注：%odr% 是一个目录（其目录下不确定有多少级目录），想实现的功能： 历遍所有指定目录下的inf文件 已实现 获取此文件所在的目录（比如%%i中的一个值为 c:\abc\XY\WS\ss.exe...， 怎样才能获取的到c:\abc\XY\WS\；如果%dr%=c:\，怎么才能获取到abc\XY\WS或者abc\XY\WS\） 两条命令就可以了。...) ) pause 【已解决】批处理命令for如何截取一个路径中的程序名字？...其中路径是不确定的，就是要获取最后一个“\”后面的内容并赋值到变量到%sky%。...*\=%" if "%sky%" equ "%str%" ( echo %sky% ) else ( set str=%sky% goto :loop ) pause 解释一条批处理一条批处理
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...项目中使用了UITableViewController，里面有用到UITextView需要点击键盘外的地方来隐藏我的键盘 自定义一个uitableview，继承UITableView。...重写touch事件 – (void)touchesBegan:(NSSet *)touches withEvent:(UIEvent *)event { [super touchesBegan
OpenCL 应用程序会按照主机平台的原生模型在这个主机上运行。主机上的OpenCL 应用程 序提交命令(command queue)给设备中的处理元件以执行计算任务(kernel)。...计算单元中的处理元件会作为SIMD 单元（执行 指令流的步伐一致）或SPMD 单元（每个PE 维护自己的程序计数器）执行指令流。 ? 对应的中文名字模型 ?...我们知道,可以通过调用clGetDeviceInfo获取CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS参数就可以得到OpcnCL设备的计算单元(CU)数目，但是如何获取每个计算单元(CU)中处理元件...参数，就是每个CU的PE数目。...获取CL_KERNEL_PREFERRED_WORK_GROUP_SIZE_MULTIPLE就可以了： /* * 获取OpenCL设备每个计算单元(CU)中处理单元(PE)个数 */ size_t
那接下来Fayson主要介绍如何通过获取用户每个Session代码运行输出的详细LiveLog日志。...4 总结 1.在CDSW中每个Session会话输出的日志数据通过Docker中的livelog服务将日志写入RocksDB最终存储在CDSW服务器的/var/lib/cdsw/current/livelog...2.RocksDB提供Java API接口，可以通过编写Java代码解析RocksDB数据文件，通过每个Session的ID生成Rowkey获取到输出的日志信息。...3.每个启动的Session会输出多条日志信息，所以在获取这个Session的所有输出时，需要通过组成动态的Rowkey（如：”5ldrhqr7w50oa5x2_output\0\0\0\0\0\0\0...\0\0”） 4.每个Session运行产生的所有livelog信息都会存储在RocksDB中，由于存储的livelog日志中有clear记录，所以在CDSW界面上会自动的屏蔽掉被clear的日志。
提供两种方法： 使用 list 将字典的 key 转换成列表，然后取第一个元素 [0]。如果想要最后一个 key 的话，就取最后一个元素 [-1]。...'d': 11} >>> print(list(my_dict.keys())[0]) a >>> >>> print(list(my_dict.keys())[-1]) d 使用 for 循环取出第一个
我们知道 WordPress 日志格式（Post format）中有个 link 的格式，如果你的主题启用了 Post format 功能并且使用了 Link 这个格式，那么你想这篇日志直接链接到日志中的第一个链接...$content, $links); if($links){ return $links[1][0]; }else { return false; } } 将上面的代码复制到当前主题的
文章目录 前言 一、获取 Activity 中的所有方法 二、获取方法上的注解 三、获取注解上的注解 四、通过注解属性获取相关事件信息 前言 Android 依赖注入的核心就是通过反射获取 类 / 方法.../ 字段 上的注解 , 以及注解属性 ; 在 Activity 基类中 , 获取该注解 以及 注解属性 , 进行相关操作 ; 在博客 【IOC 控制反转】Android 事件依赖注入 ( 事件三要素...| 修饰注解的注解 | 事件依赖注入步骤 ) 中 , 定义了 2 个注解 , 第一个是方法上的注解 , 用于修饰方法 ; 第二个是修饰注解的注解 , 该注解用于配置注入的方法 ( 事件监听方法 |...三、获取注解上的注解 ---- 遍历上个步骤获取的注解数组 , 每个注解上可能有多个修饰注解的注解 , 如下注解是 OnClick 上的 3 个注解 ; @Target(ElementType.METHOD...> listenerType(); /** * 事件触发后的回调方法 * @return */ String callbackMethod(); } 获取注解中的事件三要素
