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MySQL---数据库从入门走向大神系列(十一)-Java获取数据库结果集的元信息、将数据表写入excel表格

数据库的元信息： 首先介绍一下数据库的元信息(元数据)： 元数据(Metadata)是关于数据的数据。 元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。...存储的数据是什么类型,什么驱动等等，这些描述数据的数据，就是元数据！...： 它必须与存储在数据库中的表名称匹配 types - 要包括的表类型所组成的列表，必须取自从 getTableTypes()返回的表类型列表；null 表示返回所有类型 这样就遍历出来了。...将数据表写入excel表格 首先需要准备一个apache的Jar： ?...将数据库的所有表格数据遍历写入至excel表格 @Test public void exportTest() throws Exception{ //这里我们只遍历存储hncu数据库

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    一种全新易用的基于Word-Word关系的NER统一模型，刷新了14种数据集并达到新SoTA

    目前的最佳的方法基本都是基于span-based和seq2seq的，然而span-based方法主要倾向于通过枚举所有span组合来解决边界问题，时间复杂度上是个问题；而后者大家都知道，存在错误传播。...最终在14个公开数据集（包含中文和英文）上做了大量实验，并都取得了最佳值，也成为了最新的SoTA。...和HTW-*构成一个环的部分就是一个实体，比如下面这个例子就解释了所有情况： 损失的话，就简单了： 实验 英文flat数据集： 中文flat数据集： 英文overlapped数据集： 中文...overlapped数据集，F1性能： 英文discontinuous数据集： 和前沿最佳论文作对比： 消融实验，F1性能： 训练速度和推理速度都得到了极大提升： 这篇文章还是非常不错的，...是一个简单有效的NER新框架，可以较为轻松的应用于线下。

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    Apache Hudi和Presto的前世今生

    Hudi开创了一种新的模型（数据组织形式），该模型将文件写入到一个更受管理的存储层，该存储层可以与主流查询引擎进行互操作，同时在项目演变方面有了一些有趣的经验。...其中X轴表示每个查询类型的时间轴和查询结果。 ? 注意，作为写操作的一部分，表的commit被完全合并到表中。对于更新，包含该记录的文件将使用所有已更改记录的新值重新写入。...在Hive中，这可以通过引入一个单独的InputFormat类来实现，该类提供了处理切片的方法，并引入了一个新的RecordReader类，该类可以扫描切片以获取记录。...它接受一个自定义切片并返回一个易于序列化的String->String Map，其中包含来自自定义切片的额外数据。...这个RFC提供了一种机制来高效地迁移他们的数据集，而不需要重写整个数据集，同时还提供了Hudi的全部功能。 这将通过在新的引导Hudi表中引用外部数据文件（来自源表）的机制来实现。

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    MapReduce核心编程思想和原理(图形化通俗易懂)

    MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调。 MapTask：负责 Map 阶段的整个数据处理流程。并行处理输入数据。 ReduceTask：负责 Reduce 阶段的整个数据处理流程。...对输入的文件进行数据切片(默认情况下切片大小=blocksize，切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片)，形成多个InputSplit文件，每一个InputSplit对应着一个map任务...YARN的ResourceManager(整个集群所有资源的管理者)开启Mrappmaster(单个任务运行的老大，为应用程序申请资源并分配给内部的任务)，Mrappmaster会取读Job.split...当写入80%的数据后(为什么80%是因为可以边接收数据边往磁盘溢写数据)，开始反向写，把数据溢写到磁盘。...将数据传给reduce进行处理，一次读取一组数据。 15. GroupingComparator，用的比较少。

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    2022年Hadoop面试题最全整理，两万字干货分享【建议收藏】

    a收到请求后会继续调用B，B会调用C来完成整个管道的建立，并逐步返回给客户端。...第二次启动NameNode: 1.读取fsimage并编辑文件； 2.将fsimage和编辑文件合并成一个新的fsimage文件； 3.创建一个新的编辑文件，内容最初是空的； 4.启动DataNode。...2.输入文件分块后，由RecordReader对象读取(默认为LineRecordReader)，以\n为分隔符，读取一行数据并返回。...当整个数据处理完成后，磁盘中的临时文件被合并，因为只有一个最终文件被写入磁盘，并且为该文件提供了一个索引文件来记录对应于每次减少的数据的偏移量。 11....任务对数据进行split） 四、切片机制 1）简单地按照文件的内容长度进行切片 2）切片大小，默认等于Block大小 3）切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片 提示：切片大小公式：max

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    「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

