当前位置： 首页 > news >正文

大数据学习之SparkStreaming、PB级百战出行网约车项目一

news 2025/12/6 0:50:02

一.SparkStreaming

163.SparkStreaming概述

Spark Streaming is an extension of the core Spark API that
enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream
processing of live data streams.
Spark Streaming 是核心 Spark API 的扩展，支持实时数据流的
可扩展、高吞吐量、容错流处理。
Spark Streaming 用于流式数据的处理。 Spark Streaming 支持
的数据输入源很多，例如： Kafka 、 Flume 、 HDFS 、 Kinesis 和 TCP
套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高级函数（如 map 、
reduce 、 join 和 window 等进行运算。而结果也能保存在很多地方，
如 HDFS ，数据库和实时仪表板等。还可以可以在数据流上应用
Spark 的机器学习和图形处理算法。
Spark Streaming 接收实时输入数据流，并将数据分为多个批
次，然后由 Spark 引擎进行处理，以批量生成最终结果流。在内部，
它的工作原理如下：

164.SparkStreaming_架构

背压机制 ( 了解 ) Spark 1.5 以前版本，用户如果要限制 Receiver 的数据接收速
率，可以通过设置静态配制参数
“spark.streaming.receiver.maxRate” 的值来实现，此举虽然可以通
过限制接收速率，来适配当前的处理能力，防止内存溢出，但也会
引入其它问题。比如： producer 数据生产高于 maxRate ，当前集群
处理能力也高于 maxRate ，这就会造成资源利用率下降等问题。
为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力， 1.5 版本开始
Spark Streaming 可以动态控制数据接收速率来适配集群数据处理
能力。背压机制（即 Spark Streaming Backpressure ） : 根据
JobScheduler 反馈作业的执行信息来动态调整 Receiver 数据接收
率。
通过属性 “spark.streaming.backpressure.enabled” 来控制是
否启用 backpressure 机制，默认值 false ，即不启用。

165.SparkStreaming_创建项目

<dependency>
<groupId> org.apache.spark </groupId>
<artifactId> spark-core_2.12 </artifactId>
<version> 3.2.1 </version>
</dependency>
<dependency>
<groupId> org.apache.spark </groupId>
<artifactId> spark
streaming_2.12 </artifactId>
<version> 3.2.1 </version>
</dependency>

166.SparkStreaming_WORDCOUNT

package com . itbaizhan . streaming
import org . apache . spark . SparkConf
import org . apache . spark . streaming . dstream .
{ DStream , ReceiverInputDStream }
import org . apache . spark . streaming .{ Seconds ,
StreamingContext }
object StreamingWordCount {
def main ( args : Array [ String ]): Unit = {
//1. 初始化 SparkConf 类的对象
val conf : SparkConf = new SparkConf ()
    . setMaster ( "local[*]" )
    . setAppName ( "StreamingWordCount" )
//2. 创建 StreamingContext 对象
val ssc = new StreamingContext ( conf ,
Seconds ( 5 ))
//3. 通过监控 node1 的 9999 端口创建 DStream 对象
val lines : ReceiverInputDStream [ String ]
=
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
7 测试
1
在 node1 上
2
在 IDEA 中运行程序
3
在 node1 上
4
查看 IDEA 控制台
ssc . socketTextStream ( "node1" , 9999 )
//4. 将每一行数据做切分，形成一个个单词
val wordsDS : DStream [ String ] =
lines . flatMap ( _ . split ( " " ))
//5.word=>(word,1)
val wordOne : DStream [( String , Int )] =
wordsDS . map (( _ , 1 ))
//6. 将相同的 key 的 value 做聚合加
val wordCount : DStream [( String , Int )] =
wordOne . reduceByKey ( _ + _ )
//7. 打印输出
wordCount . print ()
//8. 启动
ssc . start ()
//9. 等待执行停止
ssc . awaitTermination ()
}
}

