01 Spark是什么 简单的说Apache Spark是一个开源的、强大的分布式查询和处理引擎，它提供MapReduce的灵活性和可扩展性，但速度明显要快上很多；拿数据存储在内存中的时候来说，它比Apache...更快的查询速度（10~100x）的分布式SQL引擎，开发者可以轻松地使用SQL命令进行查询，并进行更复杂的数据分析； Spark Streaming：流式计算分解成一系列小的批处理作业利用spark轻量级低时延的框架来支持流数据处理...； 通用性：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件，这些组件可以无缝整合在同一个应用中，足以应对复杂的计算； 运行模式多样：Spark可运行于独立的集群模式中...06 Pyspark Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。...使用PySpark，我们也可以使用Python编程语言中的 RDD 。正是由于一个名为Py4j的库，他们才能实现这一目标。
从 URL 获取查询参数 function getParameterByName(name, url) { if (!
前言背景：需要在pyspark上例行化word2vec，但是加载预训练的词向量是一个大问题，因此需要先上传到HDFS，然后通过代码再获取。...因此大致的步骤应分为两步：1.从hdfs获取词向量文件2.对pyspark dataframe内的数据做分词+向量化的处理1....获取词向量文件开源的词向量文件很多，基本上都是key-value形式的txt文档，以腾讯AI Lab的词向量为例。...分词+向量化的处理预训练词向量下发到每一个worker后，下一步就是对数据进行分词和获取词向量，采用udf函数来实现以上操作：import pyspark.sql.functions as f# 定义分词以及向量化的...，我怎么在pyspark上实现jieba.load_userdict()如果在pyspark里面直接使用该方法，加载的词典在执行udf的时候并没有真正的产生作用，从而导致无效加载。
在 PySpark 中，可以使用SparkSession来执行 SQL 查询。...以下是一个示例代码，展示了如何在 PySpark 中进行简单的 SQL 查询：from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSessionspark = SparkSession.builder.appName...()详细步骤说明创建 SparkSession：使用 SparkSession.builder 创建一个 SparkSession 对象，并设置应用程序的名称。...header=True 表示文件的第一行是列名，inferSchema=True 表示自动推断数据类型。...执行 SQL 查询：使用 spark.sql 方法执行 SQL 查询。在这个示例中，查询 table_name 视图中 column_name 列值大于 100 的所有记录。
此外，Clickhouse的编译依赖做的也非常棒，它把所有的依赖都以源码的形式引入到项目中从头编译，不需要用户下载任何其他第三方依赖，编译完之后是一个完整的、没有任何依赖的二进制库。...而业界典型高性能查询引擎使用的MPP计算框架是一个多阶段的执行框架，一条复杂的SQL 语句被拆解为多个计算算子，每个计算算子可以分布到多个计算节点上并行完成，计算节点之间通过RPC 完成数据交换，并以Pipeline...by age Clickhouse的执行流程如下： Scatter阶段 ：Initiator 节点向各个 Shard 发送查询，要求其返回执行到 WithMergeableState 的结果，该阶段包含聚合逻辑的前半部分...具备MPP 执行的能力，但是从调研分析看，这种方式有以下缺陷： 数据传输开销大，Clickhouse作为存储层与查询层在两个服务进程中（非混部场景中，在两台机器上），数据的传输需要序列化和反序列化，跨网络或者单机多进程之间传输...MPP 查询引擎，逐步的把Clickhouse目前的查询语法废弃，平滑升级到新的查询引擎，未来我们也会在MPP查询引擎中兼容Clickhouse的SQL 语法标准，让用户的迁移更便利。
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从图中可以看到,请求的data部分是msg=......,于是我们在反编译后的代码中搜索msg,定位到httpRequestManager.class中,然后确认msg的值是str2=localDispatchProtocal.mashall()。...现在我们比一下,在一次测试中,burp拦截到的msg内容和Log中加密后的数据是一样的。 通过这几条日志的分析，我们现在已经很清楚的知道了request中参数是如何进行加密的。...这里面唯一的变量就是userId(setPostTime()可以是一样的值)，通过修改userId，巧合的测试到此处存在水平权限问题，即可以查询到其他用户的信息。...1.3 批量破解 通过前面的分析,我们知道,可以获取到其他用户的信息,但是我们还不能通过burp的intruder功能,因为返回 的信息是加密的。那我们现在找找解密的函数吧。
数据库优化是性能调优的核心，而慢查询则是性能瓶颈的罪魁祸首。如何找到慢查询并优化它们，是每个开发者和DBA都必须掌握的技能。...今天，我们就来聊聊如何在PostgreSQL中快速获取慢查询日志，并结合不同场景进行分析优化。本文风格参考阮一峰老师，简洁明了，人人都能看懂。 一、什么是慢查询？...PostgreSQL提供了多种方法来捕捉慢查询，从日志分析到系统自带的性能视图，一应俱全。 二、启用慢查询日志 1....查询慢SQL统计信息 通过以下SQL获取最耗时的查询： SELECT query, total_time, calls, mean_time FROM pg_stat_statements ORDER...六、总结 从日志捕捉到实时监控，再到自动化分析，PostgreSQL为我们提供了多种获取慢查询的方法。希望本文能帮助大家快速定位并优化慢SQL。 优化性能，从慢查询开始！
