Twirl 是 Play 内置的模板引擎,负责数据层展示与用户行为收集。Twirl 被设计成一个独立的模块,可以脱离 Play 环境单独使用。Twirl 采用Scala作为底层模板语言,所以你无需学习额外的语法便可以轻松上手。
Play 内置了一套JSON库,以帮助开发者简化JSON操作。目前Play的JSON库包含以下功能:
在本文中将介绍 Scala 的 Play Web 开发框架。我们将会学习如何创建一个 Play 项目,使用开发工具生成我们的第一个项目以及实现自定义的功能,另外还将体验一下 Play 框架的测试能力。
在 Reactive 越来越流行的今天,传统阻塞式的数据库驱动已经无法满足Reactive应用的需要了,为此我们将目光转向新诞生的数据库新星 MongoDB 。MongoDB 从诞生以来就争议不断,总结一下主要有以下几点:
在2018年,Java仍然是世界上最流行的编程语言。它拥有一个巨大的生态系统,在全世界有超过900万Java开发人员。虽然Java不是最直接的语言,但是您不需要从头编写Java程序。有许多优秀的Java框架可以编写在Java虚拟机上运行的web和移动应用程序、微服务和REST api。
本文是我在中生代技术群分享的话题《创业一年经历的技术风雨》中的第三部分《研发团队总结的技术实践》。若要阅读第二部分《技术团队的管理》,请移步中生代技术群公众号。 与大多数团队相比,因为我们使用了小众的Scala,可以算得上是“捞偏门”了,所以总结的技术实践未必具有普适性,但对于同为Scala的友朋,或许值得借鉴一二。Scala社区发出的声音还是太小,有点孤独——“鹦其鸣也,求其友声”。 这些实践不是书本上的创作,而是在产品研发中逐渐演化而来,甚至一些实践会非常细节。不过,那个优秀的产品不是靠这些细节堆砌出来
一、什么是缓存 一个缓存就是一个组件,它可以透明地存储数据,以便未来可以更快地服务于请求。 缓存能够服务的请求越多,整体系统性能就提升得越多。 二、Angular 中的缓存 2.1 $cacheFactory 简介 $cacheFactory 是一个为所有Angular服务生成缓存对象的服务。在内部, $cacheFactory 会创建一个默认的缓存对象,即使我们并没有显示地创建。 要创建一个缓存对象,可以使用 $cacheFactory 通过一个ID创建一个缓存: var cache = $cacheFa
Play Mongo 是一个专门为 Play Framework 开发的 MongoDB 模块,该模块提供了一个隐式方法可以简化 Play Json 的开发工作。
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Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 spray-json简介 spray-json使用 总结 一、前言 Json作为目前最流行的数据交换格式,具有众多优势,在Scala语言中以及当我们使用Geotrellis前后台交换数据的时候都少不了要使用Json,本文为大家介绍一款开源的Json处理框架——spray-json。 二、spray-json简介 spray-js
作为一个Java开发者,Spring框架应该基本上都用过的,由于Spring框架太过于强大,导致我们可能只知道Spring框架,但其实还有很多优秀的框架可以供我们使用,本文将介绍6个和spring框架类似的框架。
Play-Utils 是一个专门为 Play Framework 开发的实用工具包模块,目前已实现如下功能:
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!
