矢量数据是用于描述地理空间几何特征的一类基于向量的地理信息数据,在地理信息系统(GIS)应用中广泛使用。矢量数据通常用于表示诸如点、线、面和多边形等地理空间对象,同时还可以附带一些地理相关的属性数据,如名称、类型和面积等等。
Reddit 是一个非常受欢迎的分享社交新闻聚合网站,用户可以在上面发布和内容。我们的目标是抓取 Reddit 首页的数据 JSON,以便进一步分析和使用。
在本文中,我们将深入探讨 java.lang.IllegalStateException 错误,特别是在解析JSON时遇到的“Expected BEGIN_OBJECT but was STRING at line 1 column 1 path $”问题。本文将涵盖错误原因、解决方法,并提供易于理解的代码示例。适合Java开发者、JSON解析、异常处理、错误调试、编程技巧等领域的读者。
数维图推出的两款可视化产品SovitChart和Sovit2D针对互联网用户均提供基础版免费使用,用户只要微信扫码登录数维图后台即可立即使用。通过拖拽式编辑快速开发出可视化大屏或者动态的Canvas组态页面,定义数据源并发布,可以很方便的集成到自己的生产系统中。
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
在现代编程语言中,JSON已经成为最流行的数据交换格式之一。而PHP作为一门流行的服务器端编程语言,自然也提供了一套完整的JSON解析库。本文将介绍PHPJSON解析的原理与用法,以帮助PHP开发者更好地使用JSON格式数据进行开发。
前段时间在做前端开发的过程中遇到一个关于JSON.parse()的使用的报错问题,JSON.parse()通常是用来对JSON对象和字符串之间的相互转换的,所以一般在使用的时候遇到相关报错就是因为在使用的时候没有做相应的非空判断,或者是数据格式错误造成的。那么本文就来分享一下关于使用JSON.parse()进行字符串和JSON对象相互转换的时候遇到的报错问题。
设计模式(Design pattern)是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。 毫无疑问,设计模式于己于他人于系统都是多赢的,设计模式使代码编制真正工程化,设计模式是软件工程的基石,如同大厦的一块块砖石一样。项目中合理的运用设计模式可以完美的解决很多问题,每种模式在现在中都有相应的原理来与之对应,每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题,以及该问题的核心解决方案,这也是它能被广泛应用的原因。
这篇教程憋了很久,其实算是3个月前leaflet在线地图系列的进阶篇,但是因为当时对于leaflet地图的数据源结构理解有限,技能勉强操控shp数据源,对于json数据源所知甚少,一直拖了这么久才更新。 随着近期在json数据结构的理解不断加深,对于list结构和向量化运算的掌握也多有提高,这才能熟练的在leaflet系统中操控json数据。 本篇主要分为两大部分: 如何自如的操纵json数据来打造leaflet所能识别的数据源和style属性; 如何操控leaflet控制台版面中的地图图层和数据图层。 想
这里有两条数据,一个是北京地区的,一个是杭州地区的,正好对应我们图上的地区。然后每条json数据里面包含一个学校list,比如北京地区有清华大学,北京大学,人民大学。而每个大学对象里又包含学校id,学校名,学校校徽。
城市信息这里我直接使用的是Android前辈搭建的一个服务器获取的,数据链接是http://guolin.tech/api/china,访问返回的是JSON数据类型的省份信息(JSON数据类型的解析后面会再详细说明),需要返回城市时只需要在本链接后加上“/对应省份id”即可获取到相应的城市信息,县市信息也是一样的,原链接加上“/对应省份id/对应城市id”即可。 这里其实也可以从其它天气服务商提供的api接口获取城市信息。
首先IList 泛型接口是 ICollection 泛型接口的子代,并且是所有泛型列表的基接口。
在Apache Spark文章系列的前一篇文章中,我们学习了什么是Apache Spark框架,以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。 Spark SQL,作为Apache Spark大数据框架的一部分,主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。通过Spark SQL,可以针对不同格式的数据执行ETL操作(如JSON,Parquet,数据库)然后完成特定的查询操作。 在这一文章系列的第二篇中,我们将讨论Spark SQL库,如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSO
