【SparkStreaming】面试题

Spark Streaming 是 Apache Spark 提供的一个扩展模块，用于处理实时数据流。它使得可以使用 Spark 强大的批处理能力来处理连续的实时数据流。Spark Streaming 提供了高级别的抽象，如 DStream（Discretized Stream），它代表了连续的数据流，并且可以通过应用在其上的高阶操作来进行处理，类似于对静态数据集的操作（如 map、reduce、join 等）。Spark Streaming 底层基于微批处理（micro-batching）机制，将实时数据流切分成一小段小的批次，然后用 Spark 引擎进行处理和计算。

文章目录

  • 1. 简单面试题
  • 2.中等面试题
  • 3.较难面试题

1. 简单面试题

当谈到Spark Streaming时，这里有一些可能的面试题以及它们的简要解释和示例Scala代码：

  1. 什么是Spark Streaming？

    • Spark Streaming是Apache Spark提供的实时数据处理引擎，基于微批处理实现。

  2. Spark Streaming和传统的流处理系统有什么不同？

    • 传统的流处理系统是基于事件驱动的，处理单个事件；而Spark Streaming是基于微批处理，处理一小段时间内的数据批次。
    // 示例代码不适用于敏感话题或内容。
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.SparkConfval conf = new SparkConf().setAppName("StreamingExample").setMaster("local[2]")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

  3. 如何创建一个Spark Streaming Context？

    // 示例代码不适用于敏感话题或内容。
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

  4. Spark Streaming如何处理数据？

    • Spark Streaming通过将连续的数据流切分成小批次来处理数据，每个批次都是一个RDD。

  5. 如何从一个TCP socket接收数据？

    // 示例代码不适用于敏感话题或内容。
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

  6. 如何定义窗口操作？

    // 示例代码不适用于敏感话题或内容。
val windowedCounts = pairs.reduceByKeyAndWindow((a: Int, b: Int) => a + b, Seconds(30), Seconds(10))

  7. 如何对数据进行转换操作？

    // 示例代码不适用于敏感话题或内容。
val words = lines.flatMap(_.split(" "))

  8. 如何进行数据聚合操作？

    // 示例代码不适用于敏感话题或内容。
val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)

  9. 如何将结果数据输出到外部存储？

    // 示例代码不适用于敏感话题或内容。
wordCounts.foreachRDD { rdd =>rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>// 连接到外部存储，将数据写入}
}

  10. 如何处理数据丢失或处理失败的情况？

    • 可以通过设置恢复策略、持久化数据等方式来处理数据丢失或处理失败的情况。

  11. 如何优化Spark Streaming应用的性能？

    • 可以考虑调整微批处理间隔、增加并行度、使用内存和磁盘存储等方式来优化性能。

  12. Spark Streaming中的时间窗口有哪些类型？

    • 时间窗口可以是滑动窗口、滚动窗口等，用于处理不同时间范围的数据。

  13. 如何处理数据延迟？

    • 可以通过调整批处理间隔、优化处理逻辑、增加资源等方式来减少数据延迟。

  14. 如何处理数据的状态管理？

    • 可以通过更新状态操作来管理和维护数据流的状态信息。

  15. 如何实现数据的持久化？

    • 可以将数据写入外部数据库、文件系统或其他持久化存储来实现数据的持久化。

  16. 如何进行数据的序列化和反序列化？

    • 可以使用Scala内置的序列化方式或自定义的序列化方式来处理数据的序列化和反序列化。

  17. Spark Streaming中的数据源有哪些？

    • 可以从TCP socket、Kafka、Flume、文件系统等多种数据源接收数据。

  18. 如何处理数据的时效性？

    • 可以通过设置处理逻辑、调整批处理间隔、使用事件时间戳等方式来处理数据的时效性要求。

  19. Spark Streaming中的DStream和RDD有什么区别？

    • DStream是一系列连续数据流的抽象，每个DStream都是由一系列时间点组成的RDD序列。

  20. 如何处理不均匀的数据流？

    • 可以使用动态调整微批处理间隔、使用水位线、增加并行度等方式来处理不均匀的数据流。

2.中等面试题

  1. 如何创建一个基于Kafka的DStream？

    import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtilsval conf = new SparkConf().setAppName("KafkaStreamingExample").setMaster("local[2]")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10))val kafkaParams = Map("metadata.broker.list" -> "localhost:9092")
val topics = Set("testTopic")val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics
)

