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数据实时处理项目实战Spark Streaming第一天——概述
1、实时需求： 输入数据是以序列化的方式一个个输入并进行处理的，在开始时并不知道所有的输入数据。与离线计算相比，运行时间短，计算量相对较小，强调计算过程的时间要短，即所查当下给出结果。 2、数据流程设计： 数据来源有两部分： 第一部分是web/App交互的业务日志数据（暂不讨论这部分当日总结
当日总结 1.OSPF的网络类型 。首先明确，ROUTER LSA 中的链路类型(p2p,transnet,stub,virtual-link) 不是一个概念，但是有关联。 .p2p 点到点网络，不进行选举，直接形成邻接关系 .p2mp 点到多点网络，无需进行选举，没有一种线路默认被识别为p2mp，需人工设置 .BMA 支持广播，允许多台设备SCOI2010 股票交易
题目链接 Solution 动态规划题，设 \(f[i][j]\) 表示前 \(i\) 天，手中有 \(j\) 股的最大钱数。分为 \(4\) 种情况讨论： 1.凭空买入 即在当日开始时手中没有股票，当日买入 \(j\) 股。转移方程：\(f[i][j]=-j\) \(*\) \(as[i]\)boorstartp 简单的导航元素
<ul class="nav nav-tabs"> <li class="active"><a data-toggle="tab" href="#rypc_leiji">累计</a></li> <li><a data-toggle="tab" href="#rypc_dangri">当日&Flink统计当日的PV
大数据，WordCount 会是第一个执行的demo，UV、PV 是稍微高级一点点的demo 了 今天就来用FLink 做个统计PV的demo（有了PV ， UV 也类似了，多了一步去重的操作）。 测试环境： flink 1.7.2 1、数据流程 a.模拟数据生成，发送到kafka bKDJ计算公式
计算方法编辑KDJ的计算比较复杂，首先要计算周期（n日、n周等）的RSV值，即未成熟随机指标值，然后再计算K值、D值、J值等。以n日KDJ数值的计算为例，其计算公式为n日RSV=（Cn－Ln）/（Hn－Ln）×100公式中，Cn为第n日收盘价；Ln为n日内的最低价；Hn为n日内的最高价。其次，计算K值与D值：当日K值=2/3×前一日K值+1/3计算当日是该年的第几天---C语言
#include<stdio.h>typedef struct{ int year; int month; int day;}info; int main(){ int i,cot = 0; info mes; scanf("%d%d%d",&mes.year,&mes.month,&mes.day); //存放每个月的天数 int m[12] = {31,28,31,30,31,30,31,31,3数据仓库
数据仓库和数据仓库分层 1 数据仓库的概念 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监获取当日鲜货
看下效果 方法有点笨 但是自己满意就行 网页结构不同 还要仔细观察 抓住不变的就好入手 以下仅有参考意义