167.SparkStreaming_数据抽象

168.SparkStreaming_RDD队列创建DSTREAM

169.SparkStreaming_自定义数据源一

需求：自定义数据源，实现监控指定的端口号，获取该端口号
内容。
需要继承 Receiver ，并实现 onStart 、 onStop 方法来自定义数据源采集。
package com . itbaizhan . streaming
import org . apache . spark . storage . StorageLevel
import
org . apache . spark . streaming . receiver . Receiver
import java . io .{ BufferedReader ,
InputStreamReader }
import java . net . Socket
import java . nio . charset . StandardCharsets
1
2
3
4
5
6
7
8
9
13 class ReceiverCustomer ( host : String , port :
Int ) extends Receiver [ String ]
( StorageLevel . MEMORY_ONLY ) {
// 最初启动的时候，调用该方法
// 作用：读数据并将数据发送给 Spark
override def onStart (): Unit = {
new Thread ( "Socket Receiver" ) {
override def run () {
receive ()
    }
  }. start ()
}
override def onStop (): Unit = {}
// 读数据并将数据发送给 Spark
def receive (): Unit = {
// 创建一个 Socket
var socket : Socket = new Socket ( host ,
port )
// 定义一个变量，用来接收端口传过来的数据
var input : String = null
// 创建一个 BufferedReader 用于读取端口传来的数
据
val reader = new BufferedReader ( new
InputStreamReader ( socket . getInputStream ,
StandardCharsets . UTF_8 ))
// 读取数据
input = reader . readLine ()
// 当 receiver 没有关闭并且输入数据不为空，则循环
发送数据给 Spark
while ( ! isStopped () && input != null ) {
store ( input )
input = reader . readLine ()
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
14 使用自定义的数据源采集数据
  }
// 跳出循环则关闭资源
reader . close ()
socket . close ()
// 重启任务
restart ( "restart" )
}
}

170.SparkStreaming_自定义数据源二

package com . itbaizhan . streaming
import org . apache . spark . SparkConf
import org . apache . spark . streaming .{ Seconds ,
StreamingContext }
object CustomerSource {
def main ( args : Array [ String ]): Unit = {
//1. 初始化 Spark 配置信息
val sparkConf = new SparkConf ()
    . setMaster ( "local[*]" )
    . setAppName ( "CustomerSource" )
//2. 初始化
val ssc = new
StreamingContext ( sparkConf , Seconds ( 5 ))
//3. 创建自定义 receiver 的 Streaming
val lines = ssc . receiverStream ( new
ReceiverCustomer ( "node1" , 9999 ))
lines . print ()
//4. 启动
ssc . start ()
ssc . awaitTermination ()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
15 测试
1
在 node1 上
2
在 IDEA 中运行程序
3
在 node1 上
4
查看 IDEA 控制台
实时效果反馈
1. 关于 SparkStreaming 接收器自定义数据源的描述，错误的
是：
A
需要继承 Receiver ，并实现 onStart 、 onStop 方法来自定义
数据源采集。
B
Xxx extends Receiver[String](StorageLevel.MEMORY_ONLY)
接收到数据仅保存在
内存中。
C
onStart()
最初启动的时候，调用该方法；作用是读数据并将数
据发给 Spark 。
D
onStop()
不能空实现。
答案：
1=>D 可以空实现
SparkStreaming_DStream 无状态转换
}
}
20
21
[root@node1 ~] # nc -lk 9999
1
[root@node1 ~] # nc -lk 9999
aa
bb
cc

171.SparkStreaming_DSTREAM无状态转换

172.SparkStreaming_DSTREAM无状态转换transform

173.SparkStreaming_DSTREAM有状态转换

174.SparkStreaming_窗口操作reducebykeyandwidow概述

//reduceFunc– 结合和交换 reduce 函数
//windowDuration– 窗口长度；必须是此数据流批处理间
隔的倍数
//slideDuration– 窗口的滑动间隔 , 即新数据流生成 RDD
的间隔
def reduceByKeyAndWindow (
reduceFunc : ( V , V ) => V ,
windowDuration : Duration ,
slideDuration : Duration
): DStream [( K , V )] = ssc . withScope {
//partitioner– 用于控制新数据流中每个 RDD 分区的
分区器
reduceByKeyAndWindow ( reduceFunc ,
windowDuration , slideDuration ,
defaultPartitioner ())
}