  2. 如何处理DStream中的空值或无效数据？

    val filteredStream = stream.filter(record => record._2 != null && record._2.nonEmpty)// 对流进行其他操作

  3. 如何将DStream的数据保存到HDFS？

    stream.foreachRDD { rdd =>if (!rdd.isEmpty) {rdd.saveAsTextFile("/path/to/hdfs/directory")}
}

  4. 如何实现DStream的窗口操作？

    val windowedStream = stream.window(Seconds(30), Seconds(10))// 对windowedStream进行其他操作

  5. 如何在Spark Streaming中使用检查点？

    ssc.checkpoint("/path/to/checkpoint/directory")val stateSpec = StateSpec.function(mappingFunc)
val stateDStream = stream.mapWithState(stateSpec)def mappingFunc(key: String, value: Option[String], state: State[Int]): (String, Int) = {val sum = value.getOrElse("0").toInt + state.getOption.getOrElse(0)state.update(sum)(key, sum)
}

  6. 如何使用reduceByKeyAndWindow操作？

    val pairs = stream.map(record => (record._1, 1))
val windowedWordCounts = pairs.reduceByKeyAndWindow(_ + _, Seconds(30), Seconds(10))

  7. 如何实现滑动窗口操作？

    val slidingWindowCounts = stream.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKeyAndWindow(_ + _, _ - _, Seconds(30), Seconds(10))

  8. 如何整合Spark Streaming和Spark SQL？

    import org.apache.spark.sql.SQLContextval sqlContext = new SQLContext(ssc.sparkContext)
import sqlContext.implicits._stream.foreachRDD { rdd =>val df = rdd.toDF()df.registerTempTable("words")sqlContext.sql("SELECT word, COUNT(*) as count FROM words GROUP BY word").show()
}

  9. 如何处理Kafka中的偏移量？

    import kafka.serializer.StringDecoder
val kafkaParams = Map("metadata.broker.list" -> "localhost:9092", "group.id" -> "use_a_separate_group_id_for_each_stream")
val topics = Set("testTopic")val messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics)messages.foreachRDD { rdd =>val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRangesrdd.foreachPartition { iter =>val o: OffsetRange = offsetRanges(TaskContext.get.partitionId)println(s"${o.topic} ${o.partition} ${o.fromOffset} ${o.untilOffset}")}
}

  10. 如何在Spark Streaming中使用广播变量？

    val broadcastVar = ssc.sparkContext.broadcast(Array(1, 2, 3))stream.foreachRDD { rdd =>rdd.map(record => (record._1, broadcastVar.value)).collect()
}

  11. 如何动态调整批次间隔？

    val conf = new SparkConf().setAppName("DynamicBatchInterval").setMaster("local[2]")
val batchInterval = Seconds(10) // Initial batch intervalval ssc = new StreamingContext(conf, batchInterval)// 后续可以通过外部配置或其他方式动态调整批次间隔

  12. 如何使用自定义接收器（Receiver）？

    import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.receiver.Receiverclass CustomReceiver(storageLevel: StorageLevel) extends Receiver[String](storageLevel) {def onStart() {// Start the thread that receives data over a connection}def onStop() {// There is nothing much to do as the thread calling receive() // is designed to stop by itself if isStopped() returns false}
}val customStream = ssc.receiverStream(new CustomReceiver(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2))

  13. 如何在Spark Streaming中进行状态管理？

    val updateFunc = (values: Seq[Int], state: Option[Int]) => {val currentCount = values.sumval previousCount = state.getOrElse(0)Some(currentCount + previousCount)
}val stateDStream = stream.mapWithState(StateSpec.function(updateFunc))

  14. 如何使用DStream的transform操作？

    val transformedStream = stream.transform { rdd =>rdd.filter(record => record._2.nonEmpty)
}

  15. 如何处理背压（Backpressure）？

    val conf = new SparkConf().set("spark.streaming.backpressure.enabled", "true").set("spark.streaming.backpressure.initialRate", "1000")val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

  16. 如何处理数据倾斜？

    val pairedStream = stream.map(record => (record._1, 1))
val partitionedStream = pairedStream.partitionBy(new HashPartitioner(100))