我们知道 WordPress 有个日志缩略图的功能（特色图像），需要你自己上传一张图片或者选择已有的图片，然后设置为特色图像，这样就可以在博客首页或者其他地方即可使用。...但是这样比较麻烦，需要每次都要上传或者选择下，是否可以有更简洁的方法，其实我们还可以直接获取日志中的第一张图片。..., $images); if($images){ return $images[1][0]; }else{ return false; } } 将上面的代码复制到当前主题的
在开发过程中，我们经常会遇到需要从一组产品名称或用户输入中提取每个单词的首字母，并生成一个简洁的缩写的场景。这种缩写通常用于展示产品、生成订单编号或是用于标签等场景中。...提取产品名称首字母生成产品代码 假设我们有一个电商平台，需要为每个产品生成一个简短的代码，这个代码由产品名称中每个单词的首字母组成。...使用正则表达式 /\b(\w)/g，我们可以匹配每个单词的首字母。 match 方法会返回一个包含匹配结果的数组，join('') 方法将这些字母连接成一个字符串，即产品代码。...正则表达式解释： \b：匹配单词的边界，也就是单词的开头或者空格后面的第一个字符。 \w：匹配字母或数字（在这个场景中，我们只关心字母）。 g：表示全局搜索，也就是匹配字符串中的所有符合条件的字符。...结束 通过使用JavaScript的正则表达式，我们可以轻松实现从字符串中提取每个单词首字母并生成缩写的功能。这种方法在实际业务场景中非常实用，特别是在需要简化文本展示或生成标识符的场合。
已成为批处理中hadoop的真正继任者，并且是第一个完全支持Lambda架构的框架（在该框架中，实现了批处理和流传输；实现了正确性的批处理；实现了流传输的速度）。...在2.0版本之前，Spark Streaming有一些严重的性能限制，但是在新版本2.0+中，它被称为结构化流，并具有许多良好的功能，例如自定义内存管理（类似flink），水印，事件时间处理支持等。...虽然Spark本质上是一个批处理，其中Spark流是微批处理，并且是Spark Batch的特例，但Flink本质上是一个真正的流引擎，将批处理视为带边界数据流的特例。...在Flink中，诸如map，filter，reduce等的每个函数都实现为长时间运行的运算符（类似于Storm中的Bolt） Flink看起来像是Storm的真正继承者，就像Spark批量继承了hadoop...优点： 开源流媒体领域创新的领导者 具有所有高级功能（例如事件时间处理，水印等）的第一个True流框架 低延迟，高吞吐量，可根据要求进行配置 自动调整，无需调整太多参数 恰好一次 被Uber，阿里巴巴等大型公司广泛接受
添加Pom文件的Dependency 1.5 spark-core_2.11 ${spark.version} 分别添加Main和Test里的Scala...例如代码如下： 代码功能为简单地读取HDFS上的一个文件，进行wordcount，然后将结果输出到HDFS中。 package com import org.apache.spark....将sparkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar上传至服务器 运行spark作业 通过spark-submit将作业运行到YARN spark-submit --master yarn --deploy-mode
我们已经更新了Spark UI中的Streaming标签页来显示以下信息： 时间轴视图和事件率统计，调度延迟统计以及以往的批处理时间统计 每个批次中所有JOB的详细信息 此外，为了理解在Streaming...图1：Spark UI中的Streaming标签页 第一行（标记为 [A]）展示了Streaming应用程序当前的状态；在这个例子中，应用已经以1秒的批处理间隔运行了将近40分钟;在它下面是输入速率（Input...任一个批次中一个Spark job的有向无环执行图将会是如下图5所示。 ? 图5 可视化展示中的黑点代表着在批处理时16:06:50由DStream产生的RDD。...这有点像上面例子 NetworkWordCount 的第一个stage，使用的是map和flatmap操作。...未来方向 Spark1.5.0中备受期待的一个重要提升是关于每个批次( JIRA , PR )中输入数据的更多信息。
提供了基于RDDs的Dstream API，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算 Apache Spark 在 2016 年的时候启动了 Structured Streaming...项目，一个基于 Spark SQL 的全新流计算引擎 Structured Streaming，让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。...Process time 处理时间: 则是这条日志数据真正到达计算框架中被处理的时间点，简单的说，就是你的Spark程序是什么时候读到这条日志的。 事件时间是嵌入在数据本身中的时间。...对于许多应用程序，用户可能希望在此事件时间操作。例如，如果要获取IoT设备每分钟生成的事件数，则可能需要使用生成数据的时间（即数据中的事件时间），而不是Spark接收他们的时间。...事件时间在此模型中非常自然地表示 - 来自设备的每个事件都是表中的一行，事件时间是该行中的一个列值。 支持spark2的dataframe处理。