    该视图仅将最新文件切片中的基本/列文件暴露给查询，并保证与非Hudi列式数据集相比，具有相同的列式查询性能。 增量视图 : 对该视图的查询只能看到从某个提交/压缩后写入数据集的新数据。...随着数据的写入，对现有文件组的更新将为该文件组生成一个带有提交即时时间标记的新切片，而插入分配一个新文件组并写入该文件组的第一个切片。 这些文件切片及其提交即时时间在上面用颜色编码。...使用COW存储类型时，任何写入Hudi数据集的新数据都将写入新的parquet文件。更新现有的行将导致重写整个parquet文件（这些parquet文件包含要更新的受影响的行）。...如何对存储在Hudi中的数据建模 在将数据写入Hudi时，可以像在键-值存储上那样对记录进行建模：指定键字段（对于单个分区/整个数据集是唯一的），分区字段（表示要放置键的分区）和preCombine/combine...如何将数据迁移到Hudi Hudi对迁移提供了内置支持，可使用 hudi-cli提供的 HDFSParquetImporter工具将整个数据集一次性写入Hudi。

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    第一章 分布式计算框架与资源调度

    切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片 默认情况下， split size =block size,在 hadoop 2.x 中为 128M。...2).Spill 阶段：当内存中的数据量达到一定的阀值的时候，就会将数据写入本地磁盘，在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作，如果配置了 combiner，还会将有相同分区号和 key 的数据进行排序...reduceTask         reducer将已经分好组的数据作为输入，并依次为每个键对应分组执行reduce函数。reduce函数的输入是键以及包含与该键对应的所有值的迭代器。      ...这种方式不仅能够随机地将整个key空间平均分发给每个reducer,同时也能确保不同mapper产生的相同key能被分发到同一个reducer。...比如自定义Partitioner会返回5个不同int值，而reducer number设置了小于5，那就会报错。所以我们可以通过运行分析任务来确定分区数。 2.

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    不同表格式如何表示规范文件集？

    每种表格格式采用的方法略有不同，但大致可以将它们分为两类： • 增量日志方法（Hudi 和 Delta Lake） • 快照日志方法（Iceberg 和 Paimon） 增量日志方法 增量日志方法包括将新更改写入日志条目...已提交数据文件的列表可以与时间线结合使用，以返回存储在时间线中的任何给定表版本的文件集。 另外需要介绍 Hudi 如何在文件之间分发数据以及时间线的工作原理。...日志文件写入 MOR 表中，并包含增量 （新行和删除向量）。对于 COW 表，文件切片只是一个基本文件。 图4. 时间戳在 Hudi 中起着至关重要的作用，要了解这部分需要讨论时间线。...最后Hudi 客户端如何表示规范文件集 Hudi 客户端有两种方法可以发现组成表的文件切片： 1....快照日志方法 快照日志方法涉及在每次提交时写入元数据文件的新树（快照）。特定表版本的根节点是快照或指向该快照的其他元数据文件。读取器了解快照（对于它希望读取的表版本）并浏览子节点以发现规范文件集。

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    Hudi基本概念

    该视图仅将最新文件切片中的基本/列文件暴露给查询，并保证与非Hudi列式数据集相比，具有相同的列式查询性能。 增量视图 : 对该视图的查询只能看到从某个提交/压缩后写入数据集的新数据。...换句话说，我们压缩每个提交，从而所有的数据都是以列数据的形式储存。在这种情况下，写入数据非常昂贵（我们需要重写整个列数据文件，即使只有一个字节的新数据被提交），而读取数据的成本则没有增加。...随着数据的写入，对现有文件组的更新将为该文件组生成一个带有提交即时时间标记的新切片，而插入分配一个新文件组并写入该文件组的第一个切片。 这些文件切片及其提交即时时间在上面用颜色编码。...如您所见，旧查询不会看到以粉红色标记的当前进行中的提交的文件，但是在该提交后的新查询会获取新数据。因此，查询不受任何写入失败/部分写入的影响，仅运行在已提交数据上。...写时复制存储的目的是从根本上改善当前管理数据集的方式，通过以下方法来实现 优先支持在文件级原子更新数据，而无需重写整个表/分区 能够只读取更新的部分，而不是进行低效的扫描或搜索 严格控制文件大小来保持出色的查询性能

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    SICAP2020——组织学前列腺自动格里森分级

