Document Store 文档存储，又称为面向文档的数据库。在这篇文章里将简要介绍一下什么是文档存储？它与传统的关系型数据库有什么区别？以及MySQL是如何实现文档存储的。
今天介绍一篇来自于浙江大学的一项研究，关于基于LLM进行人工智能领域内7个不同学术会议QA数据集的论文。
在上一篇38波的开源代码中，大量的json解释的代码，其中用到的是大名顶顶的Newtonsoft.Json类库。
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。 对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个取舍平衡。
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON数据变得非常地简单。随着WEB和手机应用的流行，JSON格式的数据已经是WEB Service API之间通信以及数据的长期保存的事实上的标准格式了。但是使用现有的工具，用户常常需要开发出复杂的程序来读写分析系统中的JSON数据集。而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的
本文由CDA作者库成员HarryZhu原创，并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。 介绍 现代化数据科学中的 DataFrame 概念源起R语言，而 Python Pandas
你好啊，技术的朋友们！猫头虎再次为大家服务啦！🐯 在数据库领域，JSON数据处理是一个热门话题，不少小伙伴在搜索“PostgreSQL JSON操作”、“PostgreSQL JSON性能优化”等关键词。在这篇文章里，我会为大家详细讲解《PostgreSQL中的JSON处理：技巧与应用》。一起来挖掘吧！🔍
1.定义介绍 (1).XML定义 扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。 XML是标准通用标记语言 (SGML) 的子集，非常适合 Web 传输。XML 提供统一的方法来描述和交换独立于应用程序或供应商
1. 定义介绍 1.1 XML定义 扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。 XML是标准通用标记语言 (SGML) 的子集，非常适合 Web 传输。XML 提供统一的方法来描述和交换独立于应
伴随着大数据技术的兴起，半结构化数据得到了迅猛发展，时至今日仍趋势不减。半结构化数据被视为一种特殊的结构化数据，其拥有语义元素，是一种自描述结构。常见的半结构数据格式有，XML、Json等。据IDC预测，2025年，结构化数据规模将达35ZB，约占数据总量的20%。虽无准确数据表明半结构化数据在结构化数据中的占比。但通过我们对日常生产、生活中遇到的各类数据格式推断，半结构化数据占有结构化数据的半壁江山不算为过。比如，我们生活中最常遇到的HTML数据等就是一种特殊的XML结构。伴随着半结构化数据的广泛应用，面向半结构化数据的分析处理需求也不断提升。
Apache Drill是一款开源的数据探索工具，一个分布式SQL查询和分析引擎。它包含了很多专有的设计，来进行高性能分析，支持半结构化数据源（JSON、XML和日志等）和基于应用不断创新的数据格式。在此基础上，Drill不仅支持行业标准的 ANSI SQL，做到开箱即用和快速上手，还支持大数据生态的集成，如 Apache Hive 和 Apache Hbase 等存储系统，即插即用的部署方式。
Protobuf 作为一种跨平台、语言无关、可扩展的序列化结构数据通讯协议，已广泛应用于网络数据交换的场景中（比如IM通信、分布式RPC调用等）。
北京的雾霾刚刚过去，小编便开始埋头做三月书讯了。 《算法谜题》 经典算法谜题的合集 Google、Facebook等一流IT公司算法面试必备 《Hadoop实战手册》 快速解决诸多Hadoop相关技术问题的实用技术手册 《趣学Python编程》 无需任何计算机基础知识，轻松有趣地掌握Python编程 《css3专业网页开发指南》 网站设计师必备的CSS3权威参考手册 《C#本质论》 C#入门及进阶首选，备受读者欢迎的C#权威指南，全新升级，涵盖C# 5.0 《众妙之门——移动交互体验设计》 优设哥&优秀
该文介绍了MySQL 8.0的新特性，包括对Unicode更好的支持、对JSON格式和文档的处理，以及一直以来呼吁增加的象window函数的功能等。
在编程和数据处理中，JSON格式的数据越来越常见。然而，有时候我们会遇到格式混乱、难以阅读的JSON数据。别担心，今天我们要介绍一个强大的在线工具——JSON在线格式化工具，它可以帮助你轻松地整理和美化JSON数据，让你的代码更加简洁、易读。
