Apache Storm

最新在学习hadoop 、storm大数据相关技术，发现网上hadoop 、storm 相关学习视频少之又少，更可恶的是不少机构使用段海涛老师Hadoop视频进行商业买卖，气愤至急，我这里整理了传智播客段海涛老师的hadoop学习视频，分享出来给大家学习交流。 ps：传智播客是个不错的学习地方，段海涛老师视频中的表达也很有趣，中间还有内涵段子哈哈，希望大家多支持传智播客；此次分享只是供喜欢技术钻研新技术的同学学习交流，全新hadoop培训大纲，比之前七天的培训更加完善，非常适合想从事Hadoop开发学习的朋友们，另外整理java架构师的一些资料 教程下载地址： http://demo.liuy88.cn/jp0468.html 第一天 hadoop的基本概念 伪分布式hadoop集群安装 hdfs mapreduce 演示 01-hadoop职位需求状况.avi 02-hadoop课程安排.avi 03-hadoop应用场景.avi 04-hadoop对海量数据处理的解决思路.avi 05-hadoop版本选择和伪分布式安装.avi 06-hadoop版本选择和伪分布式安装2.avi 07-hdfs&mapreduce测试.avi 08-hdfs的实现机制初始.avi 09-hdfs的shell操作.avi 10-hadoop集群搭建的无密登陆配置.avi 第二天

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一、Atlas是什么？ 在当今大数据的应用越来越广泛的情况下，数据治理一直是企业面临的巨大问题。 大部分公司只是单纯的对数据进行了处理，而数据的血缘，分类等等却很难实现，市场上也急需要一个专注于数据治理的技术框架，这时Atlas应运而生。 Atlas官网地址： https://atlas.apache.org/ Atlas是Hadoop的数据治理和元数据框架。 Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务，使企业能够有效，高效地满足Hadoop中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统集成。 Apache Atlas为组织提供了开放的元数据管理和治理功能，以建立其数据资产的目录，对这些资产进行分类和治理，并为数据科学家，分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作功能。 Atlas支持各种Hadoop和非Hadoop元数据类型 提供了丰富的REST API进行集成 对数据血缘的追溯达到了字段级别，这种技术还没有其实类似框架可以实现 对权限也有很好的控制 ​ 二、架构原理 Atlas包括以下组件： 采用Hbase存储元数据 采用Solr实现索引 Ingest/Export 采集导出组件 Type System类型系统 Graph Engine图形引擎 共同构成Atlas的核心机制 所有功能通过API向用户提供，也可以通过Kafka消息系统进行集成

1.编写程序：从键盘上接受一个字母，若是大写字母按原样输出，若是小写字母则将 其转化为大写字母输出。 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int main() { char ch; printf("请输入一个字母:"); ch=getchar(); putchar(toupper(ch)); system("pause"); return 0; } 2.if 语句编程序求解下列式子，输入 x 后按下式计算 y 值并输出。 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int main() { int x,y; printf("请输入x:\n"); scanf("%d",&x); if(0<=x<=8){ y=x+2*x*x+10; }else{ y=x-3*x*x*x-9; } printf("y的值为:"); printf("%d",y); system("pause"); return 0; } 3. 用 if…else 语句编程实现：输入 一个学生成绩（百分制），对成绩进行等级划分： 当成绩大于等于 90 分时输出“优秀”；//当成绩大于等于 80 分且小于 90 分时输出“良 好”；//当成绩大于等于 70 分且小于 80 分时输出“中等”；//当成绩大于等于 60 分且小于 70 分时输出“及格”；/

