大快DKH大数据基础数据平台的监控参数说明

2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来，大快以黑马之姿闯入50强，并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》，继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过，详细的内容可以找一下看看。 今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完，关于大快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。 1、Yarn监控界面 （1） 执行失败的应用程序 图片1.png 监控 yarn资源管理中总执行失败的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 （2）已提交的应用程序 图片 2.png 监控 yarn资源管理中已提交的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 （3）正在运行的应用程序 图片3.png 监控 yarn资源管理中正在运行的应用程序数量

零基础入门 2： 平台切换

上一篇讲述了Unity不同平台的环境布置，以及破解教程。那这一篇就来说下Unity的不同平台切换。 现在版本的Unity在环境集成上做了改变，以前的Unity集成各种平台环境于一体，虽然切换起来很方便，但安装文件过大，在实际的工作开发中，通常只会有1到3个主要的平台环境作为开发的主平台。 所以Unity在这点也做出了改变，进行了瘦身，可以让开发者根据自己对平台的需求来做选择。 我们在安装Unity的时候可以进行平台支持的选择或者单独下载平台支持的安装文件。 ? 通常我会把Android当做我的开发主平台，iOS当做辅助开发平台。当然，大家可以根据自己的需求来进行选择，通常我们在安装完Unity以后，创建空项目的时候，默认的平台是下图这样的。 ? 我的电脑安装Unity的时候因为没有勾选Tizen的平台支持，所以这里我无法进行切换，如果你想要切换的平台无法切换的话，那就要安装对应平台的支持文件即可。

数据平台的那些事（2）

调度平台简述 数据平台中的地位 任务调度系统在数据平台中算是非常核心的组件了。 在日常的数据处理中，定时运行一些业务是很常见的事，比如定时从数据库将新增数据导入到数据平台，将数据平台处理后的数据导出到数据库或者是文件系统。 可以这么说，任务调度系统类似于军队的司令，指挥着数据平台上的各个组件的运行，时刻监督着任务的运行情况。 与资源调度系统的区别 在数据平台里，有着另一种调度系统，称为资源调度系统。 说它简单，是因为相对于数据平台的计算引擎、存储系统等分布式系统，它的复杂度很低；说它不简单，是因为一个优秀的任务调度系统不仅需要和数据平台的各种组件对接，甚至还需要引入权限控制、监控报警，质量分析等功能 ，比如大数据开发平台的离线数仓报表处理业务，从数据采集，清洗，到各个层级的报表的汇总运算，到最后数据导出到外部业务系统，一个完整的业务流程，可能涉及到成百上千个相互交叉依赖关联的作业 因此DAG工作流类调度系统在数据平台中使用的更加广泛

Python基础（2）序列数据

Python基础（2） 上次我们讲到了Python的变量、赋值和数据类型，没看过的同学可以看一下我们上一篇文章。 上期文章：Python基础（1） 变量、赋值及数据类型 这篇文章我们介绍一下Python的元组，列表及字典，使用jupyter notebook进行演示。 元组（tuple） 元组的数据元素按照次序 排列，并且可以通过索引访问。 如下图，利用小括号创建元组。元组就像一个容器，各种数据都可以放进去，包括数字、字符串或者是另外一个元组。 遍历序列内元素 可以用for循环遍历序列内元素 在遍历字典的时候，我们只会获得字典的key值 2. 切片操作 当我们要获取序列数据中的一部分，就需要切片操作。 这个序列的索引还可以从最后开始数，最后一个为-1，倒数第二个为-2。 3. 连接和重复 连接：序列1+序列2 重复：序列*n 4.

