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搜索[流计算 Oceanus]，共10000篇文章

[剑指offer] 数据流中的中位数

本文首发于我的个人博客：尾尾部落题目描述如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。

2018-07-25

// 下列代码输出什么？ #include <iostream> #include <string> // typedef basic_ostream<char> ostream; class A { private: int m1,m2; public: A(int a, int b) { m1=a;m2=b; } operator std::string() const { return "str"; } operator int() const { return 2018; } }; int main() { A a(1,2); std::cout << a; return 0; }; 答案是2018，因为类basic_ostream有成员函数operator<<(int)，而没有成员函数operator<<(const std::string&)，优先调用同名的成员函数，故输出2018，相关源代码如下： // 名字空间std中的全局函数 /usr/include/c++/4.8.2/bits/basic_string.h: template<typename _CharT, typename _Traits, typename _Alloc> inline basic_ostream<_CharT, _Traits>& operator <<(basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os, const basic_string<_CharT, _Traits, _Alloc>& __str) { return __ostream_insert(__os, __str.data(), __str.size()); } // 类basic_ostream的成员函数 // std::cout为名字空间std中的类basic_ostream的一个实例 ostream: __ostream_type& basic_ostream::operator<<(int __n); // 下列代码有什么问题，如何修改？ #include <iostream> #include <string> class A { public: int m1,m2; public: A(int a, int b) { m1=a;m2=b; } std::ostream& operator <<(std::ostream& os) { os << m1 << m2; return os; } }; int main() { A a(1,2); std::cout << a; return 0; }; 类basic_ostream没有成员函数“operator <<(const A&)”，也不存在全局的： operator <<(const basic_ostream&, const A&) 而只有左操作数是自己时才会调用成员重载操作符，都不符合，所以语法错误。有两种修改方式： 1) 将“std::cout << a”改成“a.operator <<(std::cout)”， 2) 或定义全局的： std::ostream& operator<<(std::ostream& os, const A& a) { os << a.m1 << a.m2; return os; }

2018-04-11

企业架构－使用价值流分析找到价值所在

业务架构阶段下会对价值点进行拆分到功能级别上，而在架构愿景阶段，价值流图提供一个更高级别的视图，涉众可以比较直观的了解，能够快速而清晰的明白需要改变的方向。

2017-11-13

抓住云机遇编排工作搞定复杂IT工作流

本文讲的是抓住云机遇编排工作搞定复杂IT工作流，业务处理往往包含一系列应用并涉及多个业务单元之间的相互协调。在云计算环境，我们将该过程称为编排，它涉及少数非常关键的因素。

2017-09-03

加速Splunk：NetApp SANtricity为你简化分析流

这个磁盘池会进行动态均衡，可以同时添加或者删除12个驱动器，不需要（RAID）奇偶校验重新计算。

2017-07-31

湖北将建一流大数据应用示范基地

民生服务和新业态培育，日前，省政府办公厅印发《湖北省大数据发展行动计划(2016-2020年)》，提出到2018年，基本建成一批布局合理、技术先进、绿色环保的大数据平台;到2020年，将湖北建成国内一流的大数据应用示范基地