175.SparkStreaming_窗口操作reducebykeyandwidow实战

176.SparkStreaming_窗口操作reducebykeyandwidow优化

177.SparkStreaming_窗口操作WINDOW

178.SparkStreaming_输出

179.SparkStreaming_优雅关闭一

流式任务需要 7*24 小时执行，但是有时涉及到升级代码需要主
动停止程序，但是分布式程序，没办法做到一个个进程去杀死，所
以配置优雅的关闭就显得至关重要了。使用外部文件系统来控制内
部程序关闭。
package com . itbaizhan . streaming
import org . apache . spark . SparkConf
import
org . apache . spark . streaming . dstream . ReceiverI
nputDStream
import org . apache . spark . streaming .{ Seconds ,
StreamingContext }
object StreamingStopDemo {
def createSSC (): StreamingContext = {
val sparkConf : SparkConf = new
SparkConf (). setMaster ( "local[*]" ). setAppName
( "StreamingStop" )
// 设置优雅的关闭
sparkConf . set ( "spark.streaming.stopGraceful
lyOnShutdown" , "true" )
1
2
3
4
5
6
7
8
9
34    
val ssc = new
StreamingContext ( sparkConf , Seconds ( 5 ))
ssc . checkpoint ( "./ckp" )
ssc
}
def main ( args : Array [ String ]): Unit = {
val ssc : StreamingContext =
StreamingContext . getActiveOrCreate ( "./ckp" ,
() => createSSC ())
new Thread ( new
StreamingStop ( ssc )). start ()
val line : ReceiverInputDStream [ String ] =
ssc . socketTextStream ( "node1" , 9999 )
line . print ()
ssc . start ()
ssc . awaitTermination ()
}
}
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
package com . itbaizhan . streaming
import org . apache . hadoop . conf . Configuration
import org . apache . hadoop . fs .{ FileSystem ,
Path }
import org . apache . spark . streaming .
{ StreamingContext , StreamingContextState }
import java . net . URI
class StreamingStop ( ssc : StreamingContext )
extends Runnable {
override def run (): Unit = {
val fs : FileSystem = FileSystem . get ( new
URI ( "hdfs://node2:9820" ),
new Configuration (), "root" )
1
2
3
4
5
6
7
8
9
35 测试
1
启动 hadoop 集群
2
在 node1 上： nc -lk 9999
3
运行程序
4
在 node2 ：
5
在 node1 上：
while ( true ) {
try
Thread . sleep ( 5000 )
catch {
case e : InterruptedException =>
e . printStackTrace ()
    }
val state : StreamingContextState =
ssc . getState
if ( state ==
StreamingContextState . ACTIVE ) {
val bool : Boolean = fs . exists ( new
Path ( "hdfs://node2:9820/stopSpark" ))
if ( bool ) {
ssc . stop ( stopSparkContext = true ,
stopGracefully = true )
System . exit ( 0 )
      }
    }
  }
}
}

