文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的 采样个数 是 声道数 ; 该 声音单元 ( 帧 ) 中的 采样大小 是 样本位数 与 声道数 乘积 ; 下面的代码是 【Android...高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 博客中的 Oboe 音频流创建时 的代码 , 设置 Oboe 音频流 的参数如下 ; 设置的 采样格式 是 oboe::AudioFormat...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
本文比较了按元素求和两个序列时几种方法的性能： 使用while循环 使用for循环 将for循环用于列表推导 使用第三方库 numpy 但是，性能并不是开发软件时唯一关心的问题。...换句话说，我们将采用两个大小相同的序列（列表或数组），并使用通过从输入中添加相应元素而获得的元素来创建第三个序列。...numpy数组可能是处理大型数组的更好选择。当数据更大时，性能优势通常会更大。 可能会更好。...在这种情况下，它们显示相同的关系，使用时甚至可以提高性能numpy。 嵌套循环 现在让我们比较嵌套的Python循环。 使用纯Python 我们将再次处理两个名为x和y的列表。...结果汇总 下图总结了获得的结果： ? 结论 本文比较了按元素添加两个列表或数组时Python循环的性能。结果表明，列表理解比普通的for循环要快，而while循环则要快。
真的要比较 for 和 foreach 的性能吗？...（内附性能比较的实测数据） 2017-12-07 15:30 小伙伴告诉我，List.Find 方法比 List.FirstOrDefault...接下来的分析才发现，没这么简单。 Find V.S. FirstOrDefault 我写了两段代码，然后在单元测试中测量它们的性能。方法我按不同顺序写了两遍，试图降低初始化影响和偶然事件的影响。...很明显，数据量太少不好测量，也收到单元测试本身的影响。我们需要增大数据量，以减少那些因素的影响。 ? 居然真的存在性能差异！！！而且，Find 是 FirstOrDefault 性能的两倍！！！...如果要验证这个问题，我就需要比较数组了。 List V.S. Array 改写我们的测试代码，这回的 For 方法有两个重载，一个列表一个数组。
动态切换join策略 Spark 支持许多 Join 策略，其中 broadcast hash join 通常是性能最好的，前提是参加 join 的一张表的数据能够装入内存。...在AQE之前，用户没法自动处理Join中遇到的这个棘手问题，需要借助外部手动收集数据统计信息，并做额外的加验，分批处理数据等相对繁琐的方法来应对数据倾斜问题。...AQE 自动调整 reducer 的数量，减小 partition 数量。Spark 任务的并行度一直是让用户比较困扰的地方。...而且由于 Spark Context 整个任务的并行度，需要一开始设定好且没法动态修改，这就很容易出现任务刚开始的时候数据量大需要大的并行度，而运行的过程中通过转化过滤可能最终的数据集已经变得很小，最初设定的分区数就显得过大了...预测数据性能平均提升30%。由于数据输入源不一样，目前是分别两个 pipelines 在跑历史和预测数据，产生的表的数目也不太一样，因此做了分别的评估。
问题背景在 Python 中，我们可以通过 += 和 = … + 完成累加操作，在实际开发过程中我们一般会优先选择 +=，然而最近在对比 += 和 = … + 的性能时出现了 += 反而更慢的现象。...解决方案为了准确地评估 += 和 = … + 的性能差异，我们编写了一个简单的测试脚本，封装了两个函数并使用 timeit 测试模块来测量它们的执行时间。...为了进一步探究原因，我们使用 dis 模块来查看这两个函数的字节码：>>> import dis>>> dis.dis(testAccumEqualPlus) 2 0 LOAD_CONST...两者之间的区别在于，INPLACE_ADD 会直接修改操作数的值，而 BINARY_ADD 则会创建一个新的对象。因此，+= 操作需要花费更多的时间来更新操作数的值。...综合以上分析，我们可以得出结论，在 Python 中，= … + 比 += 的执行速度更快，原因在于 += 使用 INPLACE_ADD 指令，直接修改操作数的值，而 = … + 使用 BINARY_ADD
导读 深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。...大纲 Apache Flink和Apache Spark简介 关键特性比较 性能基准和可扩展性 针对特定用例选择正确工具的建议 结论 Apache Flink 和 Apache Spark 简介...性能基准和可扩展性： 根据性能基准和可扩展性深入比较Flink和Spark。了解他们如何处理处理速度、内存计算、资源管理等。...处理速度： Flink擅长低延迟、高吞吐量的流处理，而Spark以快速的批处理能力着称。这两个框架都可以快速处理大量数据，Flink专注于实时分析，而Spark则迎合批量数据处理任务。...资源管理：Flink和Spark可以根据工作负载需求动态分配和释放资源，从而有效地管理资源。这使得两个框架都可以水平扩展，在分布式环境中处理跨多个节点的大规模数据处理任务。
Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.kryo.registrator...", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g") val sc: SparkContext...user=root&password=yangsiyi" val rows = sqlContext.jdbc(mySQLUrl, "person") val tableName = "spark...table.put(put) println("insert into success") } } 然而并没有什么乱用，发现一个问题，就是说，在RDD取值与写入HBASE的时候...Count()是可以获取到，但是如果我要在configuration中set列，然后进行查询就会报错了。暂时各种办法尝试无果，还在想办法，也不明原因。 ?
