前言 最近事情很多,各种你想不到的事情——such as singing and dancing——再加上最近又研究docker上瘾,所以geotrellis看上去似乎没有关注,其实我一直在脑中思考着geotrellis。之前看geotrellis源码看到有关geotrellis.slick的相关部分,仅大概浏览了一番,知道是用于读取PostGIS数据库的,未做深入研究,又恰巧前几日有老外在gitter上问了如何读取PostGIS数据库,我当时回答他可以用传统的JDBC方式或者使用geotrellis.sl
前面几篇介绍里尝试了一些Slick的功能和使用方式,看来基本可以满足用scala语言进行数据库操作编程的要求,而且有些代码可以通过函数式编程模式来实现。我想,如果把Slick当作数据库操作编程主要
Slick (Scala language-integrated connection kit)是scala的一个FRM(Functional Relational Mapper),即函数式的关
看完Slick官方网站上关于Slick3.1.1技术文档后决定开始动手建一个项目来尝试一下Slick功能的具体使用方法。我把这个过程中的一些了解和想法记录下来和大家一起分享。首先我用Intell
Scala 的数据库访问框架:Slick 3.0 移除了 session 相关的 API Slick 3 对于 Slick 2 的改变相当于 Python 3 至于 Python 2 的改变。 Slick 3 的新特性集中在 :大量使用组合的设计模式,不需要显式声明session,非阻塞,stream支持的 reactive 等 。 不过我最喜欢这个方法: setFetchSize 。 具体来说: 在Scala slick 2.x 中: db.withSession{ implicit session
我在上期讨论里已经成功的创建了一个简单的Slick项目,然后又尝试使用了一些最基本的功能。Slick是一个FRM(Functional Relational Mapper),是为fp编程提供的sc
通过一段时间的学习和了解以及前面几篇关于Slick的讨论后对Slick这个函数式数据库编程工具有了些具体的了解。回顾我学习Slick的目的,产生了许多想法,觉着应该从实际的工作应用角度把我对Sl
ScalikeJDBC在覆盖JDBC基本功能上是比较完整的,而且实现这些功能的方式比较简洁,运算效率方面自然会稍高一筹了。理论上用ScalikeJDBC作为一种JDBC-Engine还是比较理想的:让它处于各种JDBC工具库和数据库实例之间接收JDBC运算指令然后连接目标数据库进行相关运算后返回结果。一般来说,各种JDBC工具库如ORM,FRM软件通过各自的DSL在复杂的数据库表关系环境内进行数据管理编程,最终产生相关的SQL语句即(prepared)statement+parameters传递给指定类
FunDA设计的主要目的是解决FRM(Functional Relation Mapping)如Slick这样的批次型操作工具库数据源行间游动操作的缺失问题。FRM产生的结果集就是一种静态集合
本文讨论了如何使用Slick和Playwright库来自动化Web浏览和操作。作者首先介绍了Slick库,它是一个基于Scala的强大的库,用于处理大数据。然后,作者介绍了Playwright库,这是一个用于浏览器自动化和爬虫的库。作者使用Playwright库来自动化Web浏览和操作,包括导航、表单提交和JavaScript交互。此外,作者还讨论了如何利用Playwright库与Slick库进行集成,以实现更高效的数据处理和分析。
在上一集的讨论里我们介绍并实现了强类型返回结果行。使用强类型主要的目的是当我们把后端数据库SQL批次操作搬到内存里转变成数据流式按行操作时能更方便、准确、高效地选定数据字段。在上集讨论示范里我们
对于只存储 value的 RDD, 不需要分区器. 只有存储Key-Value类型的才会需要分区器. Spark 目前支持 Hash 分区和 Range 分区,用户也可以自定义分区. Hash 分区为当前的默认分区,Spark 中分区器直接决定了 RDD 中分区的个数、RDD 中每条数据经过 Shuffle 过程后属于哪个分区和 Reduce 的个数.