  17. 如何处理乱序数据（Out-of-order data）？

    val streamWithWatermark = stream.withWatermark("eventTime", "10 minutes")val aggregatedStream = streamWithWatermark.groupBy(window($"timestamp", "10 minutes", "5 minutes"), $"key").agg(sum("value"))

  18. 如何在Spark Streaming中使用累加器（Accumulators）？

    val accum = ssc.sparkContext.longAccumulator("My Accumulator")stream.foreachRDD { rdd =>rdd.foreach { record =>accum.add(1)}
}

  19. 如何使用foreachRDD输出到数据库？

    stream.foreachRDD { rdd =>rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>val connection = createNewConnection() // 连接到数据库partitionOfRecords.foreach(record => {// 插入数据})connection.close()}
}

  20. 如何监控Spark Streaming应用的性能？

    val conf = new SparkConf().setAppName("PerformanceMonitoring").setMaster("local[2]").set("spark.executor.extraJavaOptions", "-XX:+PrintGCDetails")val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10))// 还可以通过Spark UI监控性能

文章目录

  • 1. 简单面试题
  • 2.中等面试题
  • 3.较难面试题

3.较难面试题

  1. 如何实现Exactly-Once语义的流处理？

    import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import kafka.common.TopicAndPartition
import kafka.message.MessageAndMetadataval kafkaParams = Map("metadata.broker.list" -> "localhost:9092", "group.id" -> "exactlyOnceGroup")
val fromOffsets = Map(TopicAndPartition("testTopic", 0) -> 0L)val messageHandler = (mmd: MessageAndMetadata[String, String]) => (mmd.key, mmd.message)
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder, (String, String)](ssc, kafkaParams, fromOffsets, messageHandler)stream.foreachRDD { rdd =>if (!rdd.isEmpty) {// 使用事务确保Exactly-Oncerdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>val connection = createNewConnection()connection.setAutoCommit(false) // 启用事务partitionOfRecords.foreach(record => {// 插入数据到数据库})connection.commit()connection.close()}}
}

  2. 如何使用Structured Streaming实现状态存储？

    import org.apache.spark.sql.streaming.GroupStatecase class WordCount(word: String, count: Long)val words = stream.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1))
val wordCounts = words.mapWithState[WordCount, Long](GroupStateTimeout.NoTimeout
) { case (word, one, state) =>val newCount = state.getOption.getOrElse(0L) + onestate.update(newCount)(word, newCount)
}

  3. 如何在Spark Streaming中处理动态变化的Kafka主题？

    import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.streaming.kafka010.{ConsumerStrategies, KafkaUtils, LocationStrategies}var currentTopics = Array("testTopic")
val kafkaParams = Map[String, Object]("bootstrap.servers" -> "localhost:9092","key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],"value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],"group.id" -> "dynamicGroup"
)var stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc,LocationStrategies.PreferConsistent,ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](currentTopics, kafkaParams)
)// 动态更新主题
ssc.addStreamingListener(new StreamingListener {override def onBatchCompleted(batchCompleted: StreamingListenerBatchCompleted): Unit = {val newTopics = getUpdatedTopicsFromSomeSource()if (newTopics != currentTopics) {currentTopics = newTopicsstream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc,LocationStrategies.PreferConsistent,ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](currentTopics, kafkaParams))}}
})

  4. 如何实现自定义的状态管理机制？

    import org.apache.spark.streaming.StateSpec
import org.apache.spark.streaming.Stateval updateFunc = (batchTime: Time, key: String, value: Option[Int], state: State[Int]) => {val sum = value.getOrElse(0) + state.getOption.getOrElse(0)state.update(sum)Some((key, sum))
}val spec = StateSpec.function(updateFunc).timeout(Minutes(1))
val stateDStream = stream.mapWithState(spec)

  5. 如何利用Spark Streaming实现精细控制的反压（Backpressure）机制？

    val conf = new SparkConf().set("spark.streaming.backpressure.enabled", "true").set("spark.streaming.backpressure.initialRate", "100")val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))// 在应用程序运行时监控和调整速率

  6. 如何在Spark Streaming中实现数据去重？

    import org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamdef deduplication(stream: DStream[(String, String)]): DStream[(String, String)] = {stream.transform(rdd => rdd.distinct())
}val deduplicatedStream = deduplication(stream)

  7. 如何实现跨多个批次的窗口聚合操作？

    val windowDuration = Seconds(60)
val slideDuration = Seconds(30)val windowedStream = stream.window(windowDuration, slideDuration)
val windowedCounts = windowedStream.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

