今天,DailyDrip发布了五周的免费内容,向人们介绍Elixir编程语言,并准备使用Ecto和Phoenix构建Web应用程序。我们制作了25个短片(每个约5分钟),这将使你从“Elixir是什么
在本教程中,您将使用Phoenix-Ecto和Mariaex配置现有的Phoenix应用程序连接到MySQL数据库。Ecto是Phoenix应用程序广泛使用的数据库包装器。Mariaex是一个数据库驱动程序,它与Ecto集成并与MySQL和MariaDB数据库进行数据传输。
英文原文:Elixir concepts for Go developers 基于 Elixir 的 Web 框架 Phoenix 受到了 Meteor 和 Rails 社区的广泛关注,所以今天我们推荐这篇文章,让大家了解这一新兴语言! 这篇文章不是带你入门的,我只是把玩了一下这个编程语言,也不是什么专家,就把我写的当做一道开胃菜吧。我只是把我几个小时的调研结果汇总一下,以便能够帮助大家花几分钟读完之后再看 Elixir 是否吸引到了你。 本文内容目录如下: Elixir 是什么 弹性的不可变性 模式匹配
Phoenix 作为一款高性能的 Web 开发框架受到广泛关注。可以遇见,在不就的将来,Elixir + Phoenix 的技术栈就会占据现有 Ruby + Rails 的半壁江山。Elixir 无论是在语言设计还是运行性能上都优于Ruby,可谓吸收了函数式编程和 Ruby 语言的精髓。Elixir 基于的 Erlang VM(BEAM)也是久经考验的虚拟机,其历史甚至超过了 JVM。 当然,Elixir 不仅仅可以用来做网站,它可以用来构建大规模分布式服务,编写高性能游戏服务器,编写高速交易系统,深度学
本教程将向您展示如何在Ubuntu 18.04服务器实例上安装Elixir和Phoenix frameworks以进行开发。
Elixir构建于Erlang编程语言之上,是一种功能性编程语言,因其专注于开发人员的工作效率以及因为编写高度并发和可伸缩的应用程序而易于使用而闻名。
距离 1.2 发布已经有一年多,而 exlirconf 2016 McCord 宣布 1.3 的特性也已过去半年,phoenix 1.3 依旧犹抱琵琶半遮面,迟迟不肯现身。几天前,1.3 RC.0 悄然发布,我们终于可以一睹她的芳容。 引子 因为程序人生的读者大多不是 elixir / phoenix 的用户,所以在这里小小普及一下。elixir 是在 erlang VM 上发布的一门语法类似 ruby,能力完全继承 erlang,并支持 metaprogramming 的函数式编程语言。erlang VM
在前面发布《elmlang时》我们谈到elmlang的函数FRP和可视调试特征,使得为其装配一个live ide变得可能,elmlang提供的插件,已经使其它能很轻松地接入市面上几大IDE,如本地我们有atom,vscode这样的东西,在业界是推崇用vim的,他命令区和编辑区合一的ui方案使之成为通用ide,那么在远程呢,越来越流行的还有很多web IDE,elmlang for webapp的特性使得其天然就与web ide相生相融,与我的想法颇为迎合的是,elmlang的官方发布了一个ellie:el-li-e,elmlang live editor的意思,它模拟了atom这样的本地编辑器方案,该项目托管在https://github.com/ellie-app/ellie。
Elixir 是一门非常强大的 函数式 编程语言,Elixir 社区构建了一个插件,该插件可以在 Jetbrains 的 IDE 上运行 Elixir 程序且是用于所有的 Jetbrains 产品。
Ruby 和 Ruby on Rails 可能并不需要过多的介绍,因为它们已经被广泛的应用在 Web 开发领域。
几年来,Web开发人员一直在积极讨论一种名为Elixir的新编程语言及其最受欢迎的Phoenix框架。 Elixir与Ruby和Phoenix vs. Rails是最受欢迎的主题之一,因为Elixir引起了Ruby开发者社区的最大兴趣。
作者:Tristan Sloughter (与 Daniel Dyla 和 Robert Laurin 合作。)
Jose Valim - Phoenix a web framework for the new web (Lambda Days 2016) 这是Elixir语言的设计者,Phoenix框架的主要贡献者Jose Valim对于Phoenix框架的介绍视频。 Elixir是一种运行于ErlangVM上具有元编程特性的动态语言。它拥有灵活的语法和强大的宏系统,还具备模式匹配、通过协议(类似Clojure的方式)支持多态等功能:继承了Erlang的优点,尤其适合开发并行、分布式,以及高容错应用。 Phoeni
Sindre Sorhus 是我一直 follow 并且仰慕的程序员。他的 github 日常是这个样子的:
这是一篇关于Rails的开发经历的文章,旨在将Rails中遇到的各种问题分享给还未接触Rails或是已经上路的朋友。虽说做Rails的开发时间不长,刚好一年多。但是,在这一年的时间中,该使用的技术架构,Ruby-China 推荐的Gem包,都尝试过使用过了,也为业务开发了一些Gem包。谈不上精通Rails,如果把Rails作者定为最高等级,他是F1赛车手,我该是个跑出租的老司机。
最近很多读者想要meteor+react的相关资料,尤其是针对Meteor 1.3版本的。Meteor 1.3引入了React作为Meteor的View部分,并且加入了许多ES2015的新特性。 《Meteor+React—A step by step guide to building a complete app》是我很久之前花39美刀买的Meteor+React的书籍,作者是Ken Rogers。事实上,买了之后有些后悔,毕竟250软妹币,结果只是一本70页的书,而且内容也「非常适合初学者」,文字讲解
从 1.2 版本开始, with 运算符是需要点时间去理解的 ELixir 特性之一. 它经常在使用 case 的情形下使用, 反之亦然. 两者的不同在于如果没有可以匹配到的子句, with 将失败, 而 case 将抛出一个不匹配 (no-match) 的错误 (CaseClauseError).
