《蚂蚁集团》专题

集合（set）是一个无序不重复元素的序列。 基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素。 可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。 # 集合的定义 set1 = set() #定义一个空的集合 set2 = {1,2,3} # 增加一个元素 set1.add(5) #增加多个： se

并行集合 并行集合 (Parallelized collections) 的创建是通过在一个已有的集合(Scala Seq)上调用 SparkContext 的 parallelize 方法实现的。集合中的元素被复制到一个可并行操作的分布式数据集中。例如，这里演示了如何在一个包含 1 到 5 的数组中创建并行集合： val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val distD

从下图，我们可以对集成学习的思想做一个概括。对于训练集数据，我们通过训练若干个个体学习器，通过一定的结合策略，就可以最终形成一个强学习器，以达到博采众长的目的。 也就是说，集成学习有两个主要的问题需要解决，第一是如何得到若干个个体学习器，第二是如何选择一种结合策略，将这些个体学习器集合成一个强学习器。 2. 集成学习之个体学习器 上一节我们讲到，集成学习的第一个问题就是如何得到若干个个体学习器。这

清理 Node 节点 停相关进程： $ sudo systemctl stop kubelet kube-proxy flanneld docker $ 清理文件： $ # umount kubelet 挂载的目录 $ mount | grep '/var/lib/kubelet'| awk '{print $3}'|xargs sudo umount $ # 删除 kubelet 工作目录 $

针对 Microsoft Azure Eventhubs 的 Storm spout 和 bolt 实现 build mvn clean package 运行 topology 示例 要运行 topology 示例, 您需要去修改 config.properties 文件与 eventhubs 配置. 以下是一个例子: eventhubspout.username = [username: p

Apache Cassandra 的 Bolt API 实现 这个库提供了 Apache Cassandra 之上的核心 storm bolt . 提供简单的 DSL 来 map storm Tuple 到 Cassandra Query Language Statement （Cassandra 查询语言 Statement）. Configuration （配置） 以下属性可能会传递给 sto

针对 Apache Solr 的 Storm 和 Trident 集成. 该软件包包括一个 bolt和 trident state，它们可以使 Storm topology 将 storm tuples 的内容索引到 Solr collections. Index Storm tuples 到 Solr collection 中 bolt 和 trident state 使用一个提供的 mappe

Hive 提供了 streaming API, 它允许将数据连续地写入 Hive. 传入的数据可以用小批量 record 的方式连续提交到现有的 Hive partition 或 table 中. 一旦提交了数据，它就可以立即显示给所有的 hive 查询. 有关 Hive Streaming API 的更多信息请参阅 https://cwiki.apache.org/confluence/disp

Storm组件和 HDFS 文件系统交互. Usage 以下示例将pipe（“|”）分隔的文件写入HDFS路径hdfs://localhost:54310/foo。 每1000个 tuple 之后，它将同步文件系统，使该数据对其他HDFS客户端可见。当它们达到5MB大小时，它将旋转文件。 // use "|" instead of "," for field delimiter RecordFo

Storm/Trident integration for Apache HBase Usage The main API for interacting with HBase is the org.apache.storm.hbase.bolt.mapper.HBaseMapper interface: public interface HBaseMapper extends Serializa

提供核心的 Storm 和Trident 的spout实现，用来从Apache Kafka 0.8x版本消费数据. ##Spouts 我们支持 Trident 和 core Storm 的spout.对于这两种spout实现，我们使用BorkerHosts接口来跟踪Kafka broker host partition 映射关系，用KafkaConfig来控制Kafka 相关参数. ###Brok

Spark SQL能够自动推断JSON数据集的模式，加载它为一个SchemaRDD。这种转换可以通过下面两种方法来实现 jsonFile ：从一个包含JSON文件的目录中加载。文件中的每一行是一个JSON对象 jsonRDD ：从存在的RDD加载数据，这些RDD的每个元素是一个包含JSON对象的字符串 注意，作为jsonFile的文件不是一个典型的JSON文件，每行必须是独立的并且包含一个有效的J

线上环境 测试环境 场景 有 有 日常优化，完整的建议，推荐 无 有 新申请资源，环境初始化测试 无 无 盲测，试用，无EXPLAIN和索引建议 有 无 用线上环境当测试环境，不推荐 线上环境 数据字典 数据采样 EXPLAIN 测试环境 库表映射 语法检查 模拟执行 索引建议/去重 注意 测试环境 MySQL 版本必须高于或等于线上环境 测试环境需要所有权限(建议通过docker启动)，线上环境

本页包含内容： 数组（Arrays） 集合(Sets) 字典（Dictionaries） 集合的可变性（Mutability of Collections） Swift 语言提供经典的数组和字典两种集合类型来存储集合数据。数组用来按顺序存储相同类型的数据。字典虽然无序存储相同类型数据值但是需要由独有的标识符引用和寻址（就是键值对）。 Swift 语言里的数组和字典中存储的数据值类型必须明确。 这意

持续集成的目的，是让产品可以快速迭代，同时还能保持高质量。它的核心措施是，代码集成到主干之前，必须通过自动化测试。只要有一个测试用例失败，就不能集成。由于我们的代码托管在github上面，所以选择Travis CI来做持续集成是一个不错的选择。 要触发构建工作，需要在项目根目录下面添加一个.travis.yml的文件： sudo: required services: - docker e