1.定义一个etl函数, 里面传入json行数据, 用json.loads加载行数据,并对行数据进行判断,如果没有行数据,或data字段没有在行数据里, 就直接返回空的结果, 否则就继续往下执行
既然用到了RecyclerView,那么就离不开adapter,RecyclerView负责准备一个框框,adapter负责把什么数据传到框内,顾名思义适配器 详细讲解C一下,第一篇就是,讲的非常全面,附加地址Android RecyclerView最全使用详解 布局效果
我一生中大约73%的时间都在思考网络性能:如何在慢速手机上能播放60FPS的画面,用完美的顺序加载资源,通过离线缓存能做的一切。等等等等。
现在,网络上有数百个新冠疫情跟踪器。首先我想知道他们把数据放在了哪里。经过研究,很快确定了两个主要来源。我最初使用了其中的一个。那就是约翰·霍普金斯大学。他们在 GitHub上发布了一些有用的csv文件。但是,那里的数据每天仅更新一次,所以我开始寻找一些实时服务。我找到了 TheVirusTracker(https://thevirustracker.com/)。我最终使用了他们的 API。他们有每个国家的摘要,但还有时间表。这对我来说更有趣。我没有找到有关请求限制的任何信息,而且似乎没有任何限制信息。
为了避免每月云计算支出超出组织的预期,组织可以使用容器,容量预购和更多的云成本管理策略来控制失控的云支出。 在云中运营组织的业务与在本地部署数据中心运行相比是根本不同的。当运营不同时,其成本的策略也不同。 从财务角度来说,数据中心需要大量的建筑资本支出,服务器和软件许可证的额外资本支出,以及为服务器和冷却系统供电以及维护和管理的虽然较小但重要的运营支出。 在云计算中没有资本支出。相反,却有显著的运营支出,用于服务器虚拟机实例,存储,网络流量,软件许可证和其他细节。 从成本管理的角度来看,将计算负载转移到云
Hudi对各种数据的摄取都有很多的优点。能够帮助合并DFS上的最小文件。这有助于解决HDFS和云存储上的小文件问题,显著提高查询性能。Hudi增加了非常需要的原子提交新数据的能力,使查询永远看不到部分写入,并帮助摄取从失败中优雅地恢复。
本系列将全面涉及本项目从爬虫、数据提取与准备、数据异常发现与清洗、分析与可视化等细节,并将代码统一开源在GitHub:DesertsX/gulius-projects ,感兴趣的朋友可以先行 star 哈。
小特工具箱又新增一个功能:大数据分析工具,界面如下图所示。基于DevExpress组件中的PivotGridControl控件,以前没注意到这个控件,最近才开始使用,发现确实挺好用。做一般的数据分析,够用了。
TiDB 6.0 正式提供了数据放置框架(Placement Rules in SQL )功能,用户通过 SQL 配置数据在 TiKV 集群中的放置位置,可以对数据进行直接的管理,满足不同的业务场景需要。如:
对于Git项目开发,有一些可视化的工具,如gitk,giggle等,来查看项目的开发历史。但对于大型的项目,这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史,一些定量的统计数据(如每日提交量,行数等)更能反映项目的开发进程和活跃性。今天给大家推荐的这款工具:GitStats,它能生成如下的一些统计数据,并且可以图表形式进行展示对比。
传统意义上,当人们想到流处理时,诸如”实时”,”24*7”或者”always on”之类的词语就会浮现在脑海中。生产中可能会遇到这种情况,数据仅仅会在固定间隔到达,比如每小时,或者每天。对于这些情况,对这些数据进行增量处理仍然是有益的。但是在集群中运行一个24*7的Streaming job就显得有些浪费了,这时候仅仅需要每天进行少量的处理即可受益。 幸运的是,在spark 2.2版本中通过使用 Structured Streaming的Run Once trigger特性,可获得Catalyst Opti
# -*-coding:utf8-*-# __author__ = 'hash' """ create time:16/7/5 15:42 """ from datetime import datetime, timedelta # os.environ['SPARK_HOME'] = "/Users/play/software/spark" # 绝对路径 # sys.path.append("/Users/play/software/spark/python") # print os.environ['
如果你是研发效能组的一员或者在从事 CI/CD 或 DevOps,除了提供基础设施,指标和数据是也是一个很重要的一环,比如需要分析下某个 Git 仓库代码提交情况:
对于音乐流媒体业务来说,确定可能流失的用户(即有可能从付费降级到取消服务的用户)是关键。
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析:
去年工作中的一个实例,觉得较有意思,由于实例需求较繁琐也不太典型,我只能稍作整理和修改后,和大家分享整个案例的需求以及我写脚本的思路和想法,希望对大家有参考的价值。
Jenkins是一个开源的、提供友好操作界面的持续集成(CI)工具,主要用于持续、自动的构建/测试软件项目、监控外部任务的运行。
DataFactory是一种强大的数据产生器,它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle
腾讯云轻量应用服务器(Lighthouse)相较于云服务器(CVM)具有简单易用、开箱即用、一站式整合、性价比高等优点,但也存在一些功能限制:比如不能像云服务器一样创建快照策略,且存在快照配额限制(每个地域内的免费快照总数量上限为已创建实例数乘以2,且最多不超过10个),并且目前还不能付费创建额外的快照。对于需要定期备份数据或者有回滚需求的开发者而言不算太友好。
众所周知Laravel框架的功能很强大,它里面的东西也很多,即便如此它仍然是一个优秀的框架,但在生产环境下要做好优化提升网站的打开速度。所以,接下来的这篇文章给大家分享了几个Laravel网站性能优化的技巧。
你们中的一些人可能不知道CNCF社区有一个非常有价值的报告工具--DevStats。
jsonbox.io允许您通过HTTP api免费存储、读取和修改JSON数据。复制下面的URL并开始发送HTTP请求,以便在数据存储区中使用。
