int diliverNum=3;//举例子的变量 int queryMailNum=9;//举例子的变量 // 创建一个数值格式化对象 NumberFormat numberFormat = NumberFormat.getInstance(); // 设置精确到小数点后2位 numberFormat.setMaximumFractionDigits(2); String result = numberFormat.format((float)diliverNum/(float)queryMa

MapReduce Google File System提供了大数据存储的方案,这也为后来HDFS提供了理论依据,但是在大数据存储之上的大数据计算则不得不提到MapReduce. 虽然现在通过框架的不断发展,MapReduce已经渐渐的淡出人们的视野,越来越多的框架提供了简单的SQL语法来进行大数据计算.但是,MapReduce所提供的编程模型为这一切奠定了基础,所以Google的这篇MapReduce 论文值得我们去认真的研读. 摘要 MapReduce 是一个编程模型,也是一个处理和生成超大

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟. Spark在架构上包括内核部分和

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,分钟提高到了分钟. Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块--Spark SQL.

可类化(Classable)是Laxcus大数据管理系统提供的一项基础功能,它能够将类转化为一串字节数组,或者逆向将字节数组转化为一个类.这项功能与JAVA提供的序列化(Serializable)非常相似,但是不同之处在于,可类化是可以由用户自己定义的,包括数据的选择.数据的样式.数据结构等一系列的规则.          这样的好处在于,我们摆脱了JAVA序列化的那种由系统硬性规定的固定格式,可以自由组织我们需要的数据,包括一些可能是私密的数据:不便在于,因为这种自由,程序员需要做些牺牲,编写

两个大文本,每行一条int数据 3亿(int)数据-2亿(int)数据 求差集 原始(粗暴)办法 1redis set 或类似方案 本地内存 cpu都撑不住 2持久化两张表 sql join mysql join是两层暴力for的性能太差,还是单线程的sqlserver 三种join方式,1两层for,2有序列优化join,3 hash join,该场景可用有序列进行join(int型数 hash join没啥意义),性能远胜两层暴力for,另外sqlserver多线程计算优化orcal 和sq

大数据计算:如何仅用1.5KB内存为十亿对象计数  Big Data Counting: How To Count A Billion Distinct Objects Using Only 1.5K This is a guest post by Matt Abrams (@abramsm), from Clearspring, discussing how they are able to accurately estimate the cardinality of sets with bi

JSTL否int类型转换string该功能.为了解决增益int数据的类型的长度,闹失踪. 得到String的数据的长度是jstl的fn能够${fn:length(string)},但int做数据? 经过测试.下面的方法是可行的: <% request.setAttribute("test",123); %> ${fn:length(fn:substring(test,0,10))} 这样的输出3.这将捕获的int问题类型的长度做. 版权声明:本文博客原创文章,博客,未经同意

Android中如何将Bitmap byte裸数据转换成Bitmap图片int数据 2014-06-11 10:45:14   阅读375次 我们在JNI中处理得到的BMP图片Raw数据,我们应该如何转换为Bitmap呢? 由于得到的数据是unsigned char *类型的数据,而对于Bitmap的类来说,其类方法里面: 1 2 public static Bitmap createBitmap(int colors[], int offset, int stride,            

第三课 Culculating Data 数据计算 矩阵计算 1.简单的四则运算 2.相乘除,乘方运算(元素位运算) ".*"为对应元素的相乘计算 "./"为对应元素的相乘计算 另外,"1 ./A"得到矩阵中每个元素的倒数 ".^"为对应元素的乘方计算 3.转置和取逆 "a'"为矩阵a的转置矩阵 inv(a)逆矩阵 pinv(a) 伪逆矩阵(其中p是pseudo的意思. 所以如果矩阵A不可逆仍可以得到一个逆

