批处理

Flink（一）Flink的入门简介 https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9400622.html 一. F link的引入 这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。 在国外一些社区，有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代，当然，也有很多人不会认同。我们先姑且这么认为和讨论。 首先第一代的计算引擎，无疑就是 Hadoop 承载的 MapReduce。这里大家应该都不会对 MapReduce 陌生，它将计算分为两个阶段，分别为 Map 和 Reduce。对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实现多个 Job 的串联，以完成一个完整的算法，例如迭代计算。 由于这样的弊端，催生了支持 DAG 框架的产生。因此，支持 DAG 的框架被划分为第二代计算引擎。如 Tez 以及更上层的 Oozie。这里我们不去细究各种 DAG 实现之间的区别，不过对于当时的 Tez 和 Oozie 来说，大多还是批处理的任务。 接下来就是以 Spark

计算机的硬件组成: 　　主板　　　　固化(寄存器,是直接和CPU进行交互的一个硬件) 　　CPU　　　　中央处理器:计算(数字计算和逻辑计算)和控制(控制所有硬件协调工作) 　　储存　　　　硬盘,内存 　　输入设备 　　键盘,鼠标,话筒 　　输出设备　　显示器,音响,打印机 早期的计算器是以计算为核心的 现在的计算器是以储存为核心的 第一代计算机:电子管计算机,及其耗电,体积庞大,散热量特别高 第二代计算机:晶体管计算机 第三代计算机:白色大头计算机集成电路计算机,一个板子固化即使到上百个小硬件 第四代计算机:大型集成电路计算机,一个板子可以达到固化十万个硬件 第五代计算机:甚大型集成电路计算机 计算机的操作系统 　　操作系统是一个软件,是一个能直接操纵硬件的一个软件 　　微软研发的windows操作系统. 计算机刚开始使用的时候,还没有操作系统 人工时代:穿孔卡带 　　每个人都能将自己在一段时间内独享计算机所有资源 脱机时代:完全将人和机器隔离开来 单道批处理系统:内存只允许放一道作业 多道批处理系统:内存中允许放多道作业 分时系统:将CPU的执行划分时间片,每个程序以时间片为单位去执行 实时系统:一般比较少见,主要用于军事和工业生产上 无论什么时候,操作系统的目标是:让用户用起来更加的轻松.高可用,低耦合 语言的发展史: 　　计算机识别的是二进制,机器语言,由1和0组成代码 　

Spark Streaming应用也是Spark应用，Spark Streaming生成的DStream最终也是会转化成RDD，然后进行RDD的计算，所以Spark Streaming最终的计算是RDD的计算，那么Spark Streaming的原理当然也包含了Spark应用通用的原理。Spark Streaming作为实时计算的技术，和其他的实时计算技术(比如Storm)不太一样，我们可以将Spark Streaming理解为micro-batch模式的实时计算，也就是说Spark Streaming本质是批处理，就是这个批处理之间的时间间隔是非常的小，这个时间间隔最小是500ms，基本上可以适合企业中80%的实时计算场景。 在实时计算的步骤中，Spark Streaming当然也包含了实时接收数据过程、数据的transformation过程以及数据结果输出过程三个最基本的过程。Spark Streaming在数据接收的部分包括基于Receiver模式以及Direct模式(Kafka Direct)，接下来详细的讲解下基于Receiver模式的Spark Streaming应用的原理。 当我们使用spark-submit提交一个Spark Streaming应用的时候，向集群申请到资源并且初始化需要的Executor后，Spark Streaming应用的执行过程包括两部分

通常情况下配置好域后，DNS会默认安装好，但有时候这个DNS只能解析域控的域名，不能解析其他域名，比如baidu.com之类的。此时需要配置转发器，把不能解析的域名转到其他DNS配置如下： 打开DNS管理器，右击所用的服务器，点击属性 在属性对话框选择转发器，点击编辑即可添加其他 DNS服务器 ，你可以使用114.114.114.114或 8.8.8.8 等公共 DNS服务器 一般常用的DNS有223.5.5.5\223.6.6.6\114.114.114.114\8.8.8.8。分别是阿里、电信和谷歌dns服务 有时候需要在特定作用域禁止一些域名访问，比如twitter，可以用如下方案进行 注：本文来自 https://www.cnblogs.com/enderzhou/p/10549056.html 批量添加删除Windows server DNS服务 恶意域名 * A记录 指向 127.0.0.1（2019年6月5日更新） 下载链接:https://pan.baidu.com/s/1OUHyvnIfXYF0PdiT-VRyHw 密码:7gjj 注意！本解决方案在本地的Windows server服务器上把恶意域名指向127.0.0.1仅为应急措施。封域名只是为了尽快的切断恶意的通讯行为，想要根本上解决问题还是要定位到问题终端杀毒、打补丁做好防护的。

