实现单个任务难以完成的复杂流程编排与可视化. Pipeline是Jenkins2.X的最核心的特性,帮助Jenkins实现从CI到CD与DevOps的转变 Pipeline是一组插件,让Jenkins可以实现持续交付管道的落地和实施. 持续交付管道(CD Pipeline)是将软件从版

Rancher Pipeline Pipeline,简单来说,就是一套运行于Rancher上的工作流框架,将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来,实现单个任务难以完成的复杂发布流程. Rancher Pipeline 主要在Rancher环境中用于运行持续集成.持续交付和持续部署任务,讲到pipeline就是敏捷开发的延伸的产物,我们不得不说持续集成.持续交付和持续部署. 持续集成:频繁地(一天多次)将代码集成到主干.每次集成都通过自动化的构建(包括编译,发布,自动化测试)来验证,从而尽

  1.Jenkins Pipeline总体介绍 Pipeline,简而言之,就是一台运行于Jenkins上的工作流框架,将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来,实现单个任务难以完成的复杂流程编排与可视化. Pipeline是Jenkins2.X最核心的特性,帮助Jenkins实现从CI到CD与DevOps的转变. 详细介绍可见https://jenkins.io/2.0 2.什么是Jenkins Pipeline Jenkins Pipeline是一组插件,让Jenkins可以实现持续

什么是pipeline 先介绍下什么是Jenkins 2.0,Jenkins 2.0的精髓是Pipeline as Code,是帮助Jenkins实现CI到CD转变的重要角色.什么是Pipeline,简单来说,就是一套运行于Jenkins上的工作流框架,将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来,实现单个任务难以完成的复杂发布流程.Pipeline的实现方式是一套Groovy DSL,任何发布流程都可以表述为一段Groovy脚本,并且Jenkins支持从代码库直接读取脚本,从而实现了Pipe

一.需求 A.B.C代表3个用户,第二列代表各自的得分,求A.B.C的最好成绩以及A.B.C最好成绩的均值 A 10 A 11 A 13 B 11 B 11 B 12 C 10 C 10 C 11 C 15 二.思路 先terms分组,求最大值,最后加一个pipeline均值.一开始想用bucket_script解决,实验发现走不通,但是bucket_script在聚合结果之上操作很有用 三.测试数据 PUT sport { "mappings": { "grade"

原文地址:http://blog.csdn.net/aixiaoyang168/article/details/72818804 Pipeline的几个基本概念: Stage: 阶段,一个Pipeline可以划分为若干个Stage,每个Stage代表一组操作.注意,Stage是一个逻辑分组的概念,可以跨多个Node. Node: 节点,一个Node就是一个Jenkins节点,或者是Master,或者是Agent,是执行Step的具体运行期环境. Step: 步骤,Step是最基本的操作单元,小到

上一篇文章<redis pipeline批量处理提高性能>中我们讲到redis pipeline模式在批量数据处理上带来了很大的性能提升,我们先来回顾一下pipeline的原理,redis client与server之间采用的是请求应答的模式,如下所示: Client: command1 Server: response1 Client: command2 Server: response2 - 在这种情况下,如果要完成10个命令,则需要20次交互才能完成.因此,即使redis处理能力很强,仍

Apache Beam实战指南 | 大数据管道(pipeline)设计及实践  mp.weixin.qq.com 策划 & 审校 | Natalie作者 | 张海涛编辑 | LindaAI 前线导读: 本文是 Apache Beam 实战指南系列文章第五篇内容,将对 Beam 框架中的 pipeline 管道进行剖析,并结合应用示例介绍如何设计和应用 Beam 管道.系列文章第一篇回顾 Apache Beam 实战指南 | 基础入门.第二篇回顾 Apache Beam 实战指南 | 玩转 Kaf

有视频:https://www.youtube.com/watch?v=BFaadIqWlAg 有代码:https://github.com/jem1031/pandas-pipelines-custom-transformers 幼儿级模型 一.模型训练 简单的preprocessing后,仅使用一个“属性”做预测,看看结果如何? #%% import pandas as pd import numpy as np import os from sklearn.model_selection