Java 基础语法（2）- 基础数据类型

前言 直接搬别人的笔记了，只做排版梳理，可能会加一点自己见解 Java的数据类型 基础数据类型 引用类型：除了基础数据类型剩下都是引用类型 Java 中的几种基本数据类型是什么？ 这 8 种基本数据类型的默认值以及所占空间的大小如下： 基本类型 位数 字节 默认值 int 32 4 0 short 16 2 0 long 64 8 0L byte 8 1 0 char 16 2 逻辑上理解是占用 1 位，但是实际中会考虑计算机高效存储因素 基础类型注意点 Java 里使用 long 类型的数据一定要在数值后面加上 L，否则将作为整型解析 char 用单引号， String a = "hello" String 用双引号 char a = 'h' String 不是基础数据类型，是引用类型 整型中 byte、short、int、long 的取值范围 byte：byte用 1 个字节来存储，范围为 -128(-2^7) 到 127(2^7-1)，在变量初始化的时候，byte 类型的默认值为 0 short：short用 2 个字节存储，范围为-32,768 (-2^15)

Java基础（2）Java三大版本体系

Java一共分为三个体系： JavaSE（J2SE）（Java2 Platform Standard Edition，java平台标准版） JavaEE(J2EE)(Java 2 Platform,Enterprise Edition，java平台企业版) JavaME(J2ME)(Java 2 Platform Micro Edition，java平台微型版)。 所以想要学习和开发其他Java平台的应用，首先要了解JavaSE，打好基础。 JavaEE（JavaPlatform，EnterpriseEdition） JavaEE曾经称为J2EE。 JavaEE是Java企业版，是以Java SE为基础，定义了一系列的服务，API，协议等，增加了编写企业级应用程序的类库。 简单来说，Java三大版本/体系就是：JavaSE是标准版，JavaEE是企业版本，JavaME是微型版。

大数据平台搭建：大数据基础架构选型

大数据越来越受到重视的今天，企业级数据平台搭建，也成为更加普遍的需求。而要搭建起符合自身需求以及提供稳定支持的数据平台系统，基础架构的选型是非常重要的。今天我们就来聊聊大数据基础架构选型。 3.jpg 在企业数据团队当中，数据平台基础架构选型，通常由资深的开发工程师或者架构师来完成。这就要求相关人员，结合具体场景和需求，综合考虑成本、投入等因素，选择合适的技术架构。 这类数据架构，所能满足的数据分析需求依旧以BI场景为主。 流式架构 在传统大数据架构的基础上，流式架构数据全程以流的形式处理，在数据接入端将ETL替换为数据通道。 4.jpg 关于大数据平台搭建：大数据基础架构选型，以上就是今天的分享内容了。 大数据继续发展，企业对于数据平台搭建的需求，将越来越普遍，不管是基于原有的系统平台进行改造，还是搭建全新的平台架构，都需要更多专业人才的支持。

Python基础(2)——数据类型

|运算符|描述| |is|判断两个标识符是否引用自一个对象| |is not |判断连个标识符是否引用不同的对象|

Python数据挖掘编程基础2

2.数据结构2.1Python中有4个内置的数据结构：List(列表)、Tuple(元组)、Dictionary(字典）和Set(集合），可以统称为容器(container),而这4个内置数据结构实际上是一些 简而言之，容器里的数据结构可以是任意的，且容器内部的元素类型不需要相同。<1>列表或元组a.列表和元组都是序列结构，两者都相似，但又有一些不同的地方。 因为容器的数据结构可以是任意类型，所以如下关于列表p的定义也是成立的。 一些常见的与列表或元组相关的函数如表2-1所示。此外，列表作为对象，自带了很多实用的方法(元组不允许被修改，因此方法很少),如表2-2所示。此外，列表还有"列表解析"这一功能。 代码清单2-3 使用append()方法对列表元素进行操作c=[1,2,3]d=[]for i in c:d.append(i+1)print(d)//输出结果为[2,3,4]将代码清单2-3使用列表解析进行简化