默认情况下, 直接在 HBase 中创建的表通过 Phoenix 是查不到的.
写这个题目估计会招人骂。 这三个著名的 MVC(或者 MTV) framework,分别对应 Ruby,Python,Elixir 三种语言。说他们是这几门语言的顶梁柱毫不为过。很多人都是慕着 framework 的名而来,进而学了语言。典型的就是曾经大红大紫(现在也算是一线明星)的 rails:很多 rails 工程师最初只知 rails,写了 rails 后发现语言的短板才反过来学的 Ruby。Phoenix 和 Elixir 大抵也是如此。 在 django / phoenix 上能看得出 rails
转眼已是七月。距我上次更新公众号,已经一月有余。离我加入 Arcblock,也有两月。如果把人看做一个运行的软件,那么这两个月我已经迭代好几轮,就像龙珠里在飞往那美克星的太空船里不懈修炼的悟空。
忽然想起来还没怎么用过 profiling tools,这可是性能分析“杀器”啊,小水一波,兴许以后就用上了🙃。
背景 去年我写过一篇文章:撰写合格的 REST API。当时 Juniper 裁掉了我们在德州的一支十多人的团队,那支团队有一半的人手在之前的半年里,主要的工作就是做一套 REST API。我接手这个工作时发现那些API写的比较业余,没有考虑几个基础的HTTP/1.1 RFC(2616,7232,5988等等)的实现,于是我花了些时间重写,然后写下了那篇文章。 站在今天的角度看,那时我做的系统也有不少问题,很多 API 之外的问题没有考虑: API 的使用文档。当时我的做法是把文档写在公司使用的协作系统 c
Django是个好工具,使用的很广泛。 在应用比较小的时候,会觉得它很快,但是随着应用复杂和壮大,就显得没那么高效了。当你了解所用的Web框架一些内部机制之后,才能写成比较高效的代码。
Top-10-Backend-Frameworks-for-Web-Development-in-2020.png
上文谈到了像读书一样阅读源码的重要性,今天谈谈如何阅读一份代码。我所谓的一份代码,其范围可能从几千行到数万行,有时甚至可多达数十万行。这些代码作为一个有机体,共同完成某些重要的功能。比如说几个著名的
Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层,能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表,插入数据和对HBase数据进行查询。 Phoenix完全使用Java编写,作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描,并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器,对于简单查询来说,其性能量级是毫秒,对于百万级别的行数来说,其性能量级是秒。 Phoenix通过以下方式使我们可以少写代码,并且性能比我们自己写代码更好:
文章教程 使用 Python 扩展 Clojure 链接: https://www.youtube.com/watch?v=vQPW16_jixs Libpython-clj 是一个库,它允许你从 c
HBase 深入浅出 HBase 在大数据生态圈中的位置 提到大数据的存储,大多数人首先联想到的是 Hadoop 和 Hadoop 中的 HDFS 模块。大家熟知的 Spark、以及 Hadoop 的 MapReduce,可以理解为一种计算框架。而 HDFS,我们可以认为是为计算框架服务的存储层。因此不管是 Spark 还是 MapReduce,都需要使用 HDFS 作为默认的持久化存储层。那么 HBase 又是什么,可以用在哪里,解决什么样的问题?简单地,我们可以认为 HBase 是一种类似于数据库的存储
Phoenix是HBase的开源SQL皮肤。可以使用标准JDBC API代替HBase客户端API来创建表,插入数据和查询HBase数据。
在选择要使用的后端框架时,有许多选项可用。虽然每个后端框架都有自己的优点和缺点,但在做出最终决定之前,还有一些其他因素需要考虑。在本指南中,我们将仔细研究经过尝试的框架,以确定哪个是最适合您的后端框架。
在 4.4-4.14 和5.0 releases 中 query server 及其 JDBC client 是内置的.
