原创声明,禁止转载 构建微服务并不容易,特别是当微服务变得越来越多时,而且好多微服务可能由不同的团队提供和维护,这些微服务彼此交互并且变化很快。 文档、团队交互和测试是获得成功的三大法宝,但是如果用错误的方式进行,它们会产生更多的复杂性,而不是一种优势。 我们可以使用像Swagger(用于文档),Docker(用于测试环境),Selenium(用于端到端测试)等工具,但是我们最终还是会因为更改API而浪费大量时间,因为他们不是说谁适合来使用它们,或者设置合适的环境来执行集成测试,而是需要生产数据(希望是匿
DSL-JSON 是一个为 JVM(Java 虚拟机)平台设计的高性能 JSON 处理库,支持 Java、Android、Scala 和 Kotlin 语言。它被设计为比任何其他 Java JSON 库都快,与最快的二进制 JVM 编解码器性能相当。浅析其中潜在的参数走私场景。
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构,然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数,最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分:文件格式以及文件系统。文件格式分为:Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件;文件系统分为:本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。
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。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同,Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中,会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算,都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言(现支持 Scala、Java、R、Python)以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
我一直喜欢报纸之类的东西,可以在较短的时间内提供足够的信息。在这里,我为前端开发优化创建了一个新的学习列表。
杨博 ThoughtWorks 本文转载自InfoQ:http://www.infoq.com/cn/articles/more-than-react-part03 本系列的上一篇文章《React.Component损害了复用性?》探讨了如何在前端开发中编写可复用的界面元素。本篇文章将从性能和算法的角度比较 Binding.scala 和其他框架的渲染机制。 Binding.scala 实现了一套精确数据绑定机制,通过在模板中使用 bind 和 for/yield 来渲染页面。你可能用过一些其他 Web
SparkSQL语法及API 一、SparkSql基础语法 1、通过方法来使用 1.查询 df.select("id","name").show(); 1>带条件的查询 df.select($"id",$"name").where($"name" === "bbb").show() 2>排序查询 orderBy/sort($"列名") 升序排列 orderBy/sort($"列名".desc) 降序排列 orderBy/sort($"列1" , $"列2".desc) 按两列排序
上期讨论过OAuth2, 是一种身份认证+资源授权使用模式。通过身份认证后发放授权凭证。用户凭授权凭证调用资源。这个凭证就是一种令牌,基本上是一段没什么意义的加密文,或者理解成密钥也可以。服务方通过这个令牌来获取用户身份信息,也就是说服务端必须维护一个已经获得身份验证的用户信息清单。研究了一下JWT,发现它本身可以携带加密后的一些信息包括用户信息,而这些信息又可以通过同样的加密算法解密恢复。也就是说服务端是可以直接对收到的JWT解密恢复用户信息,这样用起来就方便多了。还记着我们的POS例子里客户端必须构
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
我们需要一个效率非常快,且能够支持迭代计算和有效数据共享的模型,Spark 应运而生。RDD 是基于工作集的工作模式,更多的是面向工作流。 但是无论是 MR 还是 RDD 都应该具有类似位置感知、容错和负载均衡等特性。
原文地址:https://dzone.com/articles/building-microservices-with-akka-http-a-cdc-approa
CDC是(Change Data Capture 变更数据获取)的简称。核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据 或 数据表的插入INSERT、
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。
可变集合可以在适当的地方被更新或扩展。这意味着你可以修改,添加,移除一个集合的元素。
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
Promtail 是 Loki 官方支持的日志采集端,在需要采集日志的节点上运行采集代理,再统一发送到 Loki 进行处理。除了使用 Promtail,社区还有很多采集日志的组件,比如 fluentd、fluent bit 等,都是比较优秀的。
问题导读 1.RDD转换为DataFrame需要导入哪个包? 2.Json格式的Dataset如何转换为DateFrame? 3.如何实现通过jdbc读取和保存数据到数据源? spark2 sql
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!
前段时间,我负责在所属的一个团队内部去推动一项叫做“Testcontainers”的技术。于是在调研并打磨了数天之后,就诞生下文。希望看完本篇文章的你,能够有所收获,感谢阅读!
Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
Map可以称之为映射。它是由键值对组成的集合。在scala中,Map也分为不可变Map和可变Map。
在日常项目开发中,我们几乎都会用到Scala中的集合以及一些集合操作。由于 Scala 中的集合操作灵活多变,对于刚接触Scala的开发者,在选用何种集合以及使用何种集合操作就显得不那么合理了,虽然大
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!
在这里我们解释如何配置 Spark Streaming 以接收来自 Kafka 的数据。有两种方法,一种为使用 Receivers 和 Kafka 高级API的旧方法,以及不使用 Receivers 的新方法(在 Spark 1.3 中引入)。它们具有不同的编程模型,性能特征和语义保证。就目前的 Spark 版本而言,这两种方法都被为稳定的API。
从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分:文件格式以及文件系统。 文件格式分为:Text文件、Json文件、csv文件、Sequence文件以及Object文件; 文件系统分为:本地文件系统、HDFS、Hbase 以及 数据库。 平时用的比较多的就是: 从 HDFS 读取和保存 Text 文件.