一、SELECT语句 使用select查询表数据，必须至少给出两条信息——想选择什么，以及从什么地方选择。 #1.查询单个列： select id from stu; ?...#3.查询所有列：查询学生表所有列的值 select * from stu; ? 使用*通配符 一般，除非确实需要表中的每个列，否则最好别使用*通配符。...#4.查询不同的行（distinct去重）：查询学生表所有学生的年龄 select distinct age from stu ; ? 使用DISTINCT关键字，它必须直接放在列名的前面。...#5.2 限制结果（limit m,n:从行m开始往后n行,第1行的m为0）：查询学生表倒数三个学生的ID select id from stu limit 1,3; ?...带一个值的LIMIT总是从第一行开始，给出的数为总的行数。带两个值的LIMIT可以指定从行号为第一个值的位置开始。 行0开始 检索出来的第一行为行0而不是行1。
以下查询条件，查询学号100到150的学生，包括100和150 select from TStudent where convert(studentid,signed) between 100 and...LIMIT [位置偏移量,] 行数 返回前10个学生 select from TStudent limit 10; 返回第11-20个学生，偏移量是10，就意味着从第11个开始取10条记录。...可以通过左外和右外求合集来获取全外连接的查询结果。...推荐的做法是ON只进行连接操作，WHERE只过滤中间表的记录。 6、连接查询的适用场景 连接查询是SQL查询的核心，连接查询的连接类型选择依据实际需求。...Where子句：从数据源去掉不符合搜索条件的数据; GROUP BY子句：分组，使用统计函数（聚合函数）为每组计算统计值; HAVING子句：在分好的组中去掉每组中不符合条件的数据行。
它只托管包含PowerShell的程序集并处理I/O.System.Management.Automation.dll 有关更多信息，请阅读原文获取文末链接。...从 RDS notepad 获取 shell https://blog.netspi.com/breaking-out-of-applications-deployed-via-terminal-services-citrix-and-kiosks...绕过 PoSh 约束模式 首先，我们从https://github.com/p3nt4/PowerShdll下载PowerShdll。...现在从不受限的PowerShell中，下载shell并将其直接执行到内存中。...System.Convert]::ToBase64String($Content) $Encoded | Out-File "C:\Windows\Tasks\dll.txt" 4.复制粘贴dll.txt的内容到
前端获取下载进度，从入门到放弃，讲讲如何使用 fetch/xhr 获取下载进度，有哪些弊端，业务正确的处理方式是什么。...，并不是已经下载的gzip内容的大小，所以从JS层面无法再正确获取到下载的实际进度，所以 lengthComputable 为 false 也就可以解释了。...fetch 的方式fetch 是一个比较新的API，从发请求的角度来说，fetch 相比于 XMLHttpRequest 更方便调用。...fetch 把请求分为了两步，第一步是从发起请求到接收返回头，第二步是 body 内容，所以在 fetch 调用时，如果要获取返回，一般有两个 await 如下:const response = await...第二种方式是server端实时去获取文件的大小，也是在下载前先获取文件的大小，不同的是文件的大小是通过os提供的能力实时去获取的，这样做的缺点是，如果是热点资源，一直去读取磁盘，效率会很低，而且业务上，
因此探寻有效途径以提升数据库性能，是确保整个软件系统高效运转的关键。本文将探讨从索引优化、架构重构、连接池管理、数据缓存等角度，深入提升数据库性能的方法。...索引的使用索引是数据库中用于提高查询效率的重要机制。在数据库系统中，索引类似于书籍的目录，它可以帮助数据库系统快速地找到特定数据的位置，从而加快查询速度。...因此，在索引覆盖的查询方式下，查询过程可以完全依赖索引，无需对数据表进行额外查询。...尤其是在处理大规模的数据集，例如超过千万条数据记录的情况下，SQL查询的性能将显著下降。随着数据量的增加，查询所需要扫描的数据范围变得更广，从而导致查询速度的减慢。...这种方法能有效减少对数据库的频繁读取，从而减轻数据库的运行负担。缓存优化主要可以从三个层面进行：数据库自身的缓存机制、应用层面的缓存系统以及程序开发过程中的缓存策略。
事情的起因是，我们的一个项目经理需要对一个数据库的信息进行查询，SQL 人家都会写的。...我们对于这样的表进行了SQL 查询的改写，但结果一般 1 方法，驱动表的位置的变换 我们将小的表放到了驱动表的位置，大表放到了下面 ?...结果并没有好转 2 方法，尝试通过再次减小驱动表的方式来加速查询 select a.AP,a.CONTR,a.ACTIVEDATE,a.term,sum(b.AMORTIZEAMT) as ‘以’...3 方法，将合同表的数据直接导入到新的表中，基本是不到4万条数据，但和2000万的表进行查询，速度还是很慢 select a.APP,a.CONT,a.ACTIE,sum(b.AMOT) as ‘以’...通过这个事情,其实可以很明显的看出一个问题,为什么MYSQL在互联网企业用的风生水起,一到传统企业,业务逻辑计算复杂的企业就玩不转了. 1 MYSQL 本身的机理使然,这点就不重复的,业内都知道是怎么回事
获取域中用户信息 经过上面的操作，我们可能已经获得了一个或者若干域用户凭证，在这种情况下，我们就不需要在像之前那样采用暴力枚举的方式来获取用户信息来，我们可以采用光明正大的方式使用域中用户的身份去域数据库中搜索我们想要的数据...我们要做的几个目标如下： 1、获取用户账户 2、获取用户权限信息（例如 domain admin 组或者远程桌面管理组） 3、枚举域密码策略 4、获取进一步的攻击途径 下面介绍几个可以满足上面需求的工具...windapsearch 工具下载地址： https://github.com/ropnop/windapsearch 这个工具是用 python 写的可以通过域控的 LDAP 服务查询用户、组和计算机信息...我们还可以使用当前用户的身份查询他可以访问的共享列表： Find-DomainShare -CheckShareAccess -Domain mydomain.test -DomainController...我们也可以使用 RAST 的界面程序，使用 runas 启动： runas /netonly /user:mydomain\ops mmc 下面我们用这种方式来增加主机或用户到域中： ? ?