    今天将分享组织学前列腺自动格里森分级完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...因此，综合格里森评分范围为6至10，并将其分配给整个活检。该评分是目前前列腺癌预后的最佳标志，它定义了要应用的治疗方法。...计算机辅助诊断系统 (CAD) 支持病理学家的工作并提高该过程的客观性。这些基于组织学数字化，获取整个切片图像 (WSI) 并开发计算机视觉算法来检测活检 (或 WSI) 内的癌变区域。...为了处理大型 WSI，它们被下采样至 10 倍分辨率，并分为大小为 512x512的块，并且它们之间重叠 50%。通过应用Otsu阈值方法获得patch块中组织存在的掩模。...，再将数据分成训练集和验证集，在对训练集中GG3和GG5这两个类别的图像进行数据增强操作。

    18210

    【SLAM】开源 | 一个新的激光雷达数据集，提供了自动驾驶中3D激光雷达扫描的位置识别方法OverlapTransformer

    Yaw-Angle-Invariant Transformer Network for LiDAR-Based Place Recognition 原文作者：Junyi Ma 内容提要 位置识别是车辆在复杂环境和变化条件下自动导航的重要能力...它是诸如SLAM中的循环关闭或全局本地化等任务的关键部分。在本文中，我们解决了基于自动驾驶车辆记录的3D激光雷达扫描的位置识别问题。...我们提出了一种新型的轻量级神经网络，利用激光雷达传感器的距离图像表示来实现每帧小于2毫秒的快速执行。我们设计了一个利用transformer网络的不变性架构，提高了我们方法的位置识别性能。...我们在KITTI和Ford Campus数据集上评估了本文的方法。实验结果表明，与最先进的方法相比，我们的方法可以有效地检测环路闭合，并且在不同的环境中具有良好的泛化性。...为了评估长期的位置识别性能，我们提供了一个新的数据集，其中包含移动机器人在不同时间重复位置记录的激光雷达序列。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有

    40110

    Go 基础面试题

    函数：Go 语言中的函数也是一种数据类型，可以赋值给变量，可以作为参数传递，也可以作为返回值。 3. Go 程序中的包是什么？...Go 语言中的接口之间可能存在以下关系： 实现关系：如果一个接口 A 的方法集是另一个接口 B 方法集的子集，则我们称接口 B 实现了接口 A。...嵌套关系：一个接口可以包含另一个接口，这意味着它继承了被嵌套接口的所有方法。 相等关系：如果两个接口拥有完全相同的方法集，则它们是相同的，可以互换使用。...它会按照给定的类型分配零值内存，并返回一个指向该类型零值的指针。new(T)表达式创建了一个 T 类型的新项，初始化为 T 类型的零值，并返回其地址，也就是一个类型为*T的值。...总结，make用于创建复杂的数据结构并返回一个有初始值的实例，而不是它们的零值指针。 15. Printf，Sprintf，Fprintf 都是格式化输出，有什么不同？

    26310

    MongoDB实战面试指南：常见问题一网打尽

    问题：MongoDB中的索引是什么？它们的作用是什么？ 答案：MongoDB中的索引是一种数据结构，它允许数据库系统不必扫描整个集合，而是直接定位到满足查询条件的文档。索引可以大大提高查询性能。...答案：MongoDB中的分片是一种将数据分布在多个服务器（称为分片）上的方法，以支持巨大的数据存储和处理需求。通过分片，MongoDB可以将数据集分布在多个服务器上，从而实现水平扩展。...如果主节点发生故障，复制集中的其他节点可以选举一个新的主节点，以确保数据的可用性和一致性。 复制集通过异步复制数据来提供高可用性。...因此，在创建索引时需要权衡查询性能和写入性能之间的平衡，并根据实际的数据量和查询负载来选择合适的索引策略。 20. 问题：MongoDB的存储引擎是什么？它有哪些特点？...这种级别确保数据已经写入并持久化到主节点。 unacknowledged: 客户端发送写请求后，不等待MongoDB的确认就返回。这种级别性能最高，但可能会丢失数据。

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    Apache Hudi 从零到一：揭秘类聚和空间填充曲线（六）

    01、概述 聚类在机器学习中是一种将数据点分门别类的技术，它能够揭示数据集中隐藏的结构。许多聚类算法通过特定的方法来衡量数据点之间的距离，从而确定它们属于哪个群体。...让我们通过一个二维平面的类比来说明“相近性”的概念。在这个类比中，如果数据集有两个字段 X 和 Y，那么当这些记录的（X, Y）值对在二维平面上彼此接近时，我们认为这些记录是“相近”的。...执行阶段包括以下步骤： 反序列化聚类计划 加载指定的输入文件切片 合并加载的记录 将合并后的记录批量插入到新的文件组 通过返回的 WriteStatus 报告写入统计信息 用户可以通过提供自定义的 ClusteringExecutionStrategy...Hudi 提供了其他可插拔的策略，允许更新继续进行，然后在旧的和新的文件组上解决冲突或执行双重写入。 我们已经展示了聚类工作流程作为 Hudi 表服务的一部分。...一旦曲线被拉直，所有多维点都被映射到一维空间，并赋予单一值坐标。