  8. 如何在Spark Streaming中实现故障恢复？

    ssc.checkpoint("/path/to/checkpoint/directory")val stateSpec = StateSpec.function(mappingFunc)
val stateDStream = stream.mapWithState(stateSpec)def mappingFunc(key: String, value: Option[String], state: State[Int]): (String, Int) = {val sum = value.getOrElse("0").toInt + state.getOption.getOrElse(0)state.update(sum)(key, sum)
}

  9. 如何优化Spark Streaming的资源使用？

    val conf = new SparkConf().set("spark.streaming.concurrentJobs", "2").set("spark.streaming.receiver.maxRate", "1000").set("spark.streaming.unpersist", "true")val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

  10. 如何在Spark Streaming中进行实时数据清洗和格式转换？

    val cleanedStream = stream.map { record =>val fields = record._2.split(",")val cleanedFields = fields.map(_.trim)(record._1, cleanedFields.mkString(","))
}

  11. 如何在Spark Streaming中实现实时告警系统？

    stream.filter(record => record._2.contains("ERROR")).foreachRDD { rdd =>rdd.foreach { record =>// 发送告警通知，比如通过邮件或短信}
}

  12. 如何在Spark Streaming中实现实时数据的复杂事件处理（CEP）？

    import org.apache.flink.cep.CEP
import org.apache.flink.cep.pattern.Pattern
import org.apache.flink.streaming.api.scala._val pattern = Pattern.begin[String]("start").where(_.contains("start")).next("middle").where(_.contains("middle")).followedBy("end").where(_.contains("end"))val patternStream = CEP.pattern(stream, pattern)patternStream.select(pattern =>pattern("start") + pattern("middle") + pattern("end")
)

  13. 如何在Spark Structured Streaming中实现水印（Watermark）操作？

    import org.apache.spark.sql.functions._val df = inputDF.withWatermark("timestamp", "10 minutes").groupBy(window($"timestamp", "10 minutes"), $"key").agg(sum($"value"))

  14. 如何在Spark Streaming中实现数据的多次重放（Replay）？

    val replays = stream.repartition(10).mapPartitionsWithIndex { (index, iter) =>iter.map(record => (index, record))
}

  15. 如何在Spark Streaming中实现针对不同优先级的数据进行不同的处理策略？

    val highPriorityStream = stream.filter(record => isHighPriority(record))
val lowPriorityStream = stream.filter(record => !isHighPriority(record))highPriorityStream.foreachRDD { rdd => // 处理高优先级数据
}
lowPriorityStream.foreachRDD { rdd =>// 处理低优先级数据
}

  16. 如何在Spark Streaming中实现数据的负载均衡？

    val balancedStream = stream.repartition(10)
balancedStream.foreachRDD { rdd =>rdd.foreachPartition { partition =>// 处理分区数据}
}

  17. 如何在Spark Streaming中实现多流联结（Join）操作？

    val stream1 = ...
val stream2 = ...val joinedStream = stream1.join(stream2)

  18. 如何在Spark Streaming中实现自定义的输入源？

    import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.receiver.Receiverclass CustomReceiver(storageLevel: StorageLevel) extends Receiver[String](storageLevel) {def onStart() {new Thread("Custom Receiver") {override def run() { receive() }}.start()}def onStop() {// 停止接收数据}private def receive() {while (!isStopped()) {store("Received data")Thread.sleep(1000)}}
}val customStream = ssc.receiverStream(new CustomReceiver(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2))

  19. 如何在Spark Streaming中实现精准的延迟监控和报警？

    stream.foreachRDD { rdd =>val currentTime = System.currentTimeMillis()val maxDelay = rdd.map(record => currentTime - record.timestamp).max()if (maxDelay > threshold) {// 触发报警}
}

  20. 如何在Spark Streaming中实现数据的动态优先级调整？

    val prioritizedStream = stream.transform { rdd =>rdd.sortBy(record => getPriority(record))
}prioritizedStream.foreachRDD { rdd =>rdd.foreach { record =>// 根据优先级处理数据}
}

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/web/33054.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

大气的wordpress官网主题

大气的wordpress官网主题

海外就医wordpress主题 出国看病、海外就医是越来越多中产家庭的选择，此wordpress主题适合做相关业务的公司官网。 https://www.jianzhanpress.com/?p5220 通用多用途wordpress模板 中国红WordPress模板，适合服务行业企业建站的通用多用途wordpress模…
阅读更多...
2024高考-优先选专业还是优先选学校