现在Java中实现并发编程存在多种方式，我们希望了解这么做所带来的性能提升及风险是什么。从经过260多次测试之后拿到的数据来看，还是增加了不少新的见解的，这里我们想和大家分享一下。 ?...我们来通过两个任务来进行测试，一个是CPU密集型的，一个是IO密集型的，同样的功能，分别在4种场景下进行测试。不同实现中线程的数量也是一个非常重要的因素，因此这个也是我们测试的目标之一。...注意，上图是从20000毫秒开始的。 1. 线程过少会浪费CPU，而过多则会增加负载 从图中第一个容易注意到的就是柱状图的形状——光从这4个数据就能大概了解到各个实现的表现是怎样的了。...测试中我们使用的是公用的线程池。 5. 单线程的性能跟最快的结果相比要慢7.25倍 并发能够提升7.25倍的性能，考虑到机器是8核的，也就是说接近是8倍的提升！还差的那点应该是消耗在线程的开销上了。...基础库 我们是在EC2的c3.2xlarge实例上运行的本次测试，它有8个vCPU核以及15GB的内存。vCPU是因为这里用到了超线程技术，因此实际上只有4个物理核，但每个核模拟成了两个。
Apache Spark 为数据科学提供了许多有价值的工具。...随着 Apache Spark 1.3.1 技术预览版的发布，强大的 Data Frame API 也可以在 HDP 上使用数据科学家使用数据挖掘和可视化来帮助构造问题架构并对学习进行微调。...我们将通过一系列的博客文章来描述如何结合使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来使探索性数据科学简单化。...在之前的步骤中，Zeppelin、Spark 1.3.1 和 Hadoop 2.6 已经构建好了。...在下一篇文章中，我们将深入讨论一个具体的数据科学问题，并展示如何使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来创建一个使用 HDP、Spark 和 Zeppelin 的数据科学项目。
java中的各种锁性能比较及原理 多线程的缘由 进程间的切换耗费的代价太大，因此需要一种花销小，切换快的多任务操作方式。 一个进程中可以同时运行多个线程，彼此之间使用相同的地址空间，共享大部分数据。...在并发量较小的多线程应用程序中，ReentrantLock与synchronized性能相差无几，但在高并发量的条件下，synchronized性能会迅速下降几十倍，而ReentrantLock的性能却能依然维持一个水准...但是，在实际复杂的多线程应用程序中，可能存在多个临界资源，这时候我们可以借助Semaphore信号量来完成多个临界资源的访问。...Semaphore的锁释放操作也由手动进行，因此与ReentrantLock一样，为避免线程因抛出异常而无法正常释放锁的情况发生，释放锁的操作也必须在finally代码块中完成。...JVM为此类操作特意提供了一些同步类，使得使用更方便，且使程序运行效率变得更高通过相关资料显示，通常AtomicInteger的性能是ReentantLock的好几倍。
有两个RDD，分别是RDDA[Ka, Va] 和 RDDB[Kb, Vb]，数据量都比较大，在做join操作的时候，可以看出，shuffle read 有严重的数据倾斜现象，导致拖慢了整个 job 的速度...---- 其实从上述问题中，可以看出来，index=0 的 task 必然有问题，如果不熟悉自己的数据分布的话，很容易误以为自己的数据分布是均匀的，所以建议打印出来前十个 key 出来看看。...否则就可能出现必须加大 executor 的内存量，不然某个 task 所在的 executor 有可能因为数据太多，内存撑爆导致 OOM，加大了内存，又导致内存浪费，所以正确的做法，是先了解自己数据的基本面...，再去写业务代码的逻辑。
数据倾斜是如何造成的 在Spark中，同一个Stage的不同Partition可以并行处理，而具有依赖关系的不同Stage之间是串行处理的。...假设某个Spark Job分为Stage 0和Stage 1两个Stage，且Stage 1依赖于Stage 0，那Stage 0完全处理结束之前不会处理Stage 1。...从该图可见，该执行过程总共分为三个Stage，前两个用于从Hive中读取数据，同时二者进行Shuffle，通过最后一个Stage进行Join并将结果写入表test_join中。 ?...优势 避免了Shuffle，彻底消除了数据倾斜产生的条件，可极大提升性能。 劣势 要求参与Join的一侧数据集足够小，并且主要适用于Join的场景，不适合聚合的场景，适用条件有限。...Key比较多，另外一个数据集数据分布比较均匀。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。...本人选择的是比较轻量的python，操作spark主要是要学习pySpark这个类库，它的官方地址位于：https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/index.html
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...帧的传输并非总是顺畅无误。网络条件、设备性能和协议的差异都可能导致传输错误。为了处理这些问题，网络接口层提供了错误检测和校正机制。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