在本博客中,我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力。
在前面的文章中MySQL用户和权限管理(一)介绍了MYSQL用户和权限体系以及访问控制的两个阶段;
IDEA 强大的自动代码补全功能快捷键 Tab,代码标签输入完成后,按Tab,生成代码。
新建一个 GitHub 仓库,创建 main.py , notify.py 和 .github/workflows/auto.yml 三个文件,内容如下:
通过这个 Node.js 和 MySQL 示例项目,我们将看看如何有效地处理 数十亿行 占用 数百GB 存储空间的数据。
将数据从外部源如事件日志、数据库提取到Hadoop数据湖中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中,一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题,尽管这些数据对组织是非常有价值的。
crond 命令每分锺会定期检查是否有要执行的工作,如果有要执行的工作便会自动执行该工作。
随着互联网、尤其是物联网的发展,我们需要把各种类型的终端实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据记录下来,在有时间的坐标中将这些数据连点成线,往过去看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析,机器学习,实现预测和预警。
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/connectors/streamfile_sink.html
我知道,“line of code”(LoC)是一种非常愚蠢的计量方式。不要急着喷我,请大家先听我讲讲我最近参与的两个项目,看一下一些非常有意思的数字。
每天约有 800 万独立访问者访问 Leboncoin,到 2022 年,该网站每月有超过 1000 亿次 HTTP 调用并且启动和运行 700 个应用程序,使其成为访问量最大的法国网站之一。
Apache Beam(原名Google DataFlow)是Google在2016年2月份贡献给Apache基金会的孵化项目,被认为是继MapReduce、GFS和BigQuery等之后,Google在大数据处理领域对开源社区的又一贡献。Apache Beam的主要目标是统一批处理和流处理的编程范式,为无限、乱序,Web-Scale的数据集处理提供简单灵活、功能丰富以及表达能力十分强大的SDK。Apache Beam项目重点在于数据处理的编程范式和接口定义,并不涉及具体执行引擎的实现。本文主要介绍Apac
FaaS 或者说serverless是一种云计算模型,其主要特点是用户根本不需要租用任何虚拟机ーー从启动虚拟机,执行代码,返回结果和停止虚拟机这些由云提供商处理的整个过程。这比其他云计算实现更具成本效益。它还使开发人员能够更加专注于开发业务逻辑,因为应用程序的某些部分由云提供程序处理。
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 13 篇文章,关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
继续前几天的一次性能调优,这次调优难度不小,而且空间很小,看起来简直就是绝处逢生的感觉。下面的两条SQL语句执行频率极高,每秒达到6000次,希望能够优化。 select companyname from license select supdepid from hrmdepartment where id='' 前几天分析了一下,也尝试了很多种方法,但是始终无法启用索引,最后采用IOT的形式才看到效果,这是其一。可以参见每秒执行6000的简单SQL优化(一)(r10笔记第62天) 还有一点很多明眼人看出
主要使用Python的Streamlit库、Plotly库、Pandas库进行搭建。
大家有没这种感觉,不论甲方还是乙方,拿到一套数据库我们很难快速的知道他的配置,数据库状态以及性能状态
当开发REST API时,从一开始就必须注意安全方面。 REST是通过URL路径元素表达系统中特定实体的手段。REST不是一个架构,而是一种在Web上构建服务的架构风格。 REST允许通过简单的URL(而不是复杂的请求主体或POST参数)与基于web的系统交互。 1 - 授权 (1)保护HTTP方法 RESTful API通常使用GET(读),POST(创建),PUT(替换/更新)和DELETE(删除记录)。 对于每个资源并非都要提供所有这些操作。 必须确保传入的HTTP方法对于会话令牌/API密
如上代码:函数CarFactory接受两个参数brand, price,最终返回一个对象。如果多次调用这个函数,每次将返回一个新的对象,这就跟工厂的生产线一样。
crontab是Unix和Linux用于设置周期性被执行的指令,是互联网很常用的技术,很多任务都会设置在crontab循环执行,如果不使用crontab,那么任务就是常驻程序,这对你的程序要求比较高,一个要求你的程序是24X7小时不宕机,一个是要求你的调度程序比较可靠,实际工作中,90%的程序都没有必要花这么多时间和精力去解决上面的两个问题的,只需要写好自己的业务逻辑,通过crond这个工业级程序去调度就行了,crond的可靠性,健壮性,是毫无疑问的。
“傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润,和煦的西风吹来,抬头看看天边的晚霞,嗯明天又是一个好天气。走到水果摊旁,挑了个根蒂蜷缩、敲起来声音浊响的青绿西瓜,一边满心期待着皮薄肉厚瓤甜的爽落感,一边愉快地想着,这学期狠下了工夫,基础概念弄得很清楚,算法作业也是信手拈来,这门课成绩一定差不了!”
MySQL中用户分为root用户和普通用户。root用户为超级管理员,具有所有权限(创建用户、删除用户、管理用户)。
当我们使用模拟浏览器访问一个网站的时候,可能会遇到网站需要登录的情况。我的爬虫练习网站提供了这样一个登录练习[1]的案例。
这篇文章是"爱上HTTP缓存"视频的配套文章,是Chrome Dev Summit 2020的扩展内容的一部分。请务必查看该视频。
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