背景： 系统有一个功能， 需要通过批处理定时调用， 该功能在Web站点，且需要登陆。 实现： 使用Windows计划任务， 每天晚上执行批处理， 批处理文件中使用 curl进行登陆并执行相应命令 指定SessoinId并登陆系统 curl --cookie "ASP.NET_SessionId=bt133wlua5f5vuv51oigkut1" -d "username=xxx&password=xxx" https://website/login/index 执行命令 curl --cookie "ASP.NET_SessionId=bt133wlua5f5vuv51oigkut1" https://website/function1/do 附：curl 下载站点： https://curl.haxx.se/windows/ 来源： https://www.cnblogs.com/iyxqj/p/11813381.html

【导读】大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。 大数据处理框架是什么？ 处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。 例如ApacheHadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架ApacheSpark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。 为了简化这些组件的讨论，我们会通过不同处理框架的设计意图， SEO趋势 按照所处理的数据状态对其进行分类。一些系统可以用批处理方式处理数据，一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据。此外还有一些系统可以同时处理这两类数据。 本文将介绍一些最实用的大数据框架： 仅批处理框架： ApacheHadoop 仅流处理框架： ApacheStorm ApacheSamza 混合框架： ApacheSpark ApacheFlink 批处理框架 批处理在大数据世界有着悠久的历史

　　本例介绍Pinpoint告警的相关内容，Pinpoint参考 【APM】Pinpoint 安装部署（一） 　　Pinpoint Web会定期检查应用程序的状态，并在满足某些预配置条件（规则）的情况下触发警报。 　　这些条件（默认情况下）由Web模块中的后台批处理过程每3分钟检查一次（默认情况下），使用的是最后5分钟的数据。 一旦满足条件，批处理过程就会向注册到用户组的用户发送短信/电子邮件。 　　本例Pinpoint版本是：1.8.5，下载地址： https://github.com/naver/pinpoint/releases/tag/1.8.5 　　参考git文档： https://naver.github.io/pinpoint/alarm.html 　　参考博客： https://skyao.gitbooks.io/learning-pinpoint/content/alarm/code_implementation.html Pinpoint告警原理 　　1、下载 源码，通过源码解析： 　　　　Pinpoint中有一个匹处理类，BatchConfiguration.java，此类会进行批任务处理 1 @Configuration 2 @Conditional(BatchConfiguration.Condition.class) 3 @ImportResource(

sql批处理 // 批处理sql List<String> sqlList = new ArrayList<String>(); sqlList.add("delete from nice where note = '111'"); sqlList.add("delete from nice where note = '222'"); sqlList.add("delete from nice where note = '333'"); Db.batch(sqlList, 3); 来源： https://www.cnblogs.com/mjtabu/p/11942704.html

第一部分：批处理的专用命令 批处理文件是将一系列命令按一定的顺序集合为一个可执行的文本文件，其扩展名为BAT。这些命令统称批处理命令，下面我就来给大家介绍一下批处理的命令。 1、 REM REM 是个注释命令一般是用来给程序加上注解的，该命令后的内容在程序执行的时候将不会被显示和执行。例： REM 你现在看到的就是注解，这一句将不会被执行。在以后的例子中解释的内容都REM 会放在REM后面。请大家注意。 2、 ECHO ECHO 是一个回显命令主要参数有OFF和 ON,一般用ECHO message来显示一个特定的消息 。例： Echo off Rem 以上代表关闭回显即不显示所执行的命令 Echo 这个就是消息。 Rem 以上代表显示“这就是消息”这列字符 执行结果： C:\>ECHO.BAT 这个就是消息。 3、 GOTO GOTO 即为跳转的意思。在批处理中允许以“：XXX”来构建一个标号然后用GOTO ：标号直接来执行标号后的命令。例 :LABEL REM 上面就是名为LABEL的标号。 DIR C:\ DIR D:\ GOTO LABEL REM 以上程序跳转标号LABEL处继续执行。 4、CALL CALL 命令可以在批处理执行过程中调用另一个批处理，当另一个批处理执行完后再继续执行原来的批处理。例： 批处理2.BAT内容如下： ECHO 这就是2的内容 批处理1

转自： https://www.jb51.net/article/29323.htm 设置本地为延迟扩展。其实也就是：延迟变量，全称延迟环境变量扩展, 想进阶，变量延迟是必过的一关！所以这一部分希望你能认真看。 为了更好的说明问题，我们先引入一个例子。 例1: @echo off set a=4 set a=5&echo %a% pause 结果：4 解说：为什么是4而不是5呢？在echo之前明明已经把变量a的值改成5了？让我们先了解一下批处理运行命令的机制：批处理读取命令时是按行读取的（另外例如for命令等，其后用一对圆括号闭合的所有语句也当作一行），在处理之前要完成必要的预处理工作，这其中就包括对该行命令中的变量赋值。我们现在分析一下例1，批处理在运行到这句“set a=5&echo %a%”之前，先把这一句整句读取并做了预处理——对变量a赋了值，那么%a%当然就是4了！（没有为什么，批处理就是这样做的。）而为了能够感知环境变量的动态变化，批处理设计了变量延迟。简单来说，在读取了一条完整的语句之后，不立即对该行的变量赋值，而会在某个单条语句执行之前再进行赋值，也就是说“延迟”了对变量的赋值。那么如何开启变量延迟呢？变量延迟又需要注意什么呢？ 举个例子说明一下： 例2: @echo off setlocal enabledelayedexpansion set a=4 set a