蒋鸿翔：网易数据基础平台建设

（1）大量数据写入场景，比如日志、订单等；（2）需要高压缩以便存储更多的数据，Inno DB --> Inno Rocks；（3）对写入延迟波动比较敏感，HBase --> Inno Rocks；（4） NTSDB特点有聚合运算相关算法，时序数据库相对于关系型数据库没有特别复杂的查询，最常见的使用类型是宽表使用，在此基础上做一些聚合算法、插值查询。 行为数据是在离线平台上，用户数据是实时在数据库中，如快递行业经常需要追踪快递的位置，离线平台就要经常做自助分析，需要将数据库中的状态实时同步到离线平台上去。 Kudu优化主要是：（1）支持Kudu tablet的split；（2）支持指定列的TTL功能；（3）支持Kudu数据Runtime Filter功能；（4）支持Kudu创建Bitmap索引。 Runtime Filter主要是用在大表和小表做关联时使用，在关联时做成hash表，绑定到所有大表节点上去，在大表扫数据时利用hash表做过滤，因此在底层扫描就已经过滤掉很多数据，就可以省略很多不必要的计算

58大数据平台架构演进-图

JuiceFS 在大搜车数据平台的实践

大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。 在这一生态中，不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网，还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司 ， 与大搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商，以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。 基于这样的生态布局，大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节，进而为整个行业赋能。 说到大数据，对于每个公司都不陌生。 大数据集群现状 大搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群，离线计算基于 Hive 和 Spark，实时计算基于 Flink，这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。

2. 基础数据结构初识

=-1;i=ne[i]){ //遍历输出 cout<<e[i]<<" "; } return 0; } ---- 2.1.2 双链表 概念： 在单链表的基础上，取消头结点 <endl; } } return 0; } ---- 2.1.2 单调栈 ---- 概念 栈中的元素满足某种单调性质 应用 常见模型：找出每个数左边离它最近的比它大/ 数据范围 1≤N≤105 1≤数列中元素≤109 输入样例： 5 3 4 2 7 5 输出样例： -1 3 -1 2 2 代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace 数据范围 1≤m≤n≤105， 1≤数列中元素≤109 输出样例： 5 3 4 5 1 3 2 输出样例： 1 2 3 代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace 数据范围 1≤n,m≤105 8 3 aabbaabb 1 3 5 7 1 3 6 8 1 2 1 2 输出样例： Yes No Yes 代码 #include <bits/stdc++.h> using

【基础】R语言2：数据结构

数据类型数值型：用于直接计算加减乘除字符串型：可以进行连接，转换，提取等逻辑型：真或假日期型等R对象R语言中的变量可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数甚至图形对象都拥有某种模式，描述此对象是如何储存的 ] #赋值用（），查询用[]1修改向量# 添加数据1.直接添加x<-c(1:100)x[101]<-1012.批量添加v<-1:3v1 2 3v[c(4,5,6)]<-c(4,5,6)v1 2 3 4 5 6 3.中间出现空值v[8]<-4v1 2 3 4 5 6 NA 44.在中间插入数据appended(x=v,values=99,after=5)1 2 3 4 5 99 6 NA 4# 删除数据 1.删除整个向量rm(v)2.删除某个元素（正负整数索引）y<-c(1:5)y1 2 3 4 5 y[-c(1:3)]y4 5# 修改数据-直接定位赋值x[1]<-5向量计算1.直接用数学符号计算2.向量之间计算 ， 最大分点要大于等于数据的最大值， 默认使用左开右闭区间分组cut(1:10, breaks=c(0, 5, 10))## [1] (0,5] (0,5] (0,5] (0,5] (0,5]

大数据软件基础（2）—— Java、SQL

二、Java基础 在Hadoop为主导的大数据处理技术生态圈的编程语言中，Java语言有不可撼动的地位。 当一个类继承另一个类，不仅可以获取该类的一些方法，还可以在此基础上定义自身的方法，从而能够在已存在的类的基础上构建一个新类。 2、接口 接口以interface声明。 1、成员内部类 成员内部类是一种最基础的内部类，是外部类所有成员中的一个。成员内部类可以访问外部类的所有成员属性和成员方法。 三、SQL语言基础 1986年10月，美国国家标准协会对SQL进行了规范，以此作为关系式数据库管理系统的标准语言（ANSI X3. 135-1986）。 (sid int, sname varchar(20), ssex varchar(2), sage int); （二） 在数据表添加信息 语法格式：INSERT INTO 表名(数据名称1，数据名2