字符串插值 Scala是一门高度可扩展性的程序设计语言,保持微小的内核,但具有无穷大的扩展能力。例如,「字符串内插」功能,Scala语言并不是原生地支持该特性,而是通过类库的扩展来实现的。 println(s"$name is $age years old.") 相对于Ruby的字符串内插功能,Scala在字符串前加入s的前缀,显得不是那么优雅,但如此的设计换取了良好的可扩展性: 支持其他形式的字符串的内插功能,例如s, f, raw; 支持用户自定义字符串的内插功能; 剖析本质 package s
Play Mongo 是一个专门为 Play Framework 开发的 MongoDB 模块, 该项目基于 MongoDB 官方的 Scala 驱动,并且提供了更多的实用功能,例如,
========== Spark SQL ========== 1、Spark SQL 是 Spark 的一个模块,可以和 RDD 进行混合编程、支持标准的数据源、可以集成和替代 Hive、可以提供 JDBC、ODBC 服务器功能。
在Scala中引入类时支持相对路径,例如: import play.api.libs.json._ import play.api.libs.json.util.LazyHelper 可以简写成: import play.api.libs.json._ import util.LazyHelper 通常这样写很方便,但是有时会遇到问题。如果用户也定义了一个util package,则会引起混淆,例如: import play.api.libs.json._ import util.MyUtil 编译时会报如
自定义Flink Source,案例分别实现了继承于SourceFunction的四个案例,三个完全自定义的Source, 另外一个Source为常见的MySQL,通过这几个案例,启发我们进行实际案例的Source研发
一、Spark SQL概述 1、DataFrame 与RDD类似,DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格,除了数据以外,还记录数据的结构信息,即schema。同时,与Hive类似,DataFrame也支持嵌套数据类型(struct、array和map)。从API易用性的角度上看,DataFrame API提供的是一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更加友好,门槛更低。 2、DataSet 1)是Dataframe API的一个扩展,是Sp
本文介绍了Spark SQL的功能和其与Spark DataFrame的交互,包括读取结构化数据、支持SQL查询、支持自定义函数等。同时,还提供了几个基本的查询示例和用户自定义函数的示例。
通常在使用大型数据集时,你可能关注的只是近似值而不是准确值,这时可以使用 approx_count_distinct 函数,并可以使用第二个参数指定最大允许误差。
IntelliJ IDEA 2023.2已正式发布,为IDE带来了许多令人兴奋的功能和改进。本版本的主要更新包括引入了AI Assistant,通过一组人工智能驱动的功能促进开发;IntelliJ Profiler现在提供编辑提示,使分析过程更加直观和详细;以及GitLab集成,以简化开发工作流程。用户体验方面的更新涵盖了在搜索、项目视图排序和主工具栏上的改进。Java方面的改进包括扩展Java检查、为格式字符串提供代码高亮显示和导航,以及提供更好的Javadoc注释支持等。其他方面的更新涉及运行/调试、版本控制系统、Docker、数据库工具等。
由外部存储系统的数据集创建,包括本地文件系统,还有Hadoop支持的数据集,如HDFS,HBase
介绍 本文的目标是通过一个用户登录示例,简要的介绍使用Play进行Web开发的基本流程。本文并不会手把手教你如何创建一个Play应用,而是通过核心的代码片段传递Play的一些设计理念,为不熟悉Play框架的同学提供一个快速了解的途径。 创建登录Controller 在controllers目录下创建ApplicationController类: package controllers import play.api.mvc._ class ApplicationController extends Con
前言:在ansible中使用变量,能让我们的工作变得更加灵活,在ansible中变量的使用方式有很多种
前言:在编写ansible脚本中往往会使用变量,它能让我们的工作变得更加灵活,但是在ansible中变量的使用方式有很多种,下面跟着【WeiyiGeek】作者通过一个个简单示例来进行一一讲解,赶快来一起来学习吧。
Go 语言数组的长度是不可变的,也就无法数组中添加元素,Go 提供了另一种长度可变的数组,既切片(动态数组),切片可以进行追加元素,相比数组来说更加灵活。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做 DataFrame,并且作为分布式 SQL 查询引擎的作用。 我们已经学习了 Hive,它是将 Hive SQL 转换成 MapReduce 然后提交到集群上执行,大大简化了编写 MapReduce 的程序的复杂性,由于 MapReduce 这种计算模型执行效率比较慢。所以 Spark SQL 的应运而生,它是将 Spark SQL 转换成 RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!