在MySQL与PostgreSQL的对比中，PG的JSON格式支持优势总是不断被拿来比较。其实早先MariaDB也有对非结构化的数据进行存 储的方案，称为dynamic column，但是方案是通过BLOB类型的方式来存储。这样导致的问题是查询性能不高，不能有效建立索引，与一些文档数据库对比，优势并不大，故在社区 的反应其实比较一般。当然，MariaDB的dynamic column功能还不仅限于非结构化数据的存储，但不在本文进行展开。 MySQL 5.7.7 labs版本开始InnoDB存储引擎已经原生
随着大数据时代的到来，一个大规模生成、分享、处理以及应用数据的时代正在开启。如果能将互联网上异源异构的非结构化或半结构化数据转换为更易处理的结构化数据，可以极大的降低获取数据的门槛，为信息检索和数据挖
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统，通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输，需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性，使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
json格式数据作为如今越来越流行的数据交换格式，几乎已经成为web端数据交互的标准，主流的数据科学语言R，Python都中都有非常完善的半结构化数据与json数据进行通讯。本篇文章将会通过简单案例介绍R语言与Python中与json数据进行序列化与反序列化的常用函数。 json的数据以键值对形式存在，在R语言中，符合此标准的就是基础数据对象中的list(严格来说，R语言中所有数据对象都可以表示为list，但是可以保存递归结构只有list一种)。 在R语言中，涉及到json数据处理的，主要是list转换为
JSON.NET 大家都用过，老版本的ASP.NET Core也依赖于JSON.NET。
在大数据时代中我们迫切需要实时应用解决源源不断涌入的数据，然而建立这么一个应用需要解决多个问题：
路遥工具箱是一款基于C# WPF开发的开源工具箱软件，旨在解决开发过程中常见的功能性需求，并将其自动化。目前已经拥有十数项实用功能，让你的开发工作事半功倍！
Reddit 是一个非常受欢迎的分享社交新闻聚合网站，用户可以在上面发布和内容。我们的目标是抓取 Reddit 首页的数据 JSON，以便进一步分析和使用。
https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree-comparison
Instagram是一个流行的社交媒体平台，拥有数亿的用户和海量的图片和视频内容。如果您想要从Instagram上获取一些有用的信息或数据，您可能需要使用爬虫技术来自动化地抓取和分析网页内容。本文将介绍如何使用C#和Fizzler这两个强大的工具，来实现一个简单而高效的Instagram爬虫，从代码到内容，探索Instagram的深处。
企业数据安全治理，除了熟悉法律法规条文，信息采集最小化，服务入口明确隐私协议外，更多的是需要建设内部基础能力，如数据识别、分类分级、数据加密、权限管控等数据安全的基础能力。 本文数据为中心的理念，围绕数据识别、分类分级、基础防护几个方面，结合开源软件做一次梳理和功能演示，希望能帮助有需要的人员对数据安全有个直观的了解。 在数据识别基础上，建立数据资产大盘，实现数据资产风险识别、监测、运营的资产全生命周期管理； 在数据分类分级的基础上，对不同数据资产进行分类、分级，将优势资源投入到关键资产的安全防护上； 在数
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式，它基于JavaScript的一个子集，易于人的编写和阅读，也易于机器解析。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。
在当今快速发展的技术领域，Python已经成为了许多开发者首选的编程语言之一。其简洁而强大的语法使其在各种领域都有着广泛的应用。本篇博客将引领你深入了解Python中正则表达式与JSON的强大组合，揭示它们如何协同工作，为开发者提供了解析和处理文本数据的高效方式。
前几天分享了《Spring Boot 返回 JSON 数据，一分钟搞定！》，好些人对 JSON 还没有一个清晰的认识，今天栈长带大家来认识一下什么是JSON。
MySQL版本引入了对JSON数据类型的支持，这为我们处理和存储非结构化数据提供了新的可能性。通过灵活利用MySQL的JSON函数，我们可以实现高效的查询和转换操作，提取有用的数据，并将其转换为有意义的格式。本文将深入探索MySQL中JSON数据的查询与转换技巧，帮助您更好地利用这一功能。
MongoDB是一个流行的NoSQL数据库，而传统的关系型数据库则是SQL数据库。这两种数据库之间存在许多差异，包括数据模型、查询语言、性能、可扩展性等方面。在本文中，我将详细介绍MongoDB和传统关系型数据库的对比，并给出一些示例来说明它们之间的差异。