前言 作为一个喜欢看书的“少年”，每次一到大型电商促销活动，总不会忘记去收藏夹看看，有哪些好书有打折优惠。往往这个时候，我总能收割一波价格实惠，质量又高的好书。但是，书可不是装饰品，买来还是需要静下心来去阅读的，所以我一般都会在平时下班回家或者周末抽出一部分时间去看书，毕竟“ 书籍是程序员进步的阶梯 ”~本期文章，我就来分享一下，最近在看的几本书，并附带一些自己的感想，希望对你们有所帮助！ 海量数据处理与大数据技术实战 第一本就是冰河大佬于今年9月首次出版的《海量数据处理与大数据技术实战》。相信部分小伙伴对这本书可能不会感到陌生，一方面是因为我之前在写其他技术文章的时候，有时候会引用了一些书中的内容，并在文章中多次为大家谈到这本书。这本书我个人感觉非常适合想转行从事或者系统学习大数据的技术开发人员。书中对于技术的讲解正如冰河本人那样严谨，总的来说， 是大数据领域中不可多得的一本好书 ！下面让我来简单介绍一下这本书的内容。 本书一共分为4大篇，第一篇是「大数据基础篇」，主要介绍了大数据处理概论，离线批处理技术 Hadoop 和在线实时处理技术 Storm ；第二篇是「大数据离线批处理技术篇」，介绍了如何安装配置Hadoop集群，并系统地介绍了 HDFS ， MapReduce 和 Sqoop ；第三篇是「大数据在线实时处理技术篇」，介绍了海量数据采集利器 Flume

主题： 腾讯云数据库MySQL高可用实践 大纲： 1. 给刚进入数据库行业新人的一些建议 2. 目前腾讯云RDS的可用性达到了99.9999%，需要做好哪些工作才能达到如此高的稳定性 3. 腾讯云RDS的性价比很高，请问都包含了哪些方面 4. TXSQL的好处 5. 腾讯云下关于MySQL高可用还需要使用者额外去监控哪些内容 听说3306π要搞事情了 是啊，马上要搞3306π深圳站了 啊，是吗？哪天啊，在哪里办，怎么报名？ 12月19日 ，就在 深圳南山区海岸城 ，点文末的原文链接或者扫描二维码就可以报名了，一起来吹吹牛逼。 嘉宾自我介绍 杨杰 架构师 CDB/CynosDB数据库管控平台架构师，TXSQL内核源码贡献者，腾讯内部开源MySQL 无锁备份工具作者 01 很多小伙伴进入数据库行业，都会把进入腾讯作为目标，杨老师作为过来人可否给大家一些建议吗？ 以我自身的经历来说，进入数据库行业也是偶然的机会。在腾讯数据库团队已经是第8个年头，最近几年招聘工作也比较多，算是有些心得吧。对于毕业生来说，我关注的是基础的技术能力、逻辑思维和技术热情。基础能力包括编程语言基础、数据结构和算法，这方面是硬实力，不可或缺但比较容易掌握，建议可以多刷题。 逻辑思维能力，即分析问题的能力，对所做的事情是有一个较全面的认识，对项目/技术有思考。 技术热情比较好理解，就不在赘述了。 对于已经在职同学来说

微博机器学习平台使用 Flink 实时处理用户行为日志和生成标签，并且在生成标签后写入存储系统。 为了降低存储系统的 IO 负载，有批量写入的需求，同时对数据延迟也需要进行一定的控制，因此需要一种有效的消息聚合处理方案。 在本篇文章中我们将详细介绍 Flink 中对消息进行聚合处理的方案，描述不同方案中可能遇到的问题和解决方法，并进行对比。 基于 flatMap 的解决方案 这是我们能够想到最直观的解决方案，即在自定义的 flatMap 方法中对消息进行聚合，伪代码如下： 对应的作业拓扑和运行状态如下： 该方案的优点如下： 逻辑简单直观，各并发间负载均匀。 flatMap 可以和上游算子 chain 到一起，减少网络传输开销。 使用 operator state 完成 checkpoint，支持正常和改并发恢复。 与此同时，由于使用 operator state，因此所有数据都保存在 JVM 堆上，当数据量较大时有 GC/OOM 风险。 使用 Count Window 的解决方案 对于大规模 state 数据，Flink 推荐使用 RocksDB backend，并且只支持在 KeyedStream 上使用。与此同时，KeyedStream 支持通过 Count Window 来实现消息聚合，因此 Count Window 成为第二个可选方案。 由于需要使用 KeyedStream