隐式类是在scala 2.10中引入的,隐式类指的是用implicit关键字修饰的类。在对应的作用域内,带有这个关键字的类的主构造函数可用于隐式转换。
问题导读 1.spark SparkSession包含哪些函数? 2.创建DataFrame有哪些函数? 3.创建DataSet有哪些函数? 上一篇spark2:SparkSession思考与总
使用 def 关键字定义方法, 后面跟 方法名 和 小括号中的 参数列表 。 参数列表后面跟一个 冒号 和 方法的返回结果类型, 返回结果类型后面是一个 等号,表示下面是方法体, 方法体用一个 花括号 包含。 这和前面的多行表达式一样, 方法体可以看作一个 表达式。
Play Framework从问世至今已经十个年头了,但是可惜的是这么优秀的框架在国内却鲜为人知。尤其是当Play Framework 2.x发布以后,基于Scala语言重写了整个框架。当Scala和Play Framework相遇,这本该是一段美好的佳话,可结局却是,面对Scala语言更多的人望而却步。 这其实都是因为人们潜意识里对未知事物充满恐惧。但其实Scala没那么可怕,相反了解它一点你会觉得它很可爱。例如很多人看到Scala使用::拼接元素,使用:::拼接列表,例如: val list1 = Li
Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。
强类型的Dataset和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数, 如 count(),countDistinct(),avg(),max(),min()。除此之外,用户可以设定自己的自定义聚合函数
前面我们已经学习了特质类似接口,其可以被继承,同时如果需要继承多个特质的话,则需要使用extends…with…进行继承。其类似java中的接口和抽象方法的结合体,但又比java中的其要强大,因为其可以定义抽象字段和普通字段、抽象方法和普通方法。而在java中接口中可以定义常量,不能定义变量。同时特质还可以继承class类,而在java中接口通常是用来实现的。
开发人员一直非常喜欢Apache Spark,它提供简单但功能强大的API,这些特性的组合使得用最少的代码就可以进行复杂的分析。我们通过引入 DataFrames 和 Spark SQL 继续推动 Spark 的可用性和性能。这些是用于处理结构化数据(例如数据库表,JSON文件)的高级API,这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。在这些 API 背后,Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象(RDD)API无法实现的方式优化应用程序,例如以原始二进制形式对数据进行操作。
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame, 最终使用Dataset数据集进行封装,发展流程如下。
这是一份2017年1,2月份发布的25个最佳安卓库的列表,你应该会喜欢,虽然是按顺序排列的,但排名不分先后。让我们开始吧!
欢迎投稿 erixhao作品 Spring Boot是由Pivotal公司(Spring目前隶属于Pivotal)于2014发布的一个框架,如上图官网所示其设计目的是简化新Spring应用搭建及开发过程,尤其大幅减少Spring被誉为诟病的XML配置,并且做到应用立即可运行(just run)同时高效支持Micro Service。 总目录 Spring创始人Rod Johnson Spring之前世今生 Spring Boot Overview Quick Start Spring Boot App
IntelliJ IDEA 2023.2 引入 AI Assistant,通过一组由 AI 提供支持的功能助力开发。 升级的 IntelliJ 分析器现在提供编辑器内提示,使分析进程更加直观详尽。 此版本还包括有助于简化开发工作流的 GitLab 集成,以及其他多项值得关注的更新和改进,如下所述:
说到网络框架,Ruby的Ruby on Rail和Python的Django都相当轻巧好用,但Java下的框架,则要沉重很多。有人因此质疑Java语言本身是否符合网络时代的需求。Java大神们对这一问
1:Kafka名词解释和工作方式 1.1:Producer :消息生产者,就是向kafka broker发消息的客户端。 1.2:Consumer :消息消费者,向kafka broker取消息的客户端 1.3:Topic :可以理解为一个队列。 1.4:Consumer Group (CG):这是kafka用来实现一个topic消息的广播(发给所有的consumer)和单播(发给任意一个consumer)的手段。一个topic可以有多个CG。topic的消息会复制(不是真的
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
IntelliJ IDEA 2023.2版本已经发布!新版本带来了令人振奋的功能和改进,包括AI助手的引入,为你的开发工作提供智能驱动;IntelliJ Profiler的升级,使性能分析更加直观;以及GitLab集成,让团队协作更加高效。这次更新还涵盖了用户体验、Java改进、运行/调试、版本控制系统、Docker、数据库工具等多个方面,让你的代码质量和开发效率得到全面提升。立即升级到IntelliJ IDEA 2023.2,体验全新的开发世界!
Cosmopolitan Libc 使 C 成为一种构建一次运行在任何地方的语言,就像 Java 一样,但它不需要解释器或虚拟机。相反,它重新配置了标准 GCC 和 Clang 以输出符合 POSIX 标准的多语言格式,在 Linux + Mac + Windows + FreeBSD + OpenBSD + NetBSD + BIOS 上本地运行,并具有最佳性能和最小占用空间。
在开始阅读本文之前,请确保你熟悉Play-Json的相关开发,或是已经阅读过Play Scala 2.5.x - Play JSON开发指南。 1 为什么要Play with MongoDB? 在Reactive越来越流行的今天,传统阻塞式的数据库驱动已经无法满足Reactive应用的需要,为此我们将目光转向新诞生的数据库新星MongoDB。MongoDB从诞生以来就争议不断,总结一下主要有一下几点: Schemaless 不支持事务 默认忽略错误 默认关闭认证 会导致数据丢失 其实Schemaless和不
解析器路径,将其注释掉,接着输入:“code-runner.executorMap”,复制我下面的就可以了
DataFrame参照了Pandas的思想,在RDD基础上增加了schma,能够获取列名信息。
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