批处理

1.大数据应用领域 互联网领域 搜索引擎 推荐引擎 电信领域 用户画像 用户行为分析 医药生物领域 DNA分析 视频领域 视频存储 视频分析 金融领域 信用卡欺诈分析 用户分析 矿产勘探领域 矿产石油勘察预测 1.1大数据框架 1.2 Hadoop生态系统 1.3 Spark 生态系统 2.推荐系统的设计 2.1需求分析和用户调研 用户： 新用户→根据注册时候选择的标签多样性的推荐 老用户→根据以往历史习惯，个性化推荐 考虑主流用户还是小众群众。根据不同的用户推荐不同的东西，设计不同的推荐算法，综合使用 推荐什么 当用户购买的东西价格相近时，多考虑用户对内容主题的兴趣，用户购买的类别 当价格不同时，考虑用户购买物品的品牌、价格、内容 新品促销或者库存清理，考虑整体系统的获利 何时 公众号还是短信 推荐的周期，短期、长期还是周期性的 何地 2.2 推荐功能设计 个性化首页，老用户根据历史行为个性化推荐，新用户根据热度推荐，或者根据选择的标签推送 2.3 界面设计 如何将推荐结果呈现给用户？ 如何收集用户信息和反馈数据？ 2.3 架构设计 硬件资源的限制 用户数、item数 存储、接口 实时响应的要求 2.4 算法设计 优化准则 数据预处理 离线算法 在线算法 功能实现策略 推荐解释 2.5 系统评测设计 用户反馈 点击率？转换率？单次使用时长？重复使用率？ A/B测试 将用户分为两组

@echo off set Path1=H:dir1 set Path2=H:dir2 set Path3=H:dir3 set Path4=H:dir4 cd C:\Program Files\TortoiseSVN\bin start TortoiseProc.exe /command:update /path:"%Path1%*%Path2%*%Path3%*%Path4%" /closeonend:3 @pause for /f "delims=" %%i in ("%Path1%") do (copy "%%i" "%Path3%") for /f "delims=" %%i in ("%Path2%") do (copy "%%i" "%Path4%") @pause start TortoiseProc.exe /command:commit /path:"%Path3%" /closeonend:0 start TortoiseProc.exe /command:commit /path:"%Path4%" /closeonend:0 来源： https://www.cnblogs.com/dabaicai0703/p/11643588.html

curl_multi_setopt — 返回描述错误码的字符串文本。 说明 string curl_multi_strerror ( int $errornum ) 返回描述 CURLM 错误码的字符串文本。 参数 errornum CURLM 错误代码 中的常量之一。 返回值 返回描述错误码的字符串文本, 否则返回 NULL。 实例 实例 <?php // 创建 cURL 句柄 $ch1 = curl_init("https://www.runoob.com/"); $ch2 = curl_init("http://php.net/"); // 创建一个批处理cURL句柄 $mh = curl_multi_init(); // 添加句柄到批处理句柄 curl_multi_add_handle($mh, $ch1); curl_multi_add_handle($mh, $ch2); // 执行批处理句柄 do { $status = curl_multi_exec($mh, $active); // 检查错误 if($status > 0) { // 显示错误信息 echo "ERROR!\n " . curl_multi_strerror($status); } } while ($status === CURLM_CALL_MULTI_PERFORM || $active);

curl_multi_init — 返回一个新cURL批处理句柄 说明 resource curl_multi_init ( void ) 允许并行地处理批处理cURL句柄。 参数 此函数没有参数。 返回值 成功时返回一个cURL批处理句柄，失败时返回FALSE。 实例 这个范例将会创建2个cURL句柄，把它们加到批处理句柄，然后并行地运行它们。 <?php // 创建一对cURL资源 $ch1 = curl_init(); $ch2 = curl_init(); // 设置URL和相应的选项 curl_setopt($ch1, CURLOPT_URL, "http://www.example.com/"); curl_setopt($ch1, CURLOPT_HEADER, 0); curl_setopt($ch2, CURLOPT_URL, "http://www.php.net/"); curl_setopt($ch2, CURLOPT_HEADER, 0); // 创建批处理cURL句柄 $mh = curl_multi_init(); // 增加2个句柄 curl_multi_add_handle($mh,$ch1); curl_multi_add_handle($mh,$ch2); $running=null; // 执行批处理句柄 do { usleep(10000)

curl_multi_add_handle — 向curl批处理会话中添加单独的curl句柄 说明 int curl_multi_add_handle ( resource $mh , resource $ch ) 增加 ch 句柄到批处理会话mh 参数 mh 由 curl_multi_init() 返回的 cURL 多个句柄。 ch 由 curl_init() 返回的 cURL 句柄。 返回值 成功时返回0，失败时返回CURLM_XXX之一的错误码。 实例 这个范例将会创建2个cURL句柄，把它们加到批处理句柄，然后并行地运行它们。 <?php // 创建一对cURL资源 $ch1 = curl_init(); $ch2 = curl_init(); // 设置URL和相应的选项 curl_setopt($ch1, CURLOPT_URL, "http://www.w3cschool.cc/"); curl_setopt($ch1, CURLOPT_HEADER, 0); curl_setopt($ch2, CURLOPT_URL, "http://www.php.net/"); curl_setopt($ch2, CURLOPT_HEADER, 0); // 创建批处理cURL句柄 $mh = curl_multi_init(); // 增加2个句柄 curl_multi

