ApiBoot是一款基于SpringBoot1.x,2.x的接口服务集成基础框架, 内部提供了框架的封装集成、使用扩展、自动化完成配置,让接口开发者可以选着性完成开箱即用, 不再为搭建接口框架而犯愁,从而极大的提高开发效率。
DataGear是一款开源免费的数据可视化分析平台,自由制作任何您想要的数据看板,支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源。 系统基于Spring Boot、Jquery、ECharts等技术开发。
通过前面文章的介绍,目前已经支持主流数据库,包括MySql,PostgreSql,Oracle,Microsoft SQL Server等,通过配置零代码实现了CRUD增删改查RESTful API。采用抽象工厂设计模式,可以无缝切换不同类型的数据库。
数据科学家们早已熟悉的R和Pandas等传统数据分析框架虽然提供了直观易用的API,却局限于单机,无法覆盖分布式大数据场景。在Spark 1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本,引入了Spark DataFrame API,不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的API,而且自然而然地继承了Spark SQL的分布式处理能力。此外,Spark 1.2.0中引入的外部数据源API也得到了进一步的完善,集成了完整的数据写入支持,从而补全了Spark
Flink笔记 1.数据集类型 有界数据集:具有时间边界,在处理过程中数据一定会在某个时间范围内起始和结束。提供DataSet API 无界数据集: 数据从一开始就一直持续产生的。提供DataStream API 2.Flink编程接口 Flink SQL Table API:在内存中的DataSet和DataStream基础上加上Schema信息,将数据类型抽象成表结构 DataStream API和DataSet API Stateful Stream Process API 3.程序结构 设定运行环境
Grafana默认支持的数据源:Graphite,InfluxDB,OpenTSDB,Prometheus,Elasticsearch,CloudWatch
数据源是腾讯云微搭低代码的重要能力。数据源本质上是一系列操作数据的方法集合,通过对数据源模型的设计、对页面组件的数据绑定,可快速实现各类应用中数据的存储、使用,此外微搭低代码还提供了提供了数据源管理功能,可以创建、管理多个数据源。
不同厂商的关系型数据库,提供的链接方式,驱动包,驱动类名都是不一样的,Java数据库连接API,JDBC是Java语言中用来规范客户端程序如何来访问数据库的应用程序接口,提供了诸如查询和更新数据库中数据的方法,且适配大部分关系型数据库。
在 StreamExecutionEnvironment 中,可以使用 readTextFile 方法直接读取文本文件,也可以使用 readFile 方法通过指定文件 InputFormat 来读取特定数据类型的文件,如 CsvInputFormat。
CSI snapshot是由华为在kubernetes社区主导开发的存储特性,在K8S 1.12进入Alpha阶段。上篇文章我们介绍了snapshot的API对象,以及external-snapshotter的架构设计和实现原理,本篇文章,我们将会介绍从snapshot还原数据卷,以及演示如何使用这两种特性。
整个SeaTunnel设计的核心是利用设计模式中的控制翻转或者叫依赖注入,主要概括为以下两点:
当下我们听过很多热门的技术名词,例如:机器学习模型、推荐系统、高管驾驶舱、BI等等,在这些技术背后一个关键的角色就是:数据。这些数据通常不是单一的,原始的数据,而是需要从多个数据源获取,并经过复杂的提取、清洗、处理、加工等过程才能最终提供真正的价值。我们常说“数据是未来的石油”,其实也就是在说,数据并不是“开采”出来就可以直接提供价值的,而是要经过若干流程的“加工”和“提纯”才可以产生价值。而对于数据的加工和处理流程,我们通常将其称为数据流水线,也就是 Data Pipeline。
安装并配置Loki后,需要为应用程序创建一个Loki的数据源。可以使用以下步骤,将Loki的数据源部署到Kubernetes集群中:
ODBC(Open Database Connectivity,开放数据库互连)是微软公司开放服务结构(WOSA,Windows Open Services Architecture)中有关数据库的一个组成部分,它建立了一组规范,并提供了一组对数据库访问的标准API(应用程序编程接口)。这些API利用SQL来完成其大部分任务。ODBC本身也提供了对SQL语言的支持,用户可以直接将SQL语句送给ODBC。 一个基于ODBC的应用程序对数据库的操作不依赖任何DBMS,不直接与DBMS打交道,所有的数据库操作由对应的DBMS的ODBC驱动程序完成。也就是说,不论是FoxPro、Access还是Oracle数据库,均可用ODBC API进行访问。由此可见,ODBC的最大优点是能以统一的方式处理所有的数据库。 一个完整的ODBC由下列几个部件组成: 应用程序(Application)。 ODBC管理器(Administrator)。该程序位于Windows 95控制面板(Control Panel)的32位ODBC内,其主要任务是管理安装的ODBC驱动程序和管理数据源。 驱动程序管理器(Driver Manager)。驱动程序管理器包含在ODBC32.DLL中,对用户是透明的。其任务是管理ODBC驱动程序,是ODBC中最重要的部件。 ODBC API。 ODBC 驱动程序。是一些DLL,提供了ODBC和数据库之间的接口。 数据源。数据源包含了数据库位置和数据库类型等信息,实际上是一种数据连接的抽象。 各部件之间的关系如图下图所示: 应用程序要访问一个数据库,首先必须用ODBC管理器注册一个数据源,管理器根据数据源提供的数据库位置、数据库类型及ODBC驱动程序等信息,建立起ODBC与具体数据库的联系。这样,只要应用程序将数据源名提供给ODBC,ODBC就能建立起与相应数据库的连接。 在ODBC中,ODBC API不能直接访问数据库,必须通过驱动程序管理器与数据库交换信息。驱动程序管理器负责将应用程序对ODBC API的调用传递给正确的驱动程序,而驱动程序在执行完相应的操作后,将结果通过驱动程序管理器返回给应用程序。 在访问ODBC数据源时需要ODBC驱动程序的支持。用Visual C++ 5.0安装程序可以安装SQL Server、 Access、 Paradox、 dBase、 FoxPro、 Excel、 Oracle 和Microsoft Text等驱动程序.在缺省情况下,VC5.0只会安装SQL Server、 Access、 FoxPro和dBase的驱动程序.如果用户需要安装别的驱动程序,则需要重新运行VC 5.0的安装程序并选择所需的驱动程序。
日常我们在使用手机的时候,查看最近的天气是比较常见的需求,那可不可以做一款小程序来显示最近七天的天气呢?答案是肯定的,利用微搭提供的外部数据源我们就可以方便的获取互联网公开的天气预报的数据,来打造一款我们自己的专属小程序。
本篇文章笔者会讲解 Vue3 中侦听器相关的 api:watchEffect 和 watch 。在 Vue3 之前 watch 是 option 写法中一个很常用的选项,使用它可以非常方便的监听一个数据源的变化,而在 Vue3 中随着 Composition API 的写法推行也将 watch 独立成了一个 响应式 api,今天我们就一起来学习 watch 相关的侦听器是如何实现的。
熟悉Taier的小伙伴们应该都知道,在11月7日发布的Taier1.3新版本中,我们融合了「DataSourceX 模块」。这是十分重要的一个变化,移除Taier外部插件依赖,新增数据源插件相关特性,支持后续Taier对接更多的RDBMS类型的SQL任务。
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验,探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
我们都知道Mybatis是一个非常小巧灵活的ORM框架,深受国内广大开发者的喜爱,我们知道它的出现某种程度是为了消除所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的封装问题;基于这个一点,我们就可以知道MyBatis实际上就是对JDBC的封装,所以这节我们就来看下MyBatis是怎样对JDBC封装的,从而可以借鉴学习其他优秀框架在解决问题之初从架构设计层面的思考,然后通过执行流程分析,进一步深刻理解Mybatis的工作原理。
岁末年初,在开源领域刚埋下一颗生机勃勃的种子的 Tapdata,想和正在关注我们的开发者,聊聊这一年的进展和新一年的共建计划。
A:可以使用 外部数据源 来实现,目前支持 HTTP 请求和云函数(自定义代码)两种方式,详情请参见 数据源自定义方法。
在前三篇文章中,我们分别介绍了需求、设计、以及测试管理的实现功能,本篇我们一起来实现多数据源和业务持久层开发。