180.SparkStreaming_优雅关闭二

181.SparkStreaming_优雅关闭测试

182.SparkStreaming_整合KAFKA模式

183.SparkStreaming_整合kafka开发一

导入依赖：
代码编写：
<dependency>
<groupId> org.apache.spark </groupId>
<artifactId> spark-streaming-kafka-0-
10_2.12 </artifactId>
<version> 3.2.1 </version>
</dependency>
<dependency>
<groupId> com.fasterxml.jackson.core </groupI
d>
<artifactId> jackson-core </artifactId>
<version> 2.12.7 </version>
</dependency>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
package com . itbaizhan . streaming
import org . apache . kafka . clients . consumer .
{ ConsumerConfig , ConsumerRecord }
import org . apache . spark . SparkConf
import org . apache . spark . streaming . dstream .
{ DStream , InputDStream }
1
2
3
4
40 import org . apache . spark . streaming . kafka010 .
{ ConsumerStrategies , KafkaUtils ,
LocationStrategies }
import org . apache . spark . streaming .{ Seconds ,
StreamingContext }
object DirectAPIDemo {
def main ( args : Array [ String ]): Unit = {
//1. 创建 SparkConf
val sparkConf : SparkConf = new
SparkConf ()
    . setMaster ( "local[*]" )
    . setAppName ( "DirectAPIDemo" )
//2. 创建 StreamingContext
val ssc = new
StreamingContext ( sparkConf , Seconds ( 3 ))
//3. 定义 Kafka 参数
val kafkaPara : Map [ String , Object ] =
Map [ String , Object ](
ConsumerConfig . BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG ->
"node2:9092,node3:9092,node4:9092" ,
ConsumerConfig . GROUP_ID_CONFIG ->
"itbaizhan" ,
"key.deserializer" ->
"org.apache.kafka.common.serialization.Strin
gDeserializer" ,
"value.deserializer" ->
"org.apache.kafka.common.serialization.Strin
gDeserializer"
  )
//4. 读取 Kafka 数据创建 DStream
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
41 SparkStreaming_ 整合 Kafka 测试
val kafkaDStream :
InputDStream [ ConsumerRecord [ String , String ]]
=
KafkaUtils . createDirectStream [ String ,
String ]( ssc ,
// 由框架自动选择位置匹配
LocationStrategies . PreferConsistent ,
// 消费者策略 主题： topicKafka,kafka 参
数： kafkaPara
ConsumerStrategies . Subscribe [ String ,
String ]( Set ( "topicKafka" ), kafkaPara ))
//5. 将每条消息的 KV 取出
//val valueDStream: DStream[String] =
kafkaDStream.map(record => record.value())
val valueDStream : DStream [ String ] =
kafkaDStream . map ( _ . value ())
//6. 计算 WordCount
valueDStream . flatMap ( _ . split ( " " ))
    . map (( _ , 1 ))
    . reduceByKey ( _ + _ )
    . print ()
//7. 开启任务
ssc . start ()
ssc . awaitTermination ()
}
}

184.SparkStreaming_整合kafka开发二

185.SparkStreaming_整合kafka测试

二.PB级百战出行网约车项目一

1.百战出行

2.百战出行架构设计

3.环境搭建_HBASE安装部署

4.环境搭建_HBASE安装部署

5.环境搭建_MYSQL安装部署

6.环境搭建_REDIS安装部署

7.构建父工程

8.订单监控_收集订单数据

9.订单监控_订单数据分析

10.订单监控_存储数据之读取数据

11.订单监控_存储数据之保持数据至MYSQL

12.订单监控_MAXWELL介绍

13.订单监控_MAXWELL安装

14.订单监控_SPARK_STREAMING整合KAFKA_上

15.订单监控_SPARK_STREAMING整合KAFKA_下

16.订单监控_实时统计订单总数之消费订单数据

17.订单监控_实时统计订单总数之构建订单解析器

18.订单监控_实时统计订单总数之解析订单JSON数据

19.订单监控_实时统计订单总数

20.订单监控_实时统计乘车人数统计

相关文章：

大数据学习之SparkStreaming、PB级百战出行网约车项目一

一.SparkStreaming 163.SparkStreaming概述 Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams. Spark Streaming 是核心 Spark API 的扩展&#xff0c;支持实时数据…...

编程日记 2025/2/12 13:31:51

Java 高频面试闯关秘籍

目录 Java基础篇&#xff1a;涵盖OOP、多线程、集合等基础知识。Java高级篇&#xff1a;深入探讨HashMap、JVM、线程池等高级特性。Java框架篇&#xff1a;介绍Spring、SpringMVC、MyBatis等常用框架。Mysql数据库篇&#xff1a;包含SQL语句、事务、索引等数据库知识。分布式技…...