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。
当你处理 LLMs 时,你经常会遇到术语“向量”,“Token”和“嵌入”。在深入构建聊天机器人和 AI 助手之前,充分理解这些概念非常重要。随着多模态方法的兴起,这些术语不仅仅局限于大型语言模型(LLMs),还可以解释图像和视频。
我们此时有一个m行n列的样本矩阵X,此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。通过前面的关于主成分的学习,此时假设我们已经求出针对X样本矩阵来说前k个主成分,每一个主成分对应的一个单位方向,用W矩阵来表示,此时的W矩阵为k行n列,代表前k个主成分,每一个主成分有n个元素。在上一小节提到主成分分析的本质就是从一组坐标系转移到另外一组新的坐标系的过程,而由于我们原来为n维坐标系,因此转换之后的坐标系也有n个维度,只不过对于转换后的坐标系来说,取出前k个更加重要的方向,因此W是k行n列的矩阵。
本文介绍了Spark基于MLlib的机器学习,包括机器学习算法、数据类型、操作向量、算法、统计、分类和聚类等。同时,还介绍了主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)等降维方法在Spark上的应用。
FunDA是一种函数式的编程工具,它所产生的程序是由许多功能单一的细小函数组合而成,这些函数就是用户自定义操作函数了。我们在前面曾经提过FunDA的运作原理模拟了数据流管道。流元素在管道流动的过
· 理解递归神经网络及其不同实现,例如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU),它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据;
该文对技术社区在流式处理方面进行了探讨。首先介绍了基于Apache Spark和Apache Flink的流式处理框架,然后描述了在技术社区中如何利用这些框架进行流式处理。同时,文章还介绍了一些流式处理的应用场景,包括实时数据分析、实时报表、实时ETL等。此外,文章还探讨了流式处理在技术社区中的应用价值,包括缩短开发周期、提高代码复用性、简化运维等方面。
在以前的博文中我们介绍了Slick,它是一种FRM(Functional Relation Mapper)。有别于ORM,FRM的特点是函数式的语法可以支持灵活的对象组合(Query Compos
FunDA是一个开源的函数式数据处理工具库,是Slick的补充。它增加了recordset数据集逐行处理功能,并支持并行运算。FunDA还使用reactive-streams标准,对大量数据进行后台缓存,然后逐块输出。
这是许多执行基本任务(例如JSON序列化,数据库访问和服务器端模板组成)的Web应用程序框架的性能比较。每个框架都在实际的生产配置中运行。结果在云实例和物理硬件上捕获。测试实现主要是由社区贡献的,所有资源都可以从GitHub存储库中获得。
当涉及字符流时,Java提供了一组类来处理字符数据的输入和输出。字符流比字节流更适合处理文本文件,因为它们可以正确处理字符编码,而不仅仅是字节。
在数据科学和机器学习领域,理解数据的维度是至关重要的。Python作为一种强大而灵活的编程语言,提供了丰富的工具和库来处理各种维度的数据。本文将介绍Python中数据维数的概念,以及如何使用Python库来处理不同维度的数据。
在过去三年中,由于用户和内容的增长,Notion 的数据增长了 10 倍,以 6-12 个月的速度翻了一番。要管理这种快速增长,同时满足关键产品和分析用例不断增长的数据需求,尤其是我们最近的 Notion AI 功能,意味着构建和扩展 Notion 的数据湖。以下来介绍我们是如何做到的。
本文基于Spark 3.2.0 Scala的RDD API,内容来源主要由官方文档整理,文中所整理算子为常用收录,并不完全。在Spark RDD官方文档中按照转换算子(Transformation )和行动算子(Action)进行分类,在RDD.scala文档中按照RDD的内部构造进行分类。RDD算子分类方式并不是绝对的,有些算子可能具有多种分类的特征,本文综合两种分类方式便于阅读理解。文中所描述的基本概念来自于官方文档的谷歌翻译和ChatGPT3.5优化,少量来自本人直接翻译。
FunDA的并行数据库读取功能是指在多个线程中同时对多个独立的数据源进行读取。这些独立的数据源可以是在不同服务器上的数据库表,又或者把一个数据库表分成几个独立部分形成的独立数据源。当然,并行读取
Scala简介 “Scala是一门现代的多范式编程语言,志在以简练、优雅及类型安全的方式来表达常用编程模式。它平滑地集成了面向对象和函数语言的特性。” Scala意在伸缩性,语言的伸缩性受许多因素影响,范围从语法细节到控件的抽象构造。如果我们一定要说出Scala中有助伸缩性的一个方面,我们会把面向对象和函数式编程的组合拣出来(呵呵,不厚道了一把,这的确是两个方面,但是纠缠在了一起)。 Scala在把面向对象和函数式编程熔合成一套语言的设计方面比其他众所周知的语言都走得更远。比方说,其他语言或许把对象和方
RDD(Rseilient Distributed Datasets)是一个分布式对象集合,本质上是一个只读的分区记录集合,每个RDD可以分成多个分区,每个分区就是一个数据集片段,并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上,从而可以在集群中的不同节点上进行并行运算,提供了一种高度受限的共享内存模型。
Scala和Kotlin作为运行在JVM上的编程语言,解决了Java的很多痛点。今天我们来聊聊如何将Scala和Kotlin作为脚本语言使用(Java不支持以脚本形式运行哦)。
在Slick官方文档中描述:连接后台数据库后,需要通过定义Projection,即def * 来进行具体库表列column的选择和排序。通过Projection我们可以选择库表中部分列、也可以增加
就是说, 我们对待处理列表, 正常我们处理它 需要 先对其进行map操作, 然后再进行flatten操作 这样两步操作才可以得到我们想要的结果.