本来应该上周更新的，结果碰上五一，懒癌发作，就推迟了 = =。以后还是要按时完成任务。废话不多说，第四章-第六章主要讲了三个内容：键值对、数据读取与保存与Spark的两个共享特性（累加器和广播变量）。 键值对（PaiRDD） 1.创建 1 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 2 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多，有reduceByKey，fo
今天早上六点半左右微信群里就看到张队发的关于.NET Spark大数据的链接https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-net-for-apache-spark/ ，正印证了“微软在不断通过.NET Core补齐各领域开发，真正实现一种语言的跨平台”这句话。那么我们今天就来看看这个 .NET for Apache Spark到底是个什么鬼？
在金融风控领域，我们经常会使用到json格式的数据，例如运营商数据、第三方数据等。而这些数据往往不能直接作为结构化数据进行分析和建模。本文将介绍一种简单的、可复用性高的基于pandas的方法，可以快速地将json数据转化为结构化数据，以供分析和建模使用。
1、Elasticsearch Service简称为ES是Java语言开发，并且是当前互联网上最流行的开源的搜索引擎，
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。
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
本期有 HBase、HBase+ES、StreamSets、explain、Cassandra、Redis。 希望大家会喜欢！
文档地址：https://github.com/SmileZXLee/JsonToModelOnLine
在传统的Web开发过程中，前端工程师或者后台工程师会在页面上写后台的相关代码，比如在ASP.NET MVC4里面写如下代码： @Html.TextBoxFor(m => m.UserName, new { @class = "form-control" }) .csharpcode, .csharpcode pre{ font-size: small; color: black; font-family: consolas, "Courier New", courier, monospac
Mongodb是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库，使用C++开发，是当前Nosql数据库产品中最热门的一种。这 里说到nosql数据库，就简单描述一下什么是nosql。nosql（not only sql非关系型数据库）的主要特点是非关系型的、分布式、开源的、水平扩展的。nosql的原始目的是为了大规模web应用，通常应用如模式自由、支持简单复制、简单的API、最终的一致性和大容量数据等。
我们都知道，从5.7版本开始，MySQL 支持 RFC7159定义的原生JSON数据类型，该类型支持对JSON文档中的数据的有效访问。关于MySQL 8.0 JSON数据类型，后面准备通过一个系列的文章来进行详细的介绍，这样方便大家对MySQL中JSON数据类型的使用有更好的了解；
所谓SQL注入，就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。具体来说，它是利用现有应用程序，将（恶意）的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力，它可以通过在Web表单中输入（恶意）SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库，而不是按照设计者意图去执行SQL语句。[1] 比如先前的很多影视网站泄露VIP会员密码大多就是通过WEB表单递交查询字符暴出的，这类表单特别容易受到SQL注入式攻击
JSON是什么？ JSON（JavaScript对象表示法）, 是在网络通信下，常用的一种数据表达格式，它有助于我们于一个自描述的，独立的和轻的方式呈现并交换数据。这些数据可以易于和转换为JavaSc
从10多年前JSON在线编辑器的早期开始，用户经常反映编辑器有时会破坏他们JSON文档中的大数字的问题。直到现在，我们也没能解决这个问题。在这篇文章中，我们深入解释了这个问题，并展示如何在JSON Editor Online中解决这个问题。
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