1、下载Notepad++并安装 2、选择编码，将文件编码转换为ANSI编码 来源： https://www.cnblogs.com/xxsl/p/11605948.html

首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构，如下图所示： 在这张架构图中，大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来，这部分是属于互联网在线应用的部分，其他蓝色的部分属于大数据相关组件，使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件。 你可以看到，大数据平台由上到下，可分为三个部分：数据采集、数据处理、数据输出与展示。 数据采集 将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中，由于数据源不同，这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。数据库同步通常用 Sqoop，日志同步可以选择 Flume，打点采集的数据经过格式化转换后通过 Kafka 等消息队列进行传递。 不同的数据源产生的数据质量可能差别很大，数据库中的数据也许可以直接导入大数据系统就可以使用了，而日志和爬虫产生的数据就需要进行大量的清洗、转化处理才能有效使用。 数据处理 这部分是大数据存储与计算的核心，数据同步系统导入的数据存储在 HDFS。MapReduce、Hive、Spark 等计算任务读取 HDFS 上的数据进行计算，再将计算结果写入 HDFS。 MapReduce、Hive、Spark 等进行的计算处理被称作是离线计算，HDFS 存储的数据被称为离线数据。在大数据系统上进行的离线计算通常针对（某一方面的）全体数据，比如针对历史上所有订单进行商品的关联性挖掘，这时候数据规模非常大，需要较长的运行时间

既然为了学习，那么先来了解下PHP curl函数信息： PHP cURL所有函数列表： https://secure.php.net/manual/zh/ref.curl.php 以下是PHP中cURL多线程相关函数： curl_multi_add_handle — 向curl批处理会话中添加单独的curl句柄 curl_multi_close — 关闭一组cURL句柄 curl_multi_exec — 运行当前 cURL 句柄的子连接 curl_multi_getcontent — 如果设置了 CURL OPT_RETURNTRANSFER，则返回获取的输出的文本流 curl_multi_info_read — 获取当前解析的cURL的相关传输信息 curl_multi_init — 返回一个新cURL批处理句柄 curl_multi_remove_handle — 移除curl批处理句柄资源中的某个句柄资源 curl_multi_select — 等待所有cURL批处理中的活动连接 curl_multi_setopt — 为 cURL 并行处理设置一个选项 curl_multi_strerror — Return string describing error code 一般来说，想到要用这些函数时，目的显然应该是要同时请求多个URL，而不是一个一个依次请求

在执行python脚本时，需要不断地输入参数来测试实验代码，甚是繁琐（尤其是在给别人演示代码的时候）。想着是不是可以设计一个自动化一键执行的脚本 bat执行python文件： @echo off ::set INTERVAL = 10 ::timeout %INTERVAL% ::Again echo local_cap C: cd %~dp0 start pythonw local_cap.py rem 使用ping命令暂停3s，这样可以看到调用python后的结果 ::ping -n 10 127.0.0.1 > nul %0 代指批处理文件自身 %~d0 是指批处理所在的盘符 %~dp0 是盘符加路径 cd %~dp0 就是进入批处理所在目录了 python.exe与pythonw.exe pyhton安装目录下有一个”pythonw.exe” 来简单说说”pythonw.exe”和”python.exe”的区別： 1）”pythonw.exe”执行时不会出现dos窗口 2）”pythonw.exe”执行时所有stdin和stdout都无效 3）”pythonw.exe”执行时从原有的sdtin只会得到EOF 也可以参照： https://blog.csdn.net/chang995196962/article/details/84578688 来源： CSDN 作者：

本文为 Apache Flink 新版本重大功能特性解读之 Flink SQL 系列文章的开篇，Flink SQL 系列文章由其核心贡献者们分享，涵盖基础知识、实践、调优、内部实现等各个方面，带你由浅入深地全面了解 Flink SQL。 1. 发展历程 今年的8月22日 Apache Flink 发布了1.9.0 版本(下文简称1.9)，在 Flink 1.9 中，Table 模块迎来了核心架构的升级，引入了阿里巴巴Blink团队贡献的诸多功能，本文对Table 模块的架构进行梳理并介绍如何使用 Blink Planner。 Flink 的 Table 模块 包括 Table API 和 SQL，Table API 是一种类SQL的API，通过Table API，用户可以像操作表一样操作数据，非常直观和方便；SQL作为一种声明式语言，有着标准的语法和规范，用户可以不用关心底层实现即可进行数据的处理，非常易于上手，Flink Table API 和 SQL 的实现上有80%左右的代码是公用的。作为一个流批统一的计算引擎，Flink 的 Runtime 层是统一的，但在 Flink 1.9 之前，Flink API 层 一直分为DataStream API 和 DataSet API， Table API & SQL 位于 DataStream API 和 DataSet API 之上