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。
awesome-tunneling 是一个列出 ngrok 替代方案和其他类似 ngrok 的隧道软件和服务的项目,重点是自托管。
由于Spark主要是由Scala编写的,虽然Python和R也各自有对Spark的支撑包,但支持程度远不及Scala,所以要想更好的学习Spark,就必须熟练掌握Scala编程语言,Scala与Java较为相似,且在Scala中可以调用很多Java中的包,本文就将针对Scala中的基础数据结构、循环体以及错误处理机制进行基础的介绍;
作为一个能安全运行的工具库,为了保证占用资源的安全性,对异常处理(exception handling)和事后处理(final clean-up)的支持是不可或缺的。FunDA的数据流FDAP
本篇博客将会汇总记录大部分的Spark RDD / Dataset的常用操作以及一些容易混淆的操作对比。
原文地址:https://dzone.com/articles/building-microservices-with-akka-http-a-cdc-approa
作为一种通用的数据库编程引擎,用Streaming来应对海量数据的处理是必备功能。同样,我们还是通过一种Context传递产生流的要求。因为StreamingContext比较简单,而且还涉及到数据抽取函数extractor的传递,所以我们分开来定义: case class JDBCQueryContext[M]( dbName: Symbol, statement: String,
该文介绍了如何使用Akka HTTP和Slick在Scala中实现基于HTTP的流式数据传输。通过使用Akka HTTP和Slick,可以方便地处理HTTP请求和响应,以及从数据库中获取数据并将其传输到客户端。该文还介绍了如何使用Akka流式处理技术来实现HTTP服务,并处理响应数据。
这两天 Hacker News 上面有一个贴子[1]火了,这是一封发给 Docker 安全团队的邮件,主要讲的是 Docker 有一个非常离谱的安全隐患。即使你通过像 -p 127.0.0.1:80:80 这样的参数将端口暴露到回环地址,外部仍然可以访问该服务,怎么回事呢?
这两天Hacker News 上面有一个贴子火了,这是一封发给 Docker 安全团队的邮件,主要讲的是 Docker 有一个非常离谱的安全隐患。https://news.ycombinator.co
问题导读 1.Scala中有哪些常见符号? 2.本文讲了哪些符号? 3.你对符号的理解是什么? 4.<-,->,=>,Int=,_ 它们含义是什么?用在什么地方? 当我们学习spark的时候,我们知道spark是使用Scala语言开发的,由于语言是相通的,所以对于传统程序员【Java,.net,c等】,我们能看懂Scala程序是没有问题的。但是当我们看到它的时候,却傻眼了。那么多符号,左箭头,右箭头,下划线等等搞得摸不着头脑。 看来如果想顺利的学习,我们必须学一下Scala了。很多都是从变量定义,函
PostgreSQL 引擎允许 ClickHouse 对存储在远程 PostgreSQL 服务器上的数据执行 SELECT 和 INSERT 查询.
如果您的Docker应用程序包含多个容器(例如,在不同容器中运行的Web服务器和数据库),从单独的Dockerfiles构建,运行和连接容器将非常麻烦且耗时。但是Docker Compose允许您使用YAML文件来定义多容器应用程序,从而解决了这个问题。您可以根据需要配置任意数量的容器,如何构建和连接它们以及应该存储数据的位置。完成YAML文件后,您可以运行单个命令来构建,运行和配置所有容器。
目录 前言 栅格化处理 总结 参考链接 一、前言 首先前几天学习了一下Markdown,今天将博客园的编辑器改为Markdown,从编写博客到界面美观明显都清爽多了,也能写出各种样式的东西了,有关Markdown,网上内容很多,暂且不表,开始进入今天的主题。 前几天碰到一个任务,需要将矢量数据导入到Accumulo中,然后通过geotrellis进行调用。这一下又犯难了,之前处理的全是raster数据,通过ETL类可以直接进行导入生成金字塔等,如何将矢量数据导入平台之前未曾碰到,
首先,创建一个名为 app 的文件夹,并在其中创建一个名为 app.py 的文件,其中包含以下 Flask 应用程序代码:
点击关注公众号,Java干货及时送达 来源:云原生实验室 前些天 Hacker News 上面有一个贴子火了,这是一封发给 Docker 安全团队的邮件,主要讲的是 Docker 有一个非常离谱的安全隐患。 即使你通过像 -p 127.0.0.1:80:80这样的参数将端口暴露到回环地址,外部仍然可以访问该服务,怎么回事呢? 原因其实很简单,Docker 添加了这样一条 Iptables 规则: 🐳 → iptables -nvL DOCKER Chain DOCKER (2 references)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云