批处理

第十章 批处理 三种不同类型的系统 ： 服务(在线系统)：服务等待客户的请求或指令到达。每收到一个，服务会试图尽快处理它，并发回一个响应。响应时间通常是服务性能的主要衡量指标。 批处理系统(离线系统)：一个批处理系统有大量的输入数据，跑一个job来处理它，并生成一些输出数据，这往往需要一段时间(几分钟到几天)，所以通常不会有用户等待作业完成。一般批处理会定期运行。批处理的主要性能衡量标准通常是吞吐量。本章讨论的就是批处理。 流处理(准实时系统)：介于在线和离线之间。像批处理系统一样，流处理消费输入并产生输出(并不需要响应请求)。但是，流式作业在事件发生后不久就会对事件进行操作，而批处理作业需等待固定的一组输入数据。这种差异使流处理系统比批处理系统具有更低的延迟。 MapReduce是一种批处理算法 MapReduce和分布式文件系统 MapReduce有点像Unix工具，但分布在数千台机器上。它接收一个或多个输入，并产生一个或多个输出。 MapReduce的作业执行 Mapper Mapper会在每条输入记录上调用一次，其工作是从输入记录中提取键值对。对于每个输入，它可以生成任意数量的键值对(包括None)。两次输入记录之间，它不会保留任何状态，因此每个记录都是独立处理的。 Reducer The MapReduce framework takes the key-value

文件读取流程： 构造文件名队列--->读取与解码--->批处理 构造文件名队列： 需要读取文件的文件名放入文件名队列： tf.train.string_input_producer(string_tensor,shuffle=True) string_tensor:含有文件名+路径的一阶张量 num_epochs:过几篇数据，默认无限过数据 return 文件队列 读取与解码： 从队列中读取内容，并进行解码操作，阅读器默认每次只读取一个样本 读取文件内容：文本文件默认一次读取一行，图片一张，二进制一次指定字节数 tf.TextLinerReader:读取文本文件逗号分隔值（csv格式），默认按行读取，返回阅读器实例 tf.WholeFileReader:用于读取图片文件，返回阅读器实例 tf.FixedLengthRecordReader(record_bytes):二进制文件 tf.TFRecordReader:读取TFRecords文件 它们共同读取方法：reader.read(file_queue),并且都会返回一个Tensors元组（key,value）；key文件名字，value一个样本 默认只会读取一个样本，tf.train.batch或tf.tain.shuffle_batch进行批处理操作。 内容解码： tf.decode_csv:解码文本文件内容 tf.image

操作系统的发展史 一、手工操作———穿孔卡片 1946年第一台计算机诞生--20世纪50年代中期，计算机工作还在采用手工操作方式。此时还没有操作系统的概念。 程序员将对应于程序和数据的已穿孔的纸带（或卡片）装入输入机，然后启动输入机把程序和数据输入计算机内存，接着通过控制台开关启动程序针对数据运行；计算完毕，打印机输出计算结果；用户取走结果并卸下纸带（或卡片）后，才让下一个用户上机。 手工操作方式两个特点： 用户独占全机。不会出现因资源已被其他用户占用而等待的现象，但资源的利用率低。 CPU 等待手工操作。CPU的利用不充分。 20世纪50年代后期，出现 人机矛盾 。：手工操作的慢速度和计算机的高速度之间形成了尖锐矛盾，手工操作方式已严重损害了系统资源的利用率（使资源利用率降为百分之几，甚至更低），不能容忍。唯一的解决办法：只有摆脱人的手工操作，实现作业的自动过渡。这样就出现了成 批处理 。 二、批处理——磁带存储 2.1 联机批处理系统 [ ]( http://ww 主机与输入机之间增加一个存储设备——磁带，在运行于主机上的监督程序的自动控制下，计算机可自动完成：成批地把输入机上的用户作业读入磁带，依次把磁带上的用户作业读入主机内存并执行并把计算结果向输出机输出。完成了上一批作业后，监督程序又从输入机上输入另一批作业，保存在磁带上，并按上述步骤重复处理。