编程日记 2025/2/12 13:30:50

边缘计算网关驱动智慧煤矿智能升级——实时预警、低延时决策与数字孪生护航矿山安全高效运营

迈向智能化煤矿管理新时代 工业物联网和边缘计算技术的迅猛发展&#xff0c;煤矿安全生产与高效运营正迎来全新变革。传统煤矿监控模式由于现场环境复杂、数据采集和传输延时较高&#xff0c;已难以满足当下高标准的安全管理要求。为此&#xff0c;借助边缘计算网关的实时数据…...

编程日记 2025/2/12 13:29:49

Oracle认证大师（OCM）学习计划书

Oracle认证大师&#xff08;OCM&#xff09;学习计划书 一、学习目标 Oracle Certified Master&#xff08;OCM&#xff09;是Oracle官方认证体系中的最高级别认证&#xff0c;要求考生具备扎实的数据库管理技能、丰富的实战经验以及解决复杂问题的能力。本计划旨在通过系统化的…...

编程日记 2025/2/12 13:28:42

力扣 单词拆分

动态规划&#xff0c;字符串截取&#xff0c;可重复用&#xff0c;集合类。 题目 单词可以重复使用&#xff0c;一个单词可用多次&#xff0c;应该是比较灵活的组合形式了&#xff0c;可以想到用dp&#xff0c;遍历完单词后的状态的返回值。而这里的wordDict给出的是list&…...

编程日记 2025/2/12 13:24:37

如何在Linux中设置定时任务（cron）

在Linux系统中&#xff0c;定时任务是自动执行任务的一种非常方便的方式&#xff0c;常常用于定期备份数据、更新系统或清理日志文件等操作。cron是Linux下最常用的定时任务管理工具&#xff0c;它允许用户根据设定的时间间隔自动执行脚本和命令。在本文中&#xff0c;我们将详…...

编程日记 2025/2/12 13:22:32

C# ASP.NET核心特性介绍

.NET学习资料 .NET学习资料 .NET学习资料 在当今的软件开发领域中&#xff0c;C# ASP.NET凭借其强大的功能和丰富的特性&#xff0c;成为构建 Web 应用程序的重要技术之一。以下将详细介绍 C# ASP.NET的核心特性。 多语言支持 ASP.NET 支持多种语言进行开发&#xff0c;这使…...

编程日记 2025/2/12 13:20:29

Response 和 Request 介绍

怀旧网个人博客网站地址&#xff1a;怀旧网&#xff0c;博客详情&#xff1a;Response 和 Request 介绍 1、HttpServletResponse 1、简单分类 2、文件下载 通过Response下载文件数据 放一个文件到resources目录 编写下载文件Servlet文件 public class FileDownServlet exten…...

编程日记 2025/2/12 13:19:28

Spring常用注解和组件

引言 了解Spring常用注解的使用方式可以帮助我们更快速理解这个框架和其中的深度 注解 Configuration&#xff1a;表示该类是一个配置类&#xff0c;用于定义 Spring Bean。 EnableAutoConfiguration&#xff1a;启用 Spring Boot 的自动配置功能&#xff0c;让 Spring Boo…...

编程日记 2025/2/12 13:18:27

Spring中都应用了哪些设计模式？

好的&#xff01;以下是您提到的八种设计模式在 Spring 中的简单示例&#xff1a; 1. 简单工厂模式 简单工厂模式通过传入参数来决定实例化哪个类。Spring 中的 BeanFactory 就是简单工厂模式的应用。 示例代码&#xff1a; // 1. 创建接口和具体实现类 public interface A…...

编程日记 2025/2/12 13:17:26

VSCode的安裝以及使用

c配置: 【MinGw-w64编译器套件】 https://blog.csdn.net/weixin_60915103/article/details/131617196?fromshareblogdetail&sharetypeblogdetail&sharerId131617196&sharereferPC&sharesourcem0_51662391&sharefromfrom_link Python配置: 【簡單&#xff…...

