在转换高德地图城市编码的过程中，有很多城市编码开头是 0，当我转成 json 的时候，出来的结果是直接吧 数字前面的 0 去掉了，不符合预期。所以此时需要对列转类型。
1：搭建页面： 2.指令ng-view,没有表达式； Image.png 3.配置出的app: Image.png 4.依赖的是路由的模块： 5.重定向：前面的配好了，检测到不匹配：就重新出发路由：...Image.png 冒号下面的ID是什么意思： Image.png ======数据库的zengshang======= Image.png Image.png C:\Program Files\MongoDB...Image.png 记录日志： Image.png Image.png 日志输出目录 logpath = D:\mongodb\log\mongodb.log dbpath = D:\mongodb\db 以追加的形式写日子...if(err){ // 打开失败 return false; } //打开数据库下的一个表...，改了性别： Image.png 查询： Image.png Image.png Image.png 修改数据库的时候，有什么条件： Image.png 要打开查找：修改了岁数 Image.png 删除
背景介绍 近期我们遇到了一位客户提出的问题：MySQL 建表时，数据库表定义的字符集是 latin1，里面的数据是以 GBK 编码的方式写入的。...当 Flink 的 JDBC Connector 在读取此维表时，输出数据的中文出现了乱码现象，如下图： [中文数据乱码] 原因分析 对于 Oceanus 平台而言，内部的数据处理都是以 Unicode...首先我们来看一下数据库中的原始数据（首先需要将终端的编码改为 GBK，否则显示的仍然是乱码）： [数据库中的原始数据] 以 id 为 1 的数据为例，这里喵的 GBK 编码是0xDF 0xF7。...Flink 集群，则是放入 Flink 的 lib 目录）： [上传程序包] 随后可以在 SQL 代码中，引用这个程序包： [作业中引用该程序包] 作业提交运行后，我们可以尝试读取 id=1 的数据，发现打印出来的日志里...UDF，然后再次运行（注意本次增加了一个新字段FromCharset，表示解码使用的实际字符集）： [上传新版本，并修改调用方式，再次运行] 然后我们再读取数据库中 id 为 1 的数据，现在输出就正常了
这是内部spark，接口稳定性没有保证 sqlContext函数 public SQLContext sqlContext() session封装以 SQLContext的形式，为了向后兼容。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。这通常是通过从sparksession implicits自动创建。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）， 或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。...如果在数据库中指定，它在数据库中会识别。否则它会尝试找到一个临时view ，匹配到当前数据库的table/view，全局的临时的数据库view也是有效的。
集中式数据库或者基于MPP架构的分布数据库往往采用的都是性能稳定但价格较为昂贵的小型机、一体机或者PC服务器等，扩展性相对较差；而大数据计算框架可以基于价格低廉的普通的硬件服务器构建，并且理论上支持无限扩展以支撑应用服务...因此，为了达到上述目的，数据块需要至少存放在同一机房的不同机架（2 份）以及跨数据中心的某一机架（1 份）中，共 3 份数据。...1．特点 HBase 是 Key-Value 形式的数据库（类比 Java 中的 Map）。既然是数据库那肯定就有 表，HBase 中的表大概有以下几个特点。...传统的关系型数据库主要是采用行式存储 的方式进行数据的存储，数据读取的特点是按照行的粒度从磁盘上读取数据记录，然后根 据实际需要的字段数据进行处理，如果表的字段数量较多，但是需要处理的字段较少（特 别是聚合场景...它与当下比较火的实时计算框架 Flink 类似，但是二者在本质上是有区别的，因为 Spark Streaming 是基于微批量（Micro-Batch）的方式进行数据处理，而非一行一行地进行数据处理。
数据分析的本质是为了解决问题，以逻辑梳理为主，分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面，技术上的消耗总希望越少越好，而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互，几乎没有时间百度技术细节。...在使用过程中会用到一些基本的参数，如上代码： 1） dtype='str'：以字符串的形式读取文件； 2） nrows=5:读取多少行数据； 3） sep=',：以逗号分隔的方式读取数据； 4） header...如果将第2行作为列名，则header=1； 如果将第2，3行作为列名，则header=[1,2]； 5） names=['a','b','c']如果要指定行名，则可以选用names参数： 6）...FROM people") 读取sql时，需要连接对应的hive库或者数据库，有需要可以具体百度，这里就不详细描述了。...； 5） index=True：是否写入行名； 6） encoding='utf_8_sig'：以字符串形式输出到文件中，汉字的编码有两种形式encoding='utf_8'和encoding='utf