文章目录 NISP-操作系统概述 1.概述 2.操作系统的位置 3.作用 4.操作系统的特征 5.操作系统的作用 (1).管理系统的各种资源 CPU管理（进程管理）： 存储管理 设备管理 文件管理 网络与通信管理 (2).为用户提供良好界面 作业控制级接口 程序级接口 6.操作系统分类 批处理操作系统 分时操作系统 实时操作系统 桌面操作系统 服务器操作系统 嵌入式操作系统 7.windows 8.Linux 9.Mac OS 10.Android 11.ios 12.操作系统和程序的关系 NISP-操作系统概述 1.概述 1946年第一台计算机 20世纪70年代出现计算机操作系统 是一组控制和管理计算机资源（软硬件），合理地对各类作业进行调度以及方便用户的程序集合 直接运行在裸机上的最基本的系统软件 其他任何软件都必须在操作系统的支持下运行 可以说操作系统是连接用户和计算机硬件的接口 2.操作系统的位置 用户 应用软件 操作系统 硬件 3.作用 面向系统资源——提高资源利用率 面向用户——提供方便易用的用户界面 4.操作系统的特征 并发 共享（分为互式共享和同时访问共享） 虚拟（分时使用处理器，虚拟Cpu，虚拟内存） 异步 5.操作系统的作用 (1).管理系统的各种资源 CPU管理（进程管理）： 创建和撤销进程，协调运行进程，按照一定的算法把处理器分配给进程。 进程控制 进程同步

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

简介 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。 在之前的文章中，我们曾经介绍过 有关大数据系统的常规概念、处理过程，以及各种专门术语 ，本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。 下文将介绍这些框架： 仅批处理框架： Apache Hadoop 仅流处理框架： Apache Storm Apache Samza 混合框架： Apache Spark Apache Flink 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Apache Hadoop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Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce

NAME(名称) dig — 发送域名查询信息包到域名服务器 SYNOPSIS(总览) dig [@server] domain [⟨query-type⟩] [⟨query-class⟩] [+⟨query-option⟩] [-⟨dig-option⟩] [%comment] DESCRIPTION(描述) Dig (domain information groper 域名信息搜索)是一个灵活的 命令行工具, 它可以用来从域名系统服务器中收集信息. Dig 有两种模式:简单交互模式 用于简单的查询,而批处理模式则可以对 包含多个查询条目的列表执行查询. 所有查询选项都可以从命令行输入. 通常简单的 dig 用法为下列格式: dig @server domain query-type query-class 这里: server 可为域名或者以点分隔的Internet地址. 如果省略该可选字段, dig 会尝试使用你机器的默认域名服务器. 注意: 如果指定了一个域名,那么将使用域名系统解析程序 (即BIND)来进行解析. 如果你的系统不支持DNS,那么可能 必须 指定一个以点分隔的地址.另外一种选择是, 如果在你配置的某个地方有一台这样的服务器, 那么你所要做的就是建立 /etc/resolv.conf 并在其中指明默认域名服务器的位置,这样 server 自身就可以解析了.参看

2.1 Spark Streaming原理 Spark Streaming 是基于spark的流式批处理引擎，其基本原理是把输入数据以某一时间间隔批量的处理，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。 2.2 Spark Streaming计算流程 Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。这里的批处理引擎是Spark Core，也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size（如1秒）分成一段一段的数据（Discretized Stream），每一段数据都转换成Spark中的RDD（Resilient Distributed Dataset），然后将Spark Streaming中对DStream的Transformation操作变为针对Spark中对RDD的Transformation操作，将RDD经过操作变成中间结果保存在内存中。整个流式计算根据业务的需求可以对中间的结果进行缓存或者存储到外部设备。下图显示了Spark Streaming的整个流程。 SparkStreaming架构图 2.3 Spark Streaming容错性 对于流式计算来说，容错性至关重要。首先我们要明确一下Spark中RDD的容错机制。每一个RDD都是一个不可变的分布式可重算的数据集，其记录着确定性的操作继承关系（lineage）

1：点击自动运行-->新建批处理作业 2.点击备份，选择备份的数据库（双击或者拖曳工作）--->之后点击保存 3.点击设置任务计划 4.新建触发器 启动就可以坐等备份了 来源： https://www.cnblogs.com/chenze-Index/p/11435002.html

运行命令的目录 echo %cd% 运行文件的目录 echo %~dp0 a.bat @echo off echo %cd% echo %~dp0 C:\Users\macname>.\Desktop\a.bat C:\Users\macname C:\Users\macname\Desktop\ C:\Users\macname>cd Desktop C:\Users\macname\Desktop>a.bat C:\Users\macname\Desktop C:\Users\macname\Desktop\ 参考： https://www.cnblogs.com/langtianya/p/5171169.html 来源： https://www.cnblogs.com/sea-stream/p/11431283.html