图 2：Flink 生态，via Flink官网 运行模型 Spark Streaming 是微批处理，运行的时候需要指定批处理的时间，每次运行 job 时处理一个批次的数据，流程如图 3 所示： ?...Flink 与 kafka 结合是事件驱动，大家可能对此会有疑问，消费 kafka 的数据调用 poll 的时候是批量获取数据的(可以设置批处理大小和超时时间)，这就不能叫做事件触发了。.../ 任务调度原理 / Spark 任务调度 Spark Streaming 任务如上文提到的是基于微批处理的，实际上每个批次都是一个 Spark Core 的任务。...事件在 source 算子处获取 source 的当前时间作为事件注入时间，后续的基于时间的处理算子会使用该时间处理数据。...job 生成 kafkardd 要消费的每个分区的最大 offset： // 获取当前生成job，要用到的KafkaRDD每个分区最大消费偏移值 val untilOffsets = clamp
Spark架构模式与Flink的对比 Spark和Flink都属于流批一体的分布式计算引擎。Flink属于流处理框架，通过流来模拟批，Spark属于批处理框架，通过批来模拟流。...Spark架构模式 Spark包括集群资源管理器（Cluster Manager）、多个运行作业任务的工作结点（Worker Node）、每个应用的任务控制结点（Driver）和每个工作结点上负责具体任务的执行进程...Actor，jobManager会不断接收TaskManager的心跳消息，从而可以获取到有效的TaskManager, JobManager通过调度器在TaskManager中调度Task到空闲的Task...Spark是批处理系统，其数据节点间的传输方式为，当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，并不会立刻通过网络传输到下一个节点，当缓存写满，就持久化到本地硬盘上，当所有数据都被处理完成后，才开始将处理后的数据通过网络传输到下一个节点...其次，Spark是批处理架构，适合基于历史数据的批处理。最好是具有大量迭代计算场景的批处理。 Spark可以支持近实时的流处理，延迟性要求在在数百毫秒到数秒之间。
尽管操作门槛一降再降，但公司在开发自己的数据处理系统时，还是不可避免地遇到一系列问题。他们经常发现从数据中获取价值所需的投入远远超出了预期。...Spark和Flink在DAG执行上有一个显著的区别，在Flink的流执行模式中，事件在一个节点上处理后的输出可以发送到下一个节点进行即时处理，这样，执行引擎就不会有任何的延迟。...值得一提的是，Spark的RDD模型与机器学习模型训练过程中的迭代计算非常兼容。从一开始，它就在某些场景中带来了显著的性能改进。 基于这些特性，Spark本质上是一个基于内存的批处理程序。...一般来说，Spark和Flink的目标都是支持单个执行引擎中的大数据处理场景，并且两者都应该能够实现。两者主要的区别在于：在某些场景中，每个架构都有一定的限制。...最初，Spark流处理方法过于简单，导致在更复杂的处理中出现问题。Spark 2.0中引入的结构化流，不再使用流语义，增加了对时间事件（event-time）的处理和端到端一致性的支持。
需求分析 对于排名前 10 的品类，分别获取每个品类点击次数排名前 10 的 sessionId。...(注意: 这里我们只关注点击次数, 不关心下单和支付次数) 这个就是说，对于 top10 的品类，每一个都要获取对它点击次数排名前 10 的 sessionId。 ...中 ?...使用spark排序，来解决问题 2. spark的排序是整体排序。...rdd是分区的，mapPartitions(it => {}) 能不能让一个分区只有一个cid的所有数据 每个分区只有一种cid，如何做到每个分区只有一个cid
Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。...程序配置中获取JobManager的地址，并建立到JobManager的连接，将Flink Job提交给 JobManager。...基于yarn层面的架构类似spark on yarn模式，都是由Client提交App到RM上面去运行，然后RM分配第一个container去运行 AM，然后由AM去负责资源的监督和管理。...需要说明的是，Flink的yarn模式更加类似spark on yarn的cluster模式，在cluster模式 中，dirver将作为AM中的一个线程去运行，在Flink on yarn模式也是会将...面向流处理支持：CEP（复杂事件处理）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作）；面向批处理支持： FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理）。
2.2 生态 Spark： Flink： 2.3 运行模型 Spark Streaming 是微批处理，运行的时候需要指定批处理的时间，每次运行 job 时处理一个批次的数据，流程如图所示...Flink 与 kafka 结合是事件驱动，大家可能对此会有疑问，消费 kafka 的数据调用 poll 的时候是批量获取数据的(可以设置批处理大小和超时时间)，这就不能叫做事件触发了。...2.5 任务调度原理 Spark Streaming 任务如上文提到的是基于微批处理的，实际上每个批次都是一个 Spark Core 的任务。...事件在 source 算子处获取 source 的当前时间作为事件注入时间，后续的基于时间的处理算子会使用该时间处理数据。...job 生成 kafkardd 要消费的每个分区的最大 offset： // 获取当前生成job，要用到的KafkaRDD每个分区最大消费偏移值 val untilOffsets = clamp(latestOffsets
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