编程日记 2025/2/12 13:16:25

Datawhale 组队学习 Ollama教程 task1

一、Ollama 简介 比喻&#xff1a;Ollama 就像是一个“魔法箱子”&#xff0c;里面装满了各种大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;。你不需要懂复杂的魔法咒语&#xff08;配置&#xff09;&#xff0c;只需要轻轻一按&#xff08;一条命令&#xff09;&#xff0c;就能让…...

编程日记 2025/2/12 13:05:08

前端技术学习——ES6核心基础

1、ES6与JavaScript之间的关系 ES6是JavaScript的一个版本&#xff1a;JavaScript是基于ECMAScript规范实现的编程语言&#xff0c;而ES6&#xff08;ECMAScript 2015&#xff09;是该规范的一个具体版本。 2、ES6的基础功能 &#xff08;1&#xff09;let和const let用于声明…...

编程日记 2025/2/12 13:04:05

《DeepSeek技术应用与赋能运营商办公提效案例实操落地课程》

大模型算法实战专家—周红伟老师 法国科学院数据算法博士/曾任阿里巴巴人工智能专家/曾任马上消费企业风控负责人 课程背景 随着大模型技术的迅猛发展&#xff0c;企业面临着提升工作效率、降低运营成本和优化资源配置的巨大压力。DeepSeek做出十三项革命性的大模型技术突破…...

编程日记 2025/2/12 13:01:00

STM32-知识

一、Cortex-M系列双指针 Cortex-M系列的MSP与PSP有一些重要的区别&#xff0c;双指针是为了保证OS的安全性和稳健性。本质上&#xff0c;区别于用户程序使用PSP&#xff0c;操作系统和异常事件单独使用一个MSP指针的目的&#xff0c;是为了保证栈数据不会被用户程序意外访问或…...

编程日记 2025/2/12 12:57:56

线程同步（互斥锁与条件变量）

文章目录 1、为什么要用互斥锁2、互斥锁怎么用3、为什么要用条件变量4、互斥锁和条件变量如何配合使用5、互斥锁和条件变量的常见用法 参考资料&#xff1a;https://blog.csdn.net/m0_53539646/article/details/115509348 1、为什么要用互斥锁 为了使各线程能够有序地访问公共…...

编程日记 2025/2/12 12:52:48

Ubuntu指令学习(个人记录、偶尔更新)

Ubuntu指令学习 0、一点常用指令列表一、Ubuntu下复制与移动&#xff0c;cp/mv二、Ubuntu下echo 与 重定向>,>>三、Ubuntu下chmod,用户权限四、Ubuntu下的tar打包&#xff0c;gzip压缩五、Ubuntu(22.04)下系统语言为中文&#xff0c;切换主目录文件名为英文。六、Ubun…...

编程日记 2025/2/12 12:51:46

Visual Studio 进行单元测试【入门】

摘要&#xff1a;在软件开发中&#xff0c;单元测试是一种重要的实践&#xff0c;通过验证代码的正确性&#xff0c;帮助开发者提高代码质量。本文将介绍如何在VisualStudio中进行单元测试&#xff0c;包括创建测试项目、编写测试代码、运行测试以及查看结果。 1. 什么是单元测…...

编程日记 2025/2/12 12:46:37

【经验分享】Linux 系统安装后内核参数优化

在 Linux 系统安装后&#xff0c;进行内核优化有助于提升系统的性能、稳定性和安全性。以下是一些常见的内核优化操作&#xff1a; 修改/etc/sysctl.conf 文件 执行sysctl -p使配置生效。 kernel.shmmax 135185569792 kernel.shmall 4294967296 fs.aio-max-nr 3145728 fs.fi…...

编程日记 2025/2/12 12:43:34

linux统计文件夹下有多少个.rst文件行数小于4行

您可以使用 find 命令结合 wc 命令来统计文件夹下 .rst 文件行数小于 4 行的文件数量。以下是一个具体的命令示例&#xff1a; find /path/to/directory -name "*.rst" -type f -exec wc -l {} | awk $1 < 4 | wc -l解释&#xff1a; find /path/to/directory …...