MaxCompute 是阿里EB级计算平台,经过十年磨砺,它成为阿里巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云大数据的基础服务.去年MaxCompute 做了哪些工作,这些工作背后的原因是什么?大数据市场进入普惠+红海的新阶段,如何与生态发展共赢?人工智能进入井喷阶段,如何支持与借力?本文从过去一年的总结,核心技术概览,以及每条技术线路未来展望等几个方面做一个概述. BigData 概念在上世纪90年代被提出,随 Google 的3篇经典论文(GFS,BigTable,MapReduce)奠基,已经发展

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存

一.前言 1.从今天开始进行流式大数据计算的实践之路,需要完成一个车辆实时热力图 2.技术选型:HBase作为数据仓库,Storm作为流式计算框架,ECharts作为热力图的展示 3.计划使用两台虚拟机来打一个小型的分布式系统,使用Ubuntu系统 二.HBase简介 1.HBase是基于HDFS(Hadoop分布式文件系统)的NoSQL数据库,采用k-v的存储方式,所以查询速度相对比较快. 2.下面画图比较HBase与传统的RDS(关系型数据库)数据库的区别 (1)RDS,经常用的比如MySQ

Hadoop MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.早期的MapReduce(MR)框架简单明了,JobTracker作为MR框架的集中处理点,随着分布式系统集群的规模和其工作负荷的增长,显得力不从心: 1. JobTracker 存在单点故障. 2. JobTracker 任务重,资源消耗多,当MR任务非常多的时候,会造成很大的内存开销,增加了 JobTracker fail 的风险,业界总结出旧MR框架只能支持 4000节点主机的上限. 3. 在Task

第四章 数据计算 Laxcus所有数据计算工作都是通过网络实施.相较于集中计算,在网络间进行的数据计算更适合处理那些数据量大.复杂的.耗时长的计算任务.能够实施网络计算的前提是数据可以被分割,就是把一组大的数据分成若干组小的数据.分割数据的办法有很多种,目前最常用的是按照数值范围和散列规则进行分割.需要强调的是,在被分割后的数据里,不应该存在内容重叠的现象. 在这一章里,我们通过介绍一个分布计算算法,来说明Laxcus集群的分布计算是如何实现的. 4.1 Diffuse/Converge算法 D

本文将介绍“数据计算”环节中常用的三种分布式计算组件——Hadoop.Storm以及Spark. 当前的高性能PC机.中型机等机器在处理海量数据时,其计算能力.内存容量等指标都远远无法达到要求.在大数据时代,工程师采用廉价的PC机组成分布式集群,以集群协作的方式完成海量数据的处理,从而解决单台机器在计算与存储上的瓶颈.Hadoop.Storm以及Spark是常用的分布式计算组件,其中Hadoop是对非实时数据做批量处理的组件:Storm和Spark是针对实时数据做流式处理的组件. 1．Hadoo

sql中计算百分比:(转成字符串然后拼接%) ),) AS CHAR),'%') as aa from act_canal; 效果:

1.在使用tcp协议传输数据时,使用到的 Int 数据的工具类方法 //将 Int 数据转换成字节数组 public static byte[] intToByteArray(int data){ byte[] result = new byte[4]; result[0] = (byte)((data >> 24) & 0xFF); result[1] = (byte)((data >> 16) & 0xFF); result[2] = (byte)((data

//int 和int类型计算得到的结果还是int类型 eg:int a = 371 / 100 % 10,求a的结果为多少? 首先371除以100,再让此结果除以10求余数. 一 371除以100得到的是3,而不是3.71. 二 再用3%10,求余为3 结果为3. ---------------------------------------------------------------------- eg:int a = 371 / 10 % 10,求a的结果为多少? 371/10得到37

/**  *根据数据条数与每页多少条数据计算页数   * totalnum 数据条数  * limit 每页多少条  */ function pageCount (totalnum,limit){     return totalnum > 0 ? ((totalnum < limit) ? 1 : ((totalnum % limit) ? (parseInt(totalnum / limit) + 1) : (totalnum / limit))) : 0; } /** * 分页的总页数算