Mysql-2-数据库基础

（1）mysql是一个小型关系型数据库管理系统。 （2）mysql是一个快速、多线程、多用户、健壮的SQL数据库服务器。 与其他数据库管理系统比，mysql有以下的优势： mysql是一个关系数据库管理系统。 mysql是开源的。 mysql服务器是一个快速的、可靠和易使用的数据库服务器。 （3）关系数据库是以关系模型为基础的数据库，是一种根据表、元组、字段之间关系进行组织和访问数据的数据库，它通过若干个表来存取数据，并且通过关系将这些表联系在一起。 （4）关系型数据库的操作语言的语句分为查询语句和更新语句两大类。 （5）关系模型原理的核心内容就是规范化概念，规范化是把数据库组织成在保持存储数据完整性的同时最小化数据的结构的过程。 规范化的数据库必须符合关系模型的规范化规则。规范式可以防止在使用数据库时出现不一致的数据，并防止数据丢失。关系模型的范式有第一范式、第二范式、第三范式和BCNF范式等多种。

typescript基础篇（2）：数据类型

2. 数据类型 ? ? Ts在es 6基础上加了不少类型。同时还弄出了不少玩法。本章从基础数据类型开始讲起 ? 注意：在ts中，定义数据类型，除了Function，其它全部都是开头小写。 let greeting = (person: string) => `Hello, ${person}` // 参数person必须为字符串 基本的语法是： (变量/函数):type 2.1.1 简单基础类型 对于最基础的数据类型： // 原始类型 let bool: boolean = true let bool2:boolean = 'true' // 报错 let num: number = 123 2.1.4 函数 我们用es6的习惯写一个加法函数： const add = (x, y) => x + y 这种实践是不好的，因为x,y都有可能是任何数据类型（any）。直接相加是要出问题的。 (s1 === s2) // false 2.1.7 其它数据类型 在ts的定义中，undefined和null是任何其它数据类型的子类型，按理来说类似这种操作是应该允许的： let aaa: number

大数据基础知识科普(2)

上一篇《大数据基础知识科普(1)》为大家讲解了关于服务器,存储磁盘以及RAID的内容。这一篇将沿着之前的脚步,为大家带来更多学习大数据必须要掌握的知识! 目录 什么是集群? 例如,由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。 另外，分布式计算也是大数据相较于传统数据计算一大亮点。分布式计算结合了NoSQL与实时分析技术，如果想要同时处理实时分析与NoSQL数据功能，那么你就需要分布式计算技术。 大数据基础科普(1)和(2)主要的都是为大家对一些大数据行业必须要掌握的概念性内容作了一个还算是比较充分的讲解。看到这里可能就有小伙伴按奈不住了,那么大数据到底是学习什么内容呢? 这就作一个简单的提醒，学习大数据技术不是一朝一夕可以的，小伙伴可以看看我以前发的文章了解更多大数据的内容。

数据结构与算法基础-(2)

+3 O(n) 线性阶 3n^2+2n+1 O(n^2) 平方阶 5log2n+20 O(logn) 对数阶 2n+3nlog2n+19 O(nlogn) nlogn阶 6n^3+2n^2+3n+4 O (n^3) 立方阶 2^n O(2^n) 指数阶 由图可知,所消耗的时间从小到大: O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n^2)<O(n^3)<O(2^n)<O(n!) 一个程序执行时除了需要存储空间和存储本身所使用的指令、常数、变量和输入数据外，还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些为现实计算所需信息的辅助空间。 程序执行时所需存储空间包括以下两部分。 这部分空间的大小与输入/输出的数据的个数多少、数值无关。主要包括指令空间(即代码空间)、数据空间《常量、简单变量)等所占的空间。这部分属于静态空间。 所以该算法的空间复杂度 S(n)=O(1) 空间复杂度的计算方式和时间复杂度类似 算法:独立解决问题的一种思想 大O数量级(大O记法):评判算法复杂度的指标 “变位词”判断问题⭐ “变位词”是指两个词之间存在组成字母的重新排列关系

2021年大数据基础（一）：大数据概念

大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术? 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。 数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。 传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。 这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题