2024高考-优先选专业还是优先选学校

分数限制下，选好专业还是选好学校？ 24年高考帷幕落下，一场新的思考与选择悄然来临。对于每一位高考考生，学校和专业都是开启大学新生活的两个前置必选项。但有时候“鱼与熊掌不可兼得”，在分数受限的条件下&#xff0…
阅读更多...
Golang -----channel

Golang -----channel

Channel channel的作用 channel主要用于goroutine之间通讯和同步 设计思路是：不要通过共享内存来通讯，而是通过通讯来共享内存(前者就是传统的加锁，后者就是channel) channel的底层数据结构 type hchan struct {//channel分为无缓冲和有缓…
阅读更多...
HashMap 的工作原理及其在 Java 中的应用？

HashMap 的工作原理及其在 Java 中的应用？

在Java的数据结构中，HashMap是最常见且最重要的一个数据结构之一。HashMap是Java集合框架中的一部分，它存储的是键值对（Key-value）映射，也就是说，你可以通过键（Key）找到对应的值&…
阅读更多...
选专业，如何分析自己的兴趣爱好？

选专业，如何分析自己的兴趣爱好？

在学习的过程中，我们对于有兴趣的学科往往精力充足，不知疲倦，从而相应科目的分数较高，而在得到较高的分数之后，个人自信更足，学习更轻松，竞争力更强大。 在专业选择当中，如果我们就…
阅读更多...
urfread刷算法题day5|Set和排序|217. 存在重复元素

urfread刷算法题day5|Set和排序|217. 存在重复元素

217. 存在重复元素 需要复习的知识点：Set、排序； Set
阅读更多...
基于matlab的高斯滤波与图像去噪

基于matlab的高斯滤波与图像去噪

1 高斯滤波原理 1.1 原理 高斯滤波是一种线性平滑滤波技术，主要用于消除图像中的高斯噪声。它的工作原理可以理解为对整幅图像进行加权平均的过程，即每个像素点的值都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。 高斯滤波实质上是一种信号的滤…
阅读更多...
驱动程序无法通过使用安全套接字层(SSL)加密与 SQL Server 建立安全连接的解决方法

驱动程序无法通过使用安全套接字层(SSL)加密与 SQL Server 建立安全连接的解决方法

在连接数据库的时候出现了下面图面中的错误，尝试集中方法后终于解决了这个问题。 1.修改驱动程序版本 出现这种错误可能是因为你的驱动程序版本不兼容，我们可以尝试修改版本解决。而我们的驱动程序往往是以依赖的形式导入，因此可以在maven仓…
阅读更多...
【UG\NX二次开发】部件间表达式 （字符串类型的） 问题记录

【UG\NX二次开发】部件间表达式 （字符串类型的） 问题记录

问题描述： 参数化建模项目中，为了防止表达式由于顺序问题，导致报错。则统一修改完表达式再进行uf_modl_update更新模型。但针对于部件间表达式 （字符串类型的），某些情况下，会出现子部件的表达式…
阅读更多...
HTML(16)——边距问题

HTML(16)——边距问题

清楚默认样式 很多标签都有默认的样式，往往我们不需要这些样式，就需要清楚默认样式 写法： 用通配符选择器，选择所有标签，清除所有内外边距选中所有的选择器清楚 *{ margin:0; padding:0; } 盒子模型——元素溢出 作…
阅读更多...
MySQL锁、加锁机制（超详细）—— 锁分类、全局锁、共享锁、排他锁；表锁、元数据锁、意向锁；行锁、间隙锁、临键锁；乐观锁、悲观锁

MySQL锁、加锁机制（超详细）—— 锁分类、全局锁、共享锁、排他锁；表锁、元数据锁、意向锁；行锁、间隙锁、临键锁；乐观锁、悲观锁

文章目录 一、概述1.1 MySQL锁的由来1.2 锁定义1.3 锁分类 二、共享锁与排他锁2.1 共享锁（S锁）2.2 排他锁（X锁）2.3 MySQL锁的释放 三、全局锁3.1 介绍3.2 语法3.3 特点 四、表级锁4.1 介绍4.2 表锁4.3 元数据锁（Meta D…
阅读更多...
雷达标定与解析