    10710

    【医学图像分割】开源 | 一个大规模的全腹部器官数据集WORD，并评估了几种最先进的分割方法，且邀请专家进行模型预测修正

    ，但它仍然需要大规模精细标注的数据集进行训练。...尽管在这方面做了很多工作，但目前仍很少有覆盖整个腹部区域并对整个腹部器官分割进行精确详细标注的大型图像数据集。...在这项工作中，我们建立了一个大规模的全腹部器官数据集(WORD)，用于算法研究和临床应用开发。...该数据集包含150个腹部CT卷(30495片)，每个卷包含16个器官，具有精细像素级标注和基于涂鸦的稀疏标注，可能是最大的全腹部器官标注数据集。在这个数据集上评估了几种最先进的分割方法。...同时，我们也邀请临床肿瘤学家对模型预测进行修正，以衡量深度学习方法与真实肿瘤学家之间的差距。我们进一步介绍并评估了一种新的基于涂鸦的弱监督分割方法。

    1.8K30

    超硬核解析Apache Hudi 的一致性模型（第一部分）

    Hudi 工作原理背后的基本思想是： • 写入端写入数据文件（通常为 Parquet），并通过将文件位置写入时间线来提交这些文件。...编写器加载当前文件切片 [file_id=1， ts=3]，合并 k1 的新值并写入新的文件切片 [file_id=1， ts=4] 删除与 COW 表类似。...将文件组分配给新键时，写入端会从固定池中选择一个，这是不确定的（在现实世界中，有许多文件组映射策略和实现）。 4. 读取合并目标文件切片。...• 将合并目标文件切片读取到内存中。 5. 写入文件切片。将操作与加载的文件切片（如果存在）合并，并写入为文件组的新文件切片。如果这是一个新文件组，则没有要合并的内容，只有新数据。 6. 获取表锁。...当不同写入端的并发插入导致将同一键分配给不同的文件组时，可能会发生主键冲突。在 TLA+ 规范中，编写器在将文件组分配给新键时会不确定地选择文件组。这可能会导致读取中出现重复项，如此处所述。

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    气象处理技巧—时间序列处理2

    时间序列处理2 在前面一个章节，我们学习了常用的时间序列的生成方法，这一节，则是非常方便的如何使用xarray进行数据集的时间维度的抽取合并操作。...这一章的框架是按照xarray提供的不同的数据抽取方式，逐项讲解xarray下的时间序列的抽取，在最后，还会涉及一些不同数据集按照时间维进行合并的方法。...数字索引切片的基本逻辑有 切片是左闭右开的，切片的右侧是不包含在内的。 如果数字索引超过总长度，则默认将元素全部取出。 使用数字索引时，你无需知道内部元素具体是什么。...那下面就简单了，我们假定对时间序列进行是否大于1949年1月的判定，并返回一个布尔值表。...，我们要求仅返回11、12月的数据，又怎么进行呢，显然切片法解决不了，下面引入xarray继承pandas的isin方法。

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    JavaScript 编程精解 中文第三版 五、高阶函数

    将食材盖满整个锅底，并慢煮 2 个小时。按照每人半个的量加入洋葱，用刀切片，然后放入豌豆中。按照每人一根的量加入芹菜，用刀切片，然后放入豌豆当中。按照每人一根的量放入胡萝卜，用刀切片，然后放入豌豆中。...高阶函数 如果一个函数操作其他函数，即将其他函数作为参数或将函数作为返回值，那么我们可以将其称为高阶函数。因为我们已经看到函数就是一个普通的值，那么高阶函数也就不是什么稀奇的概念了。...但我们想创建一个包含名称的数组，因为这样更加易于检查。 map方法对数组中的每个元素调用函数，然后利用返回值来构建一个新的数组，实现转换数组的操作。...它返回一个对象数组，每个对象命名一个组，并告诉你该组中找到的元素数量。 它使用另一个数组方法findIndex。...数组提供了许多有用的高阶方法。 你可以使用forEach来遍历数组中的元素。 filter方法返回一个新数组，只包含通过谓词函数的元素。 通过将函数应用于每个元素的数组转换，使用map来完成。

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