2017-07-02

大数据时代之hadoop：了解hadoop数据流

了解hadoop，首先就需要先了解hadoop的数据流，就像了解servlet的生命周期似的。

2017-07-02

使用Docker做开发的建议团队工作流

意义自从Docker进入到我们的工作流程之后给环境配置框架搭建，持续集成，持续交付方面带来了很多好处，首先相对于虚拟机来说，最直接的好处是带来了更小的镜像，同时程序以容器的方式运行不但启动速度快而且性能也好过虚拟机，同时它的配置可以非常快速的调整。其次对于开发来说，我们整个团队都使用的是Sublime+git的方式进行开发，使用Docker之后无论是什么平台只要有Shell都可以很方便的统一测试&开发环境。 Docker特性的使用磁盘挂载（-v）一直以来我们在使用Docker过程中都遵循着一个道理Docker只是一个环境他只是运行程序的一种手段。我们不能在docker中持久化数据，无论是文件还是数据库都是不允许的，因为很有可能测试结束之后会丢失数据。用于开发的Docker Image我们需要针对数据持久化新开方便调试使用的数据库，我们需要挂载针对应用的数据库持久化文件夹，当然我们还需要针对脚本进行目录挂载，如果是golang的话运行之前可能要自动化构建golang程序。端口映射虽然docker给我们提供了link的方法来实现容器之间的链接，但是我们依赖还是使用了最传统的端口映射的方式来进行服务的对外发布。因为我们觉得关系越简单，整个平台的服务就越稳定，虽然链接的这种方式并没有什么不好之处。工作流程定制容器准备开发&&运行环境从Dockerfile开始部署环境，有两个方向上的选择，一种是自己定制操作系统，另外一种是依赖其他人做好的。先说第一种方法：在我之前的blog中已经有提到，可以大概参考一下。这种方法缺点主要在于，需要非常了解Linux或者至少做过LFS才能方便自己定制操作系统，要对业务底层依赖有一定了解。因为此方法需要精简image所以需要手动解决依赖问题。对于依赖比较多的情况不适用。第二种方法，在之前的blog中也有提到过，有详细的过程以及Dockerfile参考。这种方法构建的image大概100MB+虽然比虚拟机（按G来算）小了很多，但是在迁移分发Image的时候还是要注意（如果你没有自己的Docker Hub）。如果使用文件迁移请用save的方式来分发image，在上面链接的blog中有提到备份迁移的问题。另外一个注意的地方，如果是用别人的image要注意安全，会不会里面挂了后门之类的，然后要摸清系统配置，准备好代码或可执行二进制文件的挂载位置，数据库持久化文件存放的位置等等都要摸清。最后在运行的时候都要给出挂载方案。发布之后要做的事因为Docker只是一个容器而不是项目中的一部分，所以只是项目实现的一种手段，具体应该如何使用它，需要一定的文档支撑，也就是开发业务流程文档。文档中要详细的提出所有依赖的Service配置文件的位置，配置的状态，持久化目录位置，输出的端口，开发完成之后业务部署的位置这些关于项目的尽量能想到的信息，因为这套容器会跟着项目整个周期中作为基础设施的一部分在运行。除了配置方面，第二部分是建议的使用方法流程，比如：要说清楚代码是在容器内部编译还是在其他容器中有做好的辅助工具编译，还是有一个独立的服务器（项目比较大的时候需要一个独立的构建服务器，甚至需要一个专门管理构建&&版本的同事），如果是脚本语言写的就不需要这么麻烦了。项目发布项目进行到一个阶段之后需要发布，把代码或可执行二进制文件直接构建到image里面就行了。注意先要判断项目是否要使用Docker。好处总结在文件持久化方面我们挂载的目录实现了统一，配置文件也实现了统一。在PHP开发中再也不用担心目录大小写敏感，文件大小写敏感，目录长度限制等因为操作系统不统一的问题。由于不同项目有不同的限制因素，因此在这里介绍总体的工作流程，项目中涉及到不同的应用服务只需要比较小的调整。原文发布时间为：2015-06-09 本文来自云栖社区合作伙伴“Linux中国”

2017-05-01

【Hadoop Summit Tokyo 2016】数据流与Apache NiFi

本讲义出自Aldrin Piri在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了什么是数据流以及当前数据流在研发中面临的挑战，并介绍了Apache NiFi的基本概念以及其架构设计

2017-03-01

从Hadoop IOUtils closeStream方法看如何安全关闭流

使用方法 IOUtils.closeStream(writer); 进入代码 public static void closeStream(java.io.Closeable stream) { cleanup(null, stream); } public static void cleanup(Log log, java.io.Closeable... closeables) { for (java.io.Closeable c : closeables) { if (c != null) { try { c.close(); } catch(IOException e) { if (log != null && log.isDebugEnabled()) { log.debug("Exception in closing " + c, e); } } } } }

2016-12-10

JStorm，让大规模流处理成为可能

JStorm 是阿里巴巴基于storm采用Java重写的一套开源的分布式实时流计算框架，其诞生于2013年，经历多次迭代，至今已经发布25了版本。

2016-11-02

Android RecyclerView（瀑布流）水平/垂直方向分割线

Android RecyclerView（瀑布流）水平/垂直方向分割线 Android RecyclerView不像过去的ListView那样随意的设置水平方向的分割线，如果要实现RecyclerView

2016-10-07

探寻流式计算

流计算：为了实现数据的时效性，实时消费获取的数据。二、批量计算和流计算批量计算：充裕时间处理静态数据，如Hadoop。实时性要求不高。

2019-09-19

云计算简介

云计算简介：云计算：一群提供服务的计算机的整体提供服务（通信网络）云服务：用户按需消费、使用云计算运维做什么： 7*24 小时快速响应故障处理备份恢复系统安全软件部署监控报警架构调优

2018-12-09

雾计算简史

欢迎关注我的个人公众号 aCloudDeveloper，打造云计算干货分享平台，你值得拥有。在我看来，雾计算和云计算的本质是一样的——都是充分利用「闲置的资源」进行任务的处理。

2018-01-27

云计算-OpenStack

Openstack是目前比较流行的一个实现云计算平台的项目，本文通过云计算概述、Openstack简介、Openstack核心模块、Openstack实战部署这几个方面来介绍Openstack。

2017-11-06

解惑边缘计算

云计算是计算服务的集中化，以最简单的形式利用共享数据中心基础设施和规模经济来降低成本。

2017-09-06

MapReduce计算框架

MapReduce计算框架一、MapReduce实现原理图展示了MapReduce实现中的全部流程，处理步骤如下： 1、用户程序中的MapReduce函数库首先把输入文件分成M块(每块大小默认

2016-04-17

深度学习基于 YOLO11 遥感泥石流、滑坡灾害实例分割系统遥感图像泥石流、滑坡实例分割数据集

基于 YOLO11 遥感泥石流、滑坡灾害实例分割系统遥感图像泥石流、滑坡实例分割数据集，5627张图像，yolo，voc，coco三种标注方式

2026-09-29

云计算 - 弹性计算技术全解与实践

本文全面介绍了云计算中的弹性计算服务（ECS），从基础概念、核心组件到选型考虑、实践案例和高级优化实践。

2024-02-05

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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