微博机器学习平台使用 Flink 实时处理用户行为日志和生成标签，并且在生成标签后写入存储系统。为了降低存储系统的 IO 负载，有批量写入的需求，同时对数据延迟也需要进行一定的控制，因此需要一种有效的消息聚合处理方案。 在本篇文章中我们将详细介绍 Flink 中对消息进行聚合处理的方案，描述不同方案中可能遇到的问题和解决方法，并进行对比。 基于 flatMap 的解决方案 这是我们能够想到最直观的解决方案，即在自定义的 flatMap 方法中对消息进行聚合，伪代码如下： 对应的作业拓扑和运行状态如下： 该方案的优点如下： 逻辑简单直观，各并发间负载均匀。 flatMap 可以和上游算子 chain 到一起，减少网络传输开销。 使用 operator state 完成 checkpoint，支持正常和改并发恢复。 与此同时，由于使用 operator state，因此所有数据都保存在 JVM 堆上，当数据量较大时有 GC/OOM 风险。 使用 Count Window 的解决方案 对于大规模 state 数据，Flink 推荐使用 RocksDB backend，并且只支持在 KeyedStream 上使用。与此同时，KeyedStream 支持通过 Count Window 来实现消息聚合，因此 Count Window 成为第二个可选方案。 由于需要使用 KeyedStream

最后更新时间: 2020-12-12 01:00 CS 6120: Advanced Compilers: The Self-Guided Online Course - (cornell.edu) 高级编译器：在线自学课程 得分:111 | 评论:12 Who Americans spend their time with, by age - (ourworldindata.org) 美国人与谁共度时光，按年龄划分 得分:180 | 评论:124 GnuCOBOL 3.1.1 - (sourceforge.net) 格努科博3.1.1 得分:92 | 评论:111 Pointer Pointer (2012) - (pointerpointer.com) 指针指针（2012） 得分:344 | 评论:50 The 'Japanese Bob Ross': How a 73-year-old artist took YouTube by storm - (cnn.com) “日本人鲍勃·罗斯”：一位73岁的艺术家如何风靡YouTube 得分:117 | 评论:24 Smash Training Retrospective - (waleedkhan.name) 扣球训练回顾 得分:7 | 评论:1 Implementing Rust's Dbg in Python - (rtpg

主题： 腾讯云CES自动化运维架构及最佳实践 大纲： 1. 如何看待“运维”在公司的定位和未来的发展方向 2. 做好自动化运维架构需要关注哪些方面 3. 运维岗位必备技能 4. 提效处理故障方面的建议 5. 腾讯云CES方面的运维架构有哪些独到之处 听说3306π要搞事情了 是啊，马上要搞3306π深圳站了 啊，是吗？哪天啊，在哪里办，怎么报名？ 12月19日 ，就在 深圳南山区海岸城 ，点文末的原文链接或者扫描二维码就可以报名了，一起来吹吹牛逼。 嘉宾自我介绍 李明 高级运维工程师 曾先后在携程、华为云等公司从事多年MySQL DBA的工作，目前在腾讯负责腾讯云Elasticsearch，CTSDB产品的运维工作。对于ES、CTSDB在日志分析、大数据搜索、时序分析等场景的使用有丰富的实践经验。 01 李老师，很多人都在谈脱离传统运维模式，更好的帮助业务前行。您是如何看待“运维”在公司的定位和未来的发展方向呢？ 运维作为一个比较传统的岗位，在当前大量中小企业都拥抱上云或自动化程度越来越 高 的背景下，其工作的定位的却是受到了一些影响，以前需要专业运维来部署的一些环境，现在并不是那么需要了，但这并不意味着运维岗位的生存将受到很大的影响。 只是对运维人员提出了更高的要求，一方面需要运维人员对所服务的产品本身的特性，要相对开发人员有更深的认识，从而指导其更开发出更专业的产品