除了通过独立配置每一图表数据， echart 提供 dataset 集中管理实例内的数据集合。
在之前的一篇文章中，我们讨论了如何添加一大堆的超赞的功能到一个标准的HTML表，并把它转换成一个“grid”表格。今天我想要做的事情是向你展示如何将这些功能转到服务器。 通过使用服务器做大量的“苦力活儿”，我们可以向我们的最终用户提供更加平顺的用户体验。什么苦力活要交给服务器呢？假设你有一百万行的数据集，这些数据要是发送到客户端，然后再进行排序/分页/过滤，那会是相当可观的一堆流量。但是如果我们要求服务器在发送数据到客户端之前执行排序/分页/过滤，我们可以迅速的减少客户端的开销。 服务器 关于数据，我使用
AG Grid目前提供两个版本地产品，分别是AG Grid Community和AG Grid Enterprise，AG Grid Community是免费和开源的，AG Grid Enterprise 提供专门的支持和更多企业风格的功能。AG Grid 免费提供其他网格工具的收费功能，而AG Grid Enterprise 提供了更多强大地功能。
如何快速创建强大的可视化探索性数据分析，这对于现在的商业社会来说，变得至关重要。今天我们就来，谈一谈如何使用python来进行数据的可视化！
Go语言在net/http包中提供了一个快捷方法，可用于发出简单的GET请求。使用这个方法意味着不需要考虑如何配置HTTP客户端以及如何设置请求报头。如果只是要从远程网站获取一些数据，那么默认配置完全够用。
项目要将 angular 从 1.5升级到 5，ui-grid 在 5 中并不支持，所以为了替换 ui-grid ，来学习了 ag-grid 。
ag-Grid 是比较实用的数据表格组件，最近接触到了相关的项目，简单记录一下设置选中单行多行和获取选中行数据的方法。
与每个管理系统一样，我们需要选择一个网格来显示我们的数据，而我的前任已经在应用程序中使用了两个网格 - ag-Grid（v2.7）和Ng-Table（v0.8.3） - 我热情地讨厌前者。回想起来，我意识到我只讨厌它，因为我的前任缺乏对AngularJS 1.x的了解。因此诞生了网格项目。
摘要：本系统旨在设计一款基于MVC的web系统，以产品经理和项目经理为目标用户，针对EXCEL表格统计软件的不足，提出一套轻量级、易操作的解决方案，搭建了一个存储在云端的项目资源管理网站。系统围绕企业中人与项目这两个资源该如何搭配这个主题，提供了项目资源的编辑与统计服务等定制的项目管理功能，能够让管理人员在网页上管理员工与项目之间的工时安排，编辑、统计每个项目对每个部门的资源需求以及每个部门给每个项目提供的人力资源数等具体功能。本系统以material design为UI主题，以SPA应用程序为设计模式，以函数式编程为代码风格，实现一个高可用，易扩展的网站。
JSON适配器是一种将ObjectScript对象(registered, serial or persistent)映射到JSON文本或动态实体的方法。本章涵盖以下主题：
本文案例操作，建议先阅读我之前的文章《ElasticSearch之安装及基本操作API》
本文从以下五个小节介绍 flink sql source\sink\format 的概念、原理。
在Go-RESTful中，路由是指将HTTP请求映射到处理函数的机制。在RESTful API中，HTTP请求通常包括请求方法、URL和请求参数等信息。为了处理HTTP请求，我们需要定义路由，以便Go-RESTful框架知道如何将请求映射到处理函数。
以太坊在去年升级的go-ethereum（geth）1.9.0大版本，除了性能得到大幅提升之外，引入了GraphQL，一种节点接口查询机制，用以补充JSON-RPC。
JPA是Java Persistence API的简称，中文名Java持久层API，是JDK 5.0注解或XML描述对象－关系表的映射关系，并将运行期的实体对象持久化到数据库中。
在当今的软件开发领域，数据传输的效率和格式化方式尤为关键。Google 开发的 Protocol Buffers(Protobuf) 是一种语言无关的、平台无关的、高效、可扩展的序列化格式。
hi，大家好，我是老羊，今天给大家带来一篇关于 Flink SQL 流式计算的核心思想设计文章。
通过在Tungsten Fabric外部虚拟IP地址的端口8082上访问的REST API，可以获得Tungsten Fabric群集的所有配置。 用户可以使用HTTP GET调用来检索资源列表或其属性的详细信息。 数据作为JSON对象返回。
随着信息时代的到来，搜索引擎成为人们获取信息的重要工具。而 Elasticsearch 作为一个开源、分布式的搜索引擎，具备强大的搜索和分析功能，广泛应用于各种大规模数据的存储和搜索场景。本文将介绍 Elasticsearch 的基本概念、索引的使用方法和场景以及注意事项，帮助您快速入门。
Logstash作为一个数据处理管道，提供了丰富的插件，能够从不同数据源获取用户数据，进行处理后发送给各种各样的后台。这中间，最关键的就是要对数据的类型就行定义或映射。
在Elasticsearch的说法中，文档是序列化的JSON数据。在典型的ELK设置中，当您发送日志或度量标准时，它通常会发送到Logstash，Logstash按照Logstash配置的定义进行格式化，变异处理和以其他方式处理数据。生成的JSON在Elasticsearch中编制索引。
在上一篇文章 购物车设计之需求分析 描述了购物车的通用需求。本文重点则在如何实现上进行架构上的设计（业务+系统架构）。