Grafana 提供了对 Prometheus 的内置支持。本文会介绍 Grafana Prometheus(也包括 Prometheus 的兼容实现,如 Thanos, Mimir 等) 数据源的部分选项、变量 (Variable)、查询 (Query) 和其他针对 Prometheus 数据源的功能。
Excel拥有在办公领域最广泛的受众群体,以其强大的数据处理和可视化功能,成了无可替代的工具。它不仅可以呈现数据清晰明了,还能进行数据分析、图表制作和数据透视等操作,为用户提供了全面的数据展示和分析能力。
在相对复杂的应用服务中,配置多个数据源是常见现象,例如常见的:配置主从数据库用来写数据,再配置一个从库读数据,这种读写分离模式可以缓解数据库压力,提高系统的并发能力和稳定性,执行效率。
至于性能和运维成本,则由所选择的后端 DB 所决定。Metabase 本身不需要进行多复杂的维护,单个 DB 故障并不会引起 Metabase 崩溃。
JNDI的主要作用是作为一种服务定位机制,能够将用户抽象出来的服务名称映射到具体的服务实现对象。就好像一个电话簿,用户知道了联系人的名字(服务名称),电话簿可以帮助找到该联系人的电话号码(服务对象)。
项目介绍 积木报表,一款免费的可视化Web报表工具,像搭建积木一样在线拖拽设计!功能涵盖,数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等! 秉承“简单、易用、专业”的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题,完全免费的!!! 当前版本:v1.3.64-beta | 2021-07-13 集成依赖 <dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>spring-boot
上一节我们介绍了如何在低代码编辑器中写代码,作为一个新手,要想开发出自己的小程序,数据源的知识是必备的。
项目介绍 积木报表,是一款免费的企业级Web报表工具,像搭建积木一样在线设计报表!功能涵盖,数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等! Web 版报表设计器,类似于excel操作风格,通过拖拽完成报表设计。 秉承“简单、易用、专业”的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题。 当前版本:v1.1.05 | 2021-01-15 #资料下载 示例代码: https://github.com/zhangdaiscott/JimuReport 马上体验: http://www.j
<mapper resource="org/mybatis/builder/AuthorMapper.xml"/>
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时,重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。希望对大家的工作有所帮助,也希望能对 DatasetFlow 模型作为框架实现提供一些启发。
用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶,也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等,HTTP等。
新的一年我们加紧了更新迭代的速度,增加了数据湖平台 EasyLake 和大数据基础平台 EasyMR,超 40 项功能升级优化。我们将继续保持产品升级节奏,满足不同行业用户的更多需求,为用户带来极致的产品使用体验。
随着大数据时代的到来,在企业的日常经营活动当中会产生各种各样的数据,对于数据的汇总整理分析也是非常重要的,能够为企业的经营者提供正确的决策和判断依据,所以数据可视化分析工具的重要性不言而喻了。
TiSpark 是 PingCAP 为解决用户复杂 OLAP 需求而推出的产品。它通过 Spark 提供的拓展机制与内置的 TiKV Client Java,在 Spark 之上直连 TiKV 进行读写,具有事务性读取、事务性写入与删除等能力。其中在事务性读取中基于 Spark Extension 实现了下推(详情可见 TiSpark 用户指南)。
Java 8 引入的一个重要的特性无疑是 Stream API。Stream 翻译过来是“流”,突然想到的是大数据处理有个流式计算的概念,数据通过管道经过一个个处理器(Handler)进行筛选,聚合,而且流都具有向量性,强调的是对数据的计算处理,而集合强调的是数据集。Stream可以看做是一个可操作的数据集序列,它可以指定你希望对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。有点类似于数据库中的增删改查操作。十分高效而且易于使用。