、命名实体识别、人名识别、地名识别、词性识别、篇章理解、关键词提取、简繁拼音转换、拼音转换、根据输入智能推荐、自定义分词器 封面1.jpg 使用很简单，只要引入hanlp.jar包，便可处理（新版本的hanlp...安装包可以去github下载安装），下面是某位大神的操作截图: 图1.png 图2.png
吴军博士在《数学之美》中深入浅出地介绍了由Google的佩奇与布林提出的PageRank算法，这是一种民主表决式网页排名技术。...同时，该算法还要对来自不同网页的链接区别对待，排名越高的网页，则其权重会更高，即所谓网站贡献的链接权更大。...但问题是，如何获得X1,X2,X3,X4这些网页的权重呢？答案是权重等于这些网页自身的Rank。然而，这些网页的Rank又是通过链接它的网页的权重计算而来，于是就陷入了“鸡与蛋”的怪圈。...解决办法是为所有网页设定一个相同的Rank初始值，然后利用迭代的方式来逐步求解。 在《数学之美》第10章的延伸阅读中，有更详细的算法计算，有兴趣的同学可以自行翻阅。...由于PageRank实则是线性代数中的矩阵计算，佩奇和拉里已经证明了这个算法是收敛的。当两次迭代获得结果差异非常小，接近于0时，就可以停止迭代计算。
Kafka 的实时应用中，我们通常使用以下两个 API 来获取最初的 DStream（这里不关心这两个 API 的重载）: KafkaUtils#createDirectStream 及 KafkaUtils...#createStream 这两个 API 除了要传入的参数不同外，接收 kafka 数据的节点、拉取数据的时机也完全不同。...揭开Spark Streaming神秘面纱②-ReceiverTracker 与数据导入一文中详细地介绍了 receiver 是如何被分发启动的 receiver 接受数据后数据的流转过程 并在 揭开...Spark Streaming神秘面纱③ - 动态生成 job 一文中详细介绍了 receiver 接受的数据存储为 block 后，如何将 blocks 作为 RDD 的输入数据 动态生成 job 以上两篇文章并没有具体介绍...KafkaUtils#createDirectStream 在揭开Spark Streaming神秘面纱③ - 动态生成 job中，介绍了在生成每个 batch 的过程中，会去取这个 batch 对应的
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在的速度。...--- NOTE：当然，也可以用repartition（）method对strJavaRDD进行repartition，不过这样需要shuffle数据，对于job的性能有所影响。...这样修改过之后，果然新建的topic具有了16个partition。可是在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。...显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。
：Spark可运行于独立的集群模式中，或者运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。...回顾Hadoop的工作流程，可以发现Hadoop存在如下一些缺点： 表达能力有限。计算都必须要转化成Map和Reduce两个操作，但这并不适合所有的情况，难以描述复杂的数据处理过程； 磁盘IO开销大。...，开发人员只要具备一定的理论知识就能进行机器学习的工作； GraphX（图计算）：GraphX是Spark中用于图计算的API，可认为是Pregel在Spark上的重写及优化，Graphx性能良好，拥有丰富的功能和运算符...Executor的优点 与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spark所采用的Executor有两个优点： 1....因此，在许多企业实际应用中，Hadoop和Spark的统一部署是一种比较现实合理的选择。
在编程中，如果你想继续深入，数据结构是我们必须要懂的一块， 学习/理解数据结构的动机可能会有所不同，一方面可能是为了面试，一方面可能单单是为了提高自己的技能或者是项目需要。...数组中的数据以有序的方式进行结构化，即数组中的第一个元素存储在索引0中，第二个元素存储在索引1中，依此类推。 JavaScript为我们提供了一些内置的数据结构，数组就是其中之一 ?...事实并非如此，让我们看一下使用unshift方法时会发生什么： image.png 在上图中，当我们使用unshift方法时，所有元素的索引应该增加1。这里我们的数组个数比较少，看不出存在的问题。...当我们定义一个对象时，我们的计算机会在内存中为该对象分配一些空间。 我们需要记住，我们内存中的空间是有限的，因此有可能两个或更多键值对可能具有相同的地址空间，这种情况称为哈希碰撞。...为了更好地理解它，我们看一个例子： 假设为下面的对象分配了5块空间 image.png 我们观察到两个键值对存储在相同的地址空间中。 怎么会这样？
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