随着Web前端技术迅猛发展,Gmail, Word, Excel, PowerPoint等工具都可以通过浏览器使用。Web前端不只和浏览器打交道,Node.js的发展让前端的舞台进一步扩展,前端不仅可以使用Node.js打包复杂的js, css, html 构建优化前端工程, 还能配合Github,做出喜闻乐见的表情包开源项目。
近期,ActiveReports 产品开发组的小伙伴针对大家比较关注的报表功能、常见问题、经典实现,特意准备了一个Demo代码集合,涉及WinFormss \ ASP.NET \ MVC 多个技术平台,包含导出、打印、WebViewer、HTML5Viewer、自定义工具栏、自定义搜索等多个具体功能的实现。
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中,我将介绍一下Spark SQL对Json的支持,这个特性是Databricks的开发者们的努力结果,它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON数据变得非常地简单。随着WEB和手机应用的流行,JSON格式的数据已经是WEB Service API之间通信以及数据的长期保存的事实上的标准格式了。但是使用现有的工具,用户常常需要开发出复杂的程序来读写分析系统中的JSON数据集。而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的
新建数据源 生成一份JSON数据 加载报表和加载数据
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。
想要将ganglia中数据放到grafana中展示,但是没有找到什么好的方法。但有人提到可以使用这个项目实现https://github.com/doublemarket/grafana-rrd-server,一个简单的HTTP服务器,可以读取RRD文件并响应来自Grafana的请求与Grafana简单JSON数据源插件。有类似需求可能不少,但是相应的方法记录比较少,因此觉得分享一下我的方法。
3.访问WebUI 组件名 URL broker http://node01:8888 coordinator、overlord http://node01:8081/index.html middleManager、historical http://node01:8090/console.html
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Apache Drill是一款开源的数据探索工具,一个分布式SQL查询和分析引擎。它包含了很多专有的设计,来进行高性能分析,支持半结构化数据源(JSON、XML和日志等)和基于应用不断创新的数据格式。在此基础上,Drill不仅支持行业标准的 ANSI SQL,做到开箱即用和快速上手,还支持大数据生态的集成,如 Apache Hive 和 Apache Hbase 等存储系统,即插即用的部署方式。
先说下这个需求的来源。通常在一个流式计算的主流程里,会用到很多映射数据,譬如某某对照关系,而这些映射数据通常是通过HTTP接口暴露出来的,尤其是外部系统,你基本没有办法直接通过JDBC去读库啥的。
最近又在继续倒腾WPF的项目,继续使用Caliburn.Micro和Xceed来堆代码。每次调试xaml上的binding,都有种要疯的赶脚。
之前有一篇文章讲了Java的Gson、FastJson等解析json常用类,与Python的json模块比较,繁琐之处是要定义各种实体类。那么,Java中有没有自动定义实体类的方法呢?
新型冠状病毒感染的肺炎疫情爆发后,对人们的生活产生很大的影响。当前感染人数依然在不断变化。每天国家卫健委和各大新闻媒体都会公布疫情的数据,包括累计确诊人数、现有确诊人数等。
最近在继续倒腾WPF的项目,继续使用Caliburn.Micro和Xceed来堆代码。每次调试xaml上的binding,都有种要疯的赶脚。
案例:读取并解析GitHub(http://github.com)网站的最近活动时间表
背景: 通过jmeter生成的resultReport报告,在linux上需要获取到报告结果数据。
Spring cloud引入配置ZipKin 1、引入pom文件 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency> 2、添加yml配置文件Zipkin配置 spring: application: name: demo zipk
身为一个前端开发,在开发ts项目时,最繁琐的工作应该就是手写接口的数据类型和mock数据,因为这部分工作如果不做,后面写业务逻辑难受,做的话全是复制粘贴类似的重复工作,还挺费时间。下文将给大家介绍一个自动生成ts类型和mock数据的方法,帮助同学们从繁琐得工作中解脱出来。