有个问题一直困扰着 Scala 社区,为什么一些 Java 开发者将 Scala 捧到了天上,认为它是来自上帝之吻的完美语言;而另外一些 Java 开发者却对它望而却步,认为它过于复杂而难以理解。同样是 Java 开发者,为何会出现两种截然不同的态度,我想这其中一定有误会。Scala 是一粒金子,但是被一些表面上看起来非常复杂的概念或语法包裹的太严实,以至于人们很难在短时间内搞清楚它的价值。与此同时,Java 也在不断地摸索前进,但是由于 Java 背负了沉重的历史包袱,所以每向前一步都显得异常艰难。本文主要面向 Java 开发人员,希望从解决 Java 中实际存在的问题出发,梳理最容易吸引 Java 开发者的一些 Scala 特性。希望可以帮助大家快速找到那些真正可以打动你的点。
对 request,response 消息体中 JSON 的支持一般就是要做两件事:一是定义 josn 的格式规范,另外就是根据格式规范进行序列化、反序列化。STTP 提供开箱即用的对第三方JOSN库的支持:包括Circe、Json4s、spray-json 等。
最近狂写了一个月的Spark,接手的项目里的代码以Scala语言为主,Java为辅,两种语言混合编码。发现要深入地掌握Scala,很有必要学习一下Java,以便理解JVM语言的编译执行和打包机制,并通过对比加深对Scala的静态语言和脚本语言双重特性的理解。
问题导读 1.你认为spark该如何入门? 2.你认为spark入门编程需要哪些步骤? 3.本文介绍了spark哪些编程知识?
键值对 RDD 通常用来进行聚合计算。我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取、转化、装载)操作来将数据转化为键值对形式。键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等)。
本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。FLink程序由多个任务(转换/操作符、数据源和sinks)组成。任务被分成多个并行实例来执行,每个并行实例处理任务的输入数据的子集。任务的并行实例的数量称之为并行性。
前言:Scala的安装教程:http://www.cnblogs.com/biehongli/p/8065679.html 1:Scala之基础语法学习笔记: 1:声明val变量:可以使用val来声明变量,用来存放表达式的计算结果,但是常量声明后是无法改变它的值的,建议使用val来声明常量; 声明var变量:如果要声明可以改变的引用,可以使用var变量,声明的常量的值可以改变。 3:指定类型:无论声明val变量还是声明var变量。都可以手动指定其类型,如果不指定,scala会自动根据值,进行类型的推断;
scala 中的所有集合类位于 scala.collection 或 scala.collection.mutable,scala.collection.immutable,scala.collection.generic 中
直接下载解压可用 https://gitee.com/shawsongyue/aurora.git 模块:aurora_flink 主类:GetParamsStreamingJob
Spark中的Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志、文件、网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据。
问题导读 1.你认为spark该如何入门? 2.你认为spark入门编程需要哪些步骤? 3.本文介绍了spark哪些编程知识? spark学习一般都具有hadoop基础,所以学习起来更
在网络编程的世界里,Scala以其强大的并发模型和函数式编程特性,成为了开发者的得力助手。然而,网络请求往往需要通过代理服务器进行,以满足企业安全策略或访问控制的需求。本文将深入探讨如何在Scala中使用Curl库进行网络编程,包括设置代理服务器和实际应用实例。
本篇博客,博主为大家介绍的是关于Spark中数据分区器的一些概念及使用讲解。
可以说 React 是构建 web 应用最流行的库。然而,它并不是全能的 web 框架。它只关注 MVC 中的 view 模块。
默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。Hudi与Spark整合时有很多参数配置,可以参照https://hudi.apache.org/docs/configurations.html配置项来查询,此外,整合时有几个需要注意的点,如下:
继续开工Scala系列专题,虽然对自己来说这是一个全新的方向和足够的挑战,阅读数也很是惨淡,但选择了方向就要坚持下去——生活中的获得感不正是源于一个个挑战和抉择之间吗!
本文主要讨论Kafka组件中的消费者和其消费进度。我们将通过一个使用Scala语言实现的原型系统来学习。本文假设你知道Kafka的基本术语。
JavaScript中的浅拷贝和深拷贝是非常重要的概念,它们在处理对象和数组时具有不同的作用。在编程中,经常需要复制数据以便进行各种操作,但必须注意拷贝的方式,以确保得到预期的结果。
该项目以车辆预测为基础,学习业务解决的方法论。 学习完本项目后,可以解决如下问题或适用于如下业务场景: 1、公路堵车预测 2、地铁人流量预测 3、共享单车聚集点预测等等
本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。一个Flink程序由多个任务(transformations/operators,data sources和sinks)组成。一个任务被分成多个并发实例来执行,每个并发实例只处理任务输入数据的一个子集。一个任务的并发实例的个数称为并发度(parallelism)。
本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第6篇文章,为大家带来的是市场营销商业指标统计分析之APP市场推广统计的内容,通过本期内容的学习,你同样能够学会处理一些特定场景领域下的方法。话不多说,我们直入正题!
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