上一篇文章，介绍了使用 Java + Spring Boot + MyBatis 构建 RESTful API 的详细步骤；很多小伙伴表示，更愿意用 Python 编写 RESTful API 服务，希望我能写一下
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
最近在Elastic官网blog的这篇文章引起了许多人的注意——Investigative analysis of disjointed data in Elasticsearch with the Siren Platform （利用Siren平台对Elasticsearch中的非联接（disjointed）数据进行调查分析）
ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
在很多平常的数据收集和挖掘过程中，我们可能希望将网络上的 JSON 数据库快速获取并且插入到本地数据库中。
WPF也是我今年刚开始深入去了解，看了不少的学习视频和书籍，受剑神Python入门到放弃的启发，想把这段时间学习内容做个总结，一是因为我相信技术总是需要不断的总结与练习才能有所进步，二是希望帮助初学者对WPF有个初步的了解，大家一起探讨学习进步。
%JSON.Adaptor.%JSONExport()将启用JSON的类序列化为JSON文档，并将其写入当前设备。
mybatis在持久层框架中还是比较火的，一般项目都是基于ssm。虽然mybatis可以直接在xml中通过SQL语句操作数据库，很是灵活。但正其操作都要通过SQL语句进行，就必须写大量的xml文件，很是麻烦。mybatis-plus就很好的解决了这个问题。整理了一份272页Mybatis学习笔记
mybatis在持久层框架中还是比较火的，一般项目都是基于ssm。虽然mybatis可以直接在xml中通过SQL语句操作数据库，很是灵活。但正其操作都要通过SQL语句进行，就必须写大量的xml文件，很是麻烦。mybatis-plus就很好的解决了这个问题。
在这篇文章中，我将讨论Elasticsearch以及如何将其整合到不同的Python应用程序中。
#在生产环境中部署Elasticsearch：最佳实践和故障排除技巧———索引与数据上传（二）
ClickHouse 在执行分析查询时的速度优势很好的弥补了 MySQL 的不足，但是对于很多开发者和DBA来说，如何将MySQL稳定、高效、简单的同步到 ClickHouse 却很困难。本文对比了 NineData、MaterializeMySQL（ClickHouse自带）、Bifrost 三款产品，看看他们在同步时的差异。
最近打算写一些关于ES（elasticsearch），又名分布式搜索的的相关知识介绍，先简单介绍一下其中的数据类型，关于什么叫索引，什么叫文档，以及如何来操作都会慢慢介绍的。
Flutter 开发中，Json 数据解析一直是一个痛点，特别是对于从 iOS、Android 或者 Java 转过来的开发者来说尤为明显，在上述平台上开发者习惯了将 Json 数据解析为对象实体然后进行使用，而在 Flutter 上要做到这一步则相对比较麻烦。
Cube是无界面商业智能平台。它帮助数据工程师和应用程序开发人员从现代数据存储中访问数据，将其组织为一致的定义，并将其交付给每个应用程序。Cube 旨在与所有支持 SQL 的数据源一起工作，包括像 Snowflake 或 Google BigQuery 这样的云数据仓库、像 Presto 或 Amazon Athena 这样的查询引擎，以及像 Postgres 这样的应用程序数据库。Cube 内置关系缓存引擎，为 API 请求提供亚秒级延迟和高并发。
作者 | Anupama Pathirage 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 在当今的数字转型时代，应用程序和 Web 服务之间的相互对话是不可避免的，我们需要通过 API 来实现这些应用程序之间的通信。各种协议和规范定义了消息通过网络传递的语义和语法，最终形成了一种 API 架构。 在本文中，我们将探讨如何使用 GraphQL 和 Ballerina 将 MySQL 数据库中的数据作为 API 公开出来。GraphQL 是一种抽象了底层数据源的规范，借助 GraphQL，开发人员能够灵活地使
Restful API是一种网络应用程序的设计风格和开发方式，基于HTTP，可以使用XML格式定义或JSON格式定义，它使用URL定位资源，用HTTP动词（GET,POST,DELETE,DETC）描述操作。
进行数据可视化的第一步是需要获取数据，可以使用 JS 提供的 File API 读取用户在表单 <input type="file"> 中主动导入的本地文件，或者通过发送网络请求获取在线数据。
Jackson 是当前用的比较广泛的，用来序列化和反序列化 json 的 Java 的开源框架。Jackson 社区相对比较活跃，更新速度也比较快， 从 Github 中的统计来看，Jackson 是最流行的 json 解析器之一 。 Spring MVC 的默认 json 解析器便是 Jackson。 Jackson 优点很多。 Jackson 所依赖的 jar 包较少 ，简单易用。与其他 Java 的 json 的框架 Gson 等相比， Jackson 解析大的 json 文件速度比较快；Jackson 运行时占用内存比较低，性能比较好；Jackson 有灵活的 API，可以很容易进行扩展和定制。
近集中开发了两款微信小程序，分别是好奇心日历（每天一条辞典+一个小投票）和好奇心日报（轻量版），直接上图：
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