0x00 前言 本篇的主题是数据分层中的ODS的作用,关于数据分层可以参考本篇博客:如何优雅地设计数据分层 。 下面直接进入讨论的主题。 0x01 讨论 问题: ODS 有的公司说几乎不处理,有的说这一层要做第一次数据清洗,大家怎么看? 回答一: 我感觉基本的监控要做,然后字段类型,命名统一可以做,ip转地址也可以做。复杂的 不太容易做,数据源的接入不一定都可控。 回答二: 看数据的规整性吧。有的公司业务方数据很规整。ODS层只用做简单的砍字段即可,有的业务数据不规整比如埋点类的那么不做清洗就肯定不行了。有
R语言是一种自由、跨平台的编程语言和软件环境,专门用于统计计算和数据可视化。它具有丰富的数据处理、统计分析和图形展示功能,被广泛应用于数据科学、机器学习、统计建模等领域。
Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
在实际生产环境中,许多场景需要进行策略控制,例如,不同团队的API需要限制访问权限,以避免未经授权的网络访问。为实现这种控制,可以采用策略控制的方法。然而,实施策略控制需要修改代码,而且策略通常很分散。为了解决这个问题,可以使用OPA(Open Policy Agent)进行策略控制。
在使用Hive处理数据的过程中会遇到各种各样的数据源,其中较为常见的是JSON格式的数据,Hive无法直接处理JSON格式的数据,需要依赖于JSONSerDe。SerDe即序列化和反序列化,JSONSerDe基本思想是使用json.org的JSON库,使用这个库可以读取一行数据并解析为JSONObject,然后解析到Hive中的数据行。因此JSON文件的每行必须是一个完整的JSON,一个JSON不能跨越多行。本文档介绍的是JsonSerDe,该库的地址为:https://github.com/rcongiu/Hive-JSON-Serde。它的特点如下:
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GeoJSON ,一个用于存储地理信息的数据格式。GoeJSON对象可以表示几何、特征或特征集合,支持:点、线、面、多点、多线、多面和几何集合。在基于平面地图,三维地图中都需要用到的一种数据类型。 由于这种格式在三维地图中的优秀属性,使用它我们不仅可以轻松实现地图类功能,更重要的是在3D效果展示上也具有不凡的表现。
我们在开发web应用的时候经常美工会设计一些样式比较特殊的图表,这对于前端开发人员来说会增加开发量,如下图就是笔者开发过程中要求制作的带渐变色效果的柱状图:
在实际生产中,我们经常会遇到类似kafka这种流式数据,并且原始数据并不是我们想要的,需要经过一定的逻辑处理转换为我们需要的数据。鉴于这种需求,本文采用NiFi+Spark Streaming的技术方案设计了一种针对各种外部数据源的通用实时采集处理方法。
如果是同步请求,需要将信息填写完整,再发送请求,服务器响应填写是否正确,再做修改。
git社区有很多好用的开源脚手架项目,一般都是后台管理系统,比如renren-fast、guns等。这里我有两个疑问:
之所以要发表这篇博客,还源于最近的开发工作所实现的一个小的Demo, 当然这个Demo不会涉及工作中App的一些内容,下方要实现的Demo是通用的。因为项目需求的迭代,要求在银行卡绑定中添加支行所在的省市信息。在iOS中选择这种省市信息的一个比较不错的方式当时是使用UIPickerView进行显示了。当然在PickerView上的省市信息是联动显示的,我们在此因为需求定的是让用户选择省市信息,所以我们进行二级联动,当然多级联动的原理也是一样的。由于之前的老项目是使用Objective-C写的,虽然现在是Sw
作为表格产品的典型应用场景之一,几乎所有的行业都会存在类 Excel 报表开发这样的应用场景,而在这些应用场景中,经常会遇见下面的这些痛点:
前言: 在开发的过程中,有时候我们需要从网络解析一些数据,比如最近的一些新闻,我们需要把这些数据用ListView显示出来。 因为是解析一个网络数据源,这样将会一下子将所有的数据解析出来,当数据源数据过大时,就可能会造成解析时间过长,占用内存过大等问题。 这时候想到用分页列表来显示这些数据,即每次只显示一个屏幕所能容纳条数的列表项数据,当用户手指向下拉动的时候,才再加载一个屏幕所能容纳的条数的数据,这样就解决了上述问题。 -------------------------------------------
在Spark框架当中,早期的设计由Spark Streaming来负责实现流计算,但是随着现实需求的发展变化,Spark streaming的局限也显露了出来,于是Spark团队又设计了Spark Structured Streaming。今天的大数据开发学习分享,我们就主要来讲讲,Spark Structured Streaming特性。
在上一篇38波的开源代码中,大量的json解释的代码,其中用到的是大名顶顶的Newtonsoft.Json类库。
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
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