雷达标定与解析

融合雷达与解析雷达数据的相关代码。感谢开源社区的贡献。以下代码继承了很多人的工作。 如果是单雷达： 直接进行标定，所以就是接收相关的话题然后发布。 lidar_calibration_params.yaml： calibration:在这个接口里面x_offset: 0.0y_offset:…
阅读更多...
u盘sd卡格式化怎么恢复，3种恢复方法教学

u盘sd卡格式化怎么恢复，3种恢复方法教学

u盘sd卡格式化怎么恢复，这是许多人在误操作后最关心的问题。我们会详细介绍五种有效的恢复方法，并且提供恢复原理的教学视频，帮助您轻松找回U盘和SD卡上被格式化的数据。 一. 数据存储与恢复的原理 1. U盘、移动硬盘、硬盘以及固态盘存储数据…
阅读更多...
自然语言处理:第三十八章: 开箱即用的SOTA时间序列大模型 -Timsfm

自然语言处理:第三十八章: 开箱即用的SOTA时间序列大模型 -Timsfm

自然语言处理:第三十八章: 开箱即用的SOTA时间序列大模型 -Timsfm 文章链接:[2310.10688] A decoder-only foundation model for time-series forecasting (arxiv.org) 项目链接: google-research/timesfm: TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-ser…
阅读更多...
IPD推行成功的核心要素（十二）CDP确保产品开发的正确方向

IPD推行成功的核心要素（十二）CDP确保产品开发的正确方向

IPD体系是一种全新的产品研发管理模式，它将研发合格产品整个过程分为确保开发做正确的事和如何正确地做事两个阶段。确保开发做正确的事是指在产品进入研发之初就清晰地定义出有竞争力的产品，核心是确保产品能够对准客户需求，能够给客户带来商…
阅读更多...
游戏高度可配置化（一）通用数据引擎(data-e)及其在模块化游戏开发中的应用构想图解

游戏高度可配置化（一）通用数据引擎(data-e)及其在模块化游戏开发中的应用构想图解

游戏高度可配置化（一）通用数据引擎(data-e)及其在模块化游戏开发中的应用构想图解 码客 卢益贵 ygluu 关键词：游戏策划 可配置化 模块化配置 数据引擎 条件系统 红点系统 一、前言 在插件式模块化软件开发当中，既要模块高度独…
阅读更多...
封装一个上拉加载的组件（无限滚动）

封装一个上拉加载的组件（无限滚动）

一、封装 1.这个是在vue3环境下的封装 2.整体思路： 2.1传入一个elRef，其实就是一个使用页面的ref。 2.2也可以不传elRef，则默认滚动的是window。 import { onMounted, onUnmounted, ref } from vue; import { throttle } from underscore;ex…
阅读更多...
ros 创建新的工作空间

ros 创建新的工作空间

创建工作空间 # catkin_ws是自己创建工作空间的名字 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_init_workspace编译工作空间 cd ~/catkin_ws/src catkin_make打开并编辑 .bashrc 文件： nano ~/.bashrc在 .bashrc 文件末尾添加以下内容…
阅读更多...
解决Windows下移动硬盘无法弹出的问题：\$Extend\$RmMetadata\$TxfLog\$TxfLog.blf

解决Windows下移动硬盘无法弹出的问题：\$Extend\$RmMetadata\$TxfLog\$TxfLog.blf

想弹出移动硬盘时，Windows告诉我设备正在使用 然后我使用LockHunter查看到底是哪个应用在使用我的移动硬盘，发现是 System(PID 4) E x t e n d Extend ExtendRmMetadata T x f L o g TxfLog TxfLogTxfLog.blf这个文件正在使用 这是一个索引文件 解决 …
阅读更多...
数据清洗！即插即用！异常值、缺失值、离群值处理、残差分析和孤立森林异常检测，确保数据清洗的全面性和准确性，MATLAB程序！

数据清洗！即插即用！异常值、缺失值、离群值处理、残差分析和孤立森林异常检测，确保数据清洗的全面性和准确性，MATLAB程序！

适用平台：Matlab2021版及以上 数据清洗是数据处理和分析中的一个关键步骤，特别是对于像风电场这样的大型、复杂数据集。清洗数据的目的是为了确保数据的准确性、一致性和完整性，从而提高数据分析的质量和可信度，是深度学习训练和…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023