如果此时前端的传参是boolean类型的true和false，后端Mapper层的代码可能会遇到需要构造类似if (param.existFlag) and table.id not in (xxxx1...,xxxx2)这样的条件查询，如果你们的ORM框架使用的是MyBatis/MyBatis Plus，请看下文内容。...MyBatis中的标签用于在多个条件中选择第一个满足条件的子句。...类似于Java中的switch语句，标签可以根据不同的条件选择执行不同的SQL子句，提高SQL语句的灵活性和可读性。...吾日三省吾身，多思考一下代码如何能写的更好，这要求我们需要不断探索代码的最佳实践。 保持持续学习的态度，每天优化一点点，一点点改进，从而写出更加优雅、高效和安全的代码。
PySpark简介 官方对PySpark的释义为：“PySpark is the Python API for Spark”。...也就是说pyspark为Spark提供的Python编程接口。 Spark使用py4j来实现python与java的互操作，从而实现使用python编写Spark程序。...Spark也同样提供了pyspark，一个Spark的python shell，可以以交互式的方式使用Python编写Spark程序。...处理movies数据集 下面我通过PySpark对真实的数据集进行处理，并作图形来分析。首先我需要介绍下数据集以及数据处理的环境。...日到1998年四月22日间共七个月的数据。
获取到lH5AD 格式的文件，处理起来更有头绪~ Data from Li et al. were downloaded from NCBI GEO (GSE190965) and directly read...六个数据集，又可以get六个经验值，那就赶紧学习起来~ 先从第一个数据集开始，上来就是fastq文件，需要cellranger加工一下，那就开始吧—— 获取数据 E-MTAB-9139 到环境路径中： export PATH=/home/data/t140334/Single_cellranger/cellranger-8.0.1:$PATH which cellranger...cp "$h5_file" "$destination/${prefix}_filtered_feature_bc_matrix.h5" fi done echo "所有文件已复制到 $destination.../extract_h5_files.sh 看看文件夹的内容是否与预期一致—— cellranger到seurat对象 这回我们已经拿到了五个样本的h5文件，常规流程走起来—— if(T){ dir
GraphX是Spark提供的图计算API，它提供了一套强大的工具，用于处理和分析大规模的图数据。通过结合Python / pyspark和graphx，您可以轻松地进行图分析和处理。...为了方便那些刚入门的新手，包括我自己在内，我们将从零开始逐步讲解。安装Spark和pyspark如果你只是想单独运行一下pyspark的演示示例，那么只需要拥有Python环境就可以了。...安装pyspark包pip install pyspark由于官方省略的步骤还是相当多的，我简单写了一下我的成功演示示例。...安装Spark请访问Spark官方网站（https://spark.apache.org/downloads.html）以获取适用于您操作系统的最新版本，并进行下载。...你可以从以下链接下载适用于你所使用的Spark版本的winutils.exe：https://github.com/kontext-tech/winutils/tree/master/hadoop-3.3.0
上一期见：WGS分析实战-01：从SRA数据下载到构建GenomicsDatabase GenotypeGVCFs for id in {1..5} do echo "gatk --java-options...ParaFly -c genotyping.commandlines -CPU 5 1>genotyping.time.log 2>genotyping.err.log & SelectVariants 1.获取...selectBIALLELIC.commandlines done ParaFly -c selectBIALLELIC.commandlines -CPU 5 2>selectBIALLELIC.err.log & 2.INDEL数据集获取...I=PASS.filtered.BIALLELIC.SNP.chr5.vcf.gz \ O=ALL.PASS.filtered.BIALLELIC.SNP.vcf.gz 到这一步就获得可以用于后续分析的...原文的研究主要关注于不同强度离子光束对全基因组范围内引起的突变类型以及不同类型的突变的频数之间是否存在差别，已有一个pipeline —— AMAP： [1] https://github.com/ion-beam-breeding
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