编程日记 2025/2/12 12:41:32

三维GIS开发cesium智慧地铁教程（5）Cesium相机控制

一、环境搭建 <script src"../cesium1.99/Build/Cesium/Cesium.js"></script> <link rel"stylesheet" href"../cesium1.99/Build/Cesium/Widgets/widgets.css"> 关键配置点&#xff1a; 路径验证&#xff1a;确保相对路径.…...

编程新知 2025/12/1 19:23:04

云启出海，智联未来｜阿里云网络「企业出海」系列客户沙龙上海站圆满落地

借阿里云中企出海大会的东风&#xff0c;以**「云启出海&#xff0c;智联未来&#xff5c;打造安全可靠的出海云网络引擎」为主题的阿里云企业出海客户沙龙云网络&安全专场于5.28日下午在上海顺利举办&#xff0c;现场吸引了来自携程、小红书、米哈游、哔哩哔哩、波克城市、…...

编程新知 2025/12/5 21:04:57

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算

通信过程&#xff1a;&#xff08;白话解释&#xff09; 我们将原始待发送的消息称为 M M M&#xff0c;依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)&#xff08;意思就是 G &#xff08; x ) G&#xff08;x) G&#xff08;x) 是已知的&#xff09;&#xff0…...

编程新知 2025/12/3 5:54:12

线程同步：确保多线程程序的安全与高效！

全文目录&#xff1a; 开篇语前序前言第一部分&#xff1a;线程同步的概念与问题1.1 线程同步的概念1.2 线程同步的问题1.3 线程同步的解决方案 第二部分&#xff1a;synchronized关键字的使用2.1 使用 synchronized修饰方法2.2 使用 synchronized修饰代码块 第三部分&#xff…...

编程新知 2025/9/24 16:02:40

基于当前项目通过npm包形式暴露公共组件

1.package.sjon文件配置 其中xh-flowable就是暴露出去的npm包名 2.创建tpyes文件夹&#xff0c;并新增内容 3.创建package文件夹...

编程新知 2025/11/16 9:53:36

将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化，来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思？

Otsu 是一种自动阈值化方法&#xff0c;用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理&#xff0c;能够自动确定一个阈值&#xff0c;将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...

编程新知 2025/10/11 3:56:08

【决胜公务员考试】求职OMG——见面课测验1

2025最新版&#xff01;&#xff01;&#xff01;6.8截至答题&#xff0c;大家注意呀&#xff01; 博主码字不易点个关注吧,祝期末顺利~~ 1.单选题(2分) 下列说法错误的是:&#xff08; B &#xff09; A.选调生属于公务员系统 B.公务员属于事业编 C.选调生有基层锻炼的要求 D…...

编程新知 2025/11/8 16:25:01

AspectJ 在 Android 中的完整使用指南

一、环境配置&#xff08;Gradle 7.0 适配&#xff09; 1. 项目级 build.gradle // 注意&#xff1a;沪江插件已停更&#xff0c;推荐官方兼容方案 buildscript {dependencies {classpath org.aspectj:aspectjtools:1.9.9.1 // AspectJ 工具} } 2. 模块级 build.gradle plu…...

编程新知 2025/7/7 22:33:57

Mobile ALOHA全身模仿学习

一、题目 Mobile ALOHA&#xff1a;通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习&#xff08;Imitation Learning&#xff09;缺点&#xff1a;聚焦与桌面操作&#xff0c;缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;在ALOHA…...

编程新知 2025/11/23 13:53:03

在Ubuntu24上采用Wine打开SourceInsight

1. 安装wine sudo apt install wine 2. 安装32位库支持，SourceInsight是32位程序 sudo dpkg --add-architecture i386 sudo apt update sudo apt install wine32:i386 3. 验证安装 wine --version 4. 安装必要的字体和库（解决显示问题） sudo apt install fonts-wqy…...

编程新知 2025/10/14 0:47:25