你有发现吗,其实很大一部分码农,都只是会写代码,不会讲东西。一遇到述职、答辩、分享、汇报,就很难流畅且有高度、有深度,并融合一部分引入入胜的趣味性来让观众更好的接受和理解你要传递的信息。
点击蓝字 关注我们 // 从DataTalk的名字就可以看出,用数据(data)去对话(talk)。数据驱动决策的理念已经在不断地深入人心,目前商业领域由数据驱动的程度与日俱增。小型和大型企业都利用数据来做出与销售、招聘、目标以及他们拥有数据的所有领域相关的决策。尽管大多数企业都能访问某种类型的数据,但在没有数据分析或统计学背景知识的情况下,尝试理解这些数据非常困难。 即便你确实了解数据,但以易于理解的方式展示数据并将其传达给其他相关人员可能是一项巨大的挑战。DataTalk 消除了数据分析和可视
之前小强和大家共同和写了一个Spark Streaming版本的workcount,那小强发这篇文章和大家聊聊,Streaming背后的故事。
日常开发中我们经常使用低码平台自建数据源,我们可以定义自己需要的数据字段。但是随着应用开发的深入,有时候也避免不了要调用第三方提供的接口服务,我们今天就带着大家使用一下低码平台的外部数据源。
项目介绍一款免费的低代码可视化报表,像搭建积木一样在线拖拽设计!低代码开发必备,功能涵盖,数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等!秉承“简单、易用、专业”的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题,完全免费的! 当前版本:v1.5.4 | 2022-10-25集成依赖<dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-boot-start
在复杂的生产环境下可能部署着成千上万的服务实例,当流量持续不断地涌入,服务之间相互调用频率陡增时,会产生系统负载过高、网络延迟等一系列问题,从而导致某些服务不可用。如果不进行相应的流量控制,可能会导致级联故障,并影响到服务的可用性,因此如何对高流量进行合理控制,成为保障服务稳定性的关键。
随着文本生成图像的语言模型兴起,SolidUI想帮人们快速构建可视化工具,可视化内容包括2D,3D,3D场景,从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目,旨在将自然语言处理(NLP)与计算机图形学相结合,实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型,SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。
随着得物 App 的用户流量增长,业务选择的数据库越来越多样化,异构数据源之间的数据同步需求也逐渐增多。为了控制成本并更好地支持业务发展,我们决定自建 DTS 平台。本文主要从技术选型、能力支持与演化的角度出发,分享了在 DTS 平台升级过程中获得的经验,并提供一些参考。
自定义列和区域的数据绑定 当表单被绑定到一个数据集时,表单中的列就会相继的被分配到数据集的区域上。例如,第一个数据域分配给列A,第二个数据区域分配给列B,等等。你也可以改变分配顺序,将任意域分配给任意列。 默认情况下,绑定的表单继承数据库中列的宽度。如果你想要设置你自己的列宽,你可以在绑定Spread控件之后设置列宽,或者将DataAutoSizeColumns属性设置为false并设置列宽。 如果你将多个Spread控件绑定到了一个单一的数据集,你可以将每一个Spread控件中表单的AutoGenerat
文章目录 概述 操作 1. 添加mongodb 插件 2. 添加数据源 3. 添加数据 3. 发布服务 概述 本文讲述如何在geoserver中添加mongoDB作为数据源,并发布图层。 操作 1. 添加mongodb 插件 在浏览器输入地址下载页面,下载mongodb插件。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3U2tivfz-1655387878217)(https://upload-images.jianshu.io/upload_images/682667
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)
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