之前对于使用Phoenix查询Hbase大表数据一直卡死,于是搁置了好久,昨晚终于尝试了一下,完美搞定,本节文章来使用4种方法对比Hbase查询性能。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 对于HBase而言,如果想精确地定位到某行记录,唯一的办法是通过rowkey来查询。如果不通过rowkey来查找数据,就必须逐行地比较每一列的值,即全表扫瞄。对于较大的表,全表扫描的代价是不可接受的。 但是,很多情况下,需要从多个角度查询数据。例如,在定位某个人的时候,可以通过姓
本篇博客小菌为大家分享的是关于Phoenix的使用方式与常用shell。
切换到新的编程语言向来是关键一步,尤其是当你的团队只有一位成员有该语言的使用经验时。今年年初,我们将 Stream 的主要编程语言从Python 切换到 Go。本文将解释为什么我们决定舍弃 Python 并切换到 Go 的一些原因。
一 基础架构详解 1 概念 讲调优之前,需要大家深入了解phoenix的架构,这样才能更好的调优。 Apache Phoenix在Hadoop中实现OLTP和运营分析,实现低延迟应用是通过结合下面两个优势: 具有完整ACID事务功能的标准SQL和JDBC API的强大功能 通过利用HBase作为后台存储,为NoSQL世界提供了late-bound, schema-on-read灵活的功能。 Apache Phoenix与其他Hadoop产品完全集成,如Spark,Hive,Pig,Flume和Map
在去年的文章里,我谈了 如何学习一门新的技术。那篇文章通篇形而上,讲大道理,读者颔首称赞,但回过头来在应用层面还是懵懵懂懂,不明就里。今天,我就我过去三周的经验,讲讲如何以正确的姿势在生产环境中使用一门新的语言。 过去三周,我在疯狂地使用 elixir,做了两个系统,一个是我上文提到的 policy engine,另一个是个尽可能通用的 activity stream / notification system。前者我花了一周,殚精竭虑,写下了 1600 行代码,production ready;后者我写了
最近,我们将 Universe.com 主页的性能提升了十倍以上。在本文中,我们将解析实现这一重大改进的具体技术手段。
在上一篇博客《漂亮的with,鱼与熊掌可以兼得》中,展现了with的优雅之处,然而在比较with与|>时,言犹未尽,讲得不够透彻。 在那篇博客中,我说: 毕竟with/1并不是try/catch,它并不能捕获执行中抛出的错误,然后转向else进行错误处理。只有当模式匹配出现错误时,才会转向else。 要优雅地处理错误,并用优雅的with/1将逻辑串联起来,就需要重构get_user,get_response,send_response等函数。当程序逻辑正确时,返回一个tuple对象{:ok, result
ResultSet.next其实是取一条就跟数据库通讯拿一条数据,并不是全部取出放在内存,因为ResultSet.next之前,是获取了数据库连接的,数据库连接断开,你就获取不到数据了,说明是有通讯的。
bin/sqlline.py数据库安装服务器ip或主机名:zookeeper的服务端口号
摘要:本文介绍了在 Dinky 中扩展 Phoenix 的 Flink 连接器使用分享。内容包括:
什么是 Phoenix ? Apache Phoenix 是运行在Hbase之上的高性能关系型数据库,通过Phoenix可以像使用jdbc访问关系型数据库一样访问hbase。 Phoenix,操作的表以及数据存储在hbase上。phoenix只需要和hbase进行表关联。然后在用工具进行一些读写操作。 可以把Phoenix 只看成一种代替Hbase语法的工具。虽然Java可以用jdbc来连接phoenix,然后操作hbase,但是在生产环境中,不可以用OLTP中。 phoenix在查询hbase时,虽然做了
DWS层主要是存放大宽表数据,此业务中主要是针对Kafka topic “KAFKA-DWD-BROWSE-LOG-TOPIC”中用户浏览商品日志数据关联HBase中“ODS_PRODUCT_CATEGORY”商品分类表与“ODS_PRODUCT_INFO”商品表维度数据获取浏览商品主题大宽表。
step1:如果表在Hbase中没有,Hive中没有,在Hive中创建表,指定在Hbase中创建关联表
是的。Apache Phoenix 用于 OLTP(在线事务处理)用例,而不是 OLAP(在线分析处理)用例。不过,您可以将 Phoenix 用于实时数据摄取作为主要用例。
这篇文章感觉介绍语言是次,讲解各种各种分类以及面向过程的思想为主。本身我也没接触过Elixir,这次也权当开拓视野了。最后附加了一个英语单词的小解,当学习之余的做零头吧。
编写代码读取Kafka “KAFKA-DIM-TOPIC” topic维度数据通过Phoenix写入到HBase中,我们可以通过topic中每条数据获取该条数据对应的phoenix表名及字段名动态创建phoenix表以及插入数据,这里所有在mysql“lakehousedb.dim_tbl_config_info”中配置的维度表都会动态的写入到HBase中。这里使用Flink处理对应topic数据时如果维度数据需要清洗还可以进行清洗
在SQL查询语言中,TOP子句是一个非常有用的功能,它允许我们从数据库中提取指定数量的顶部数据记录。本文将深入探讨SQL TOP子句的使用方法,以及在实际应用中的一些常见场景和技巧。
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