集中式数据库或者基于MPP架构的分布数据库往往采用的都是性能稳定但价格较为昂贵的小型机、一体机或者P C服务器等，扩展性相对较差；而大数据计算框架可以基于价格低廉的普通的硬件服务器构建，并且理论上支持无限扩展以支撑应用服务...因此，为了达到上述目的，数据块需要至少存放在同一机房的不同机架（2 份）以及跨数据中心的某一机架（1 份）中，共 3 份数据。...1．特点 HBase 是 Key-Value 形式的数据库（类比 Java 中的 Map）。既然是数据库那肯定就有 表，HBase 中的表大概有以下几个特点。...传统的关系型数据库主要是采用行式存储 的方式进行数据的存储，数据读取的特点是按照行的粒度从磁盘上读取数据记录，然后根 据实际需要的字段数据进行处理，如果表的字段数量较多，但是需要处理的字段较少（特 别是聚合场景...它与当下比较火的实时计算框架 Flink 类似，但是二者在本质上是有区别的，因为 Spark Streaming 是基于微批量（Micro-Batch）的方式进行数据处理，而非一行一行地进行数据处理。
而Spark同一节点上的任务以多线程的方式运行在一个JVM进程中，可以带来更快的启动速度、更高的CPU 利用率，以及更好的内存共享。...如上图所示，左侧的RDD虽然以People为类型参数，但Spark框架本身不了解People类的内部结构。所有的 操作都以People为单位执行。...Spark Streaming的原理 Spark Streaming会像微积分一样用时间片拆分了无限的数据流，然后对每一个数据片用类似于批处理的方法进行处理，输 出的数据也是一块一块的。...DStream 下图就是DStream的内部形式，即一个连续的RDD序列，每一个RDD代表一个时间窗口的输入数据流。...每个时间间隔它都会读取最新的输入，进 行处理，更新输出表，然后把这次的输入删除。Structured Streaming只会存储更新输出表所需要的信息。
但是，如果文件分为10个块分布在10个节点之间，您可以在N/10的时间内获取其内容！因为每个节点都可以并行读取块。因此，HDFS不仅关乎安全性，还关乎速度。 文章中没有提到网络通信所花费的时间。...它是用Scala编写的，同时也支持Java和Python。请看下面的图表，这是Apache Spark批处理作业的常见表示形式。...2.数据处理：接下来，我们对加载的文本数据执行一系列操作： flatMap操作将每一行文本拆分成单词，并将这些单词扁平化，以便进一步处理。...因此，Spark将代码传输到远程机器，执行计算，并返回结果。如果有足够多的工作节点，可以处理以TB甚至ZB为单位的大量数据。...这种惰性求值使Spark能够优化计算，仅执行必要的部分，以提高性能和效率。
换句话说，BaseRelation 定义了从数据源中读取的数据在 Spark SQL 的 DataFrame 中存储的数据格式的。...在 Nebula Graph 的 Spark Connector 中，我们实现了将 Nebula Graph 作为 Spark SQL 的外部数据源，通过 sparkSession.read 形式进行数据的读取...InternalRow 数据，以 InternalRow 组成 RDD 的一行，其中每一个 InternalRow 表示 Nebula Graph 中的一行数据，最终通过分区迭代的形式将 Nebula...：该 Edge 中的字段，多字段名以英文逗号分隔。...来来来，给我们的 GitHub 点个 star 表鼓励啦~~ ♂️♀️ 手动跪谢 交流图数据库技术？
NameNode负责维护分布在集群上的文件的元数据，它是许多datanode的主节点。HDFS将大文件分成小块，并将这些块保存在不同的datanode上。实际的文件数据块驻留在datanode上。...每个人都知道数据是以位的形式出现的信息。像C这样的编程语言提供了对机器和汇编语言的抽象。其他高级语言提供了更多的抽象。...PySpark SQL支持从许多文件格式系统读取，包括文本文件、CSV、ORC、Parquet、JSON等。您可以从关系数据库管理系统(RDBMS)读取数据，如MySQL和PostgreSQL。...7.1 DataFrames DataFrames是一种抽象，类似于关系数据库系统中的表。它们由指定的列组成。DataFrames是行对象的集合，这些对象在PySpark SQL中定义。...您可以向该数据库添加自定义函数。您可以用C/ c++和其他编程语言编写自定义函数。您还可以使用JDBC连接器从PySpark SQL中读取PostgreSQL中的数据。
这篇从群里小伙伴的这个问题出发，分析一下有关snappy压缩的一些事情及spark 在处理这一块的源码层面分析。...1、假设有一个1GB的不压缩的文本文件，如果HDFS的块大小为128M，那么该文件将被存储在8个块中，把这个文件作为输入数据的MapReduc/Spark作业，将创建8个map/task任务，其中每个数据块对应一个任务作为输入数据...以orc为例分析snappy是怎么作用到容器类的文件格式上的 orc文件格式本身可切分的 orc虽然是二进制存储，但因为orc中提供了各种索引，使得在读取数据时支持从指定任意一行开始读取，所以，orc...row data:数据存储的地方,由多个行组构成，每10000行构成一个行组，数据以流( stream)的形式进行存储。...两个位置 当读取一个orc文件时，orc reader需要有两个位置信息就可准确的进行数据读取操作： metadata streams和data stream中每个行组的开始位置 由于每个stripe
数据可以使用诸如Spark和Impala之类的工具以低延迟（即低于100毫秒）的能力查询。 可以存储以兆兆字节到千兆字节为单位的较大数据量。...存储数据 数据可以存储在HDFS或NoSQL数据库，如HBase。HDFS针对顺序访问和“一次写入和多次读取”的使用模式进行了优化。HDFS具有很高的读写速率，因为它可以将I/O并行到多个驱动器。...CSV可以方便地用于从数据库到Hadoop或到分析数据库的批量加载。在Hadoop中使用CSV文件时，不包括页眉或页脚行。文件的每一行都应包含记录。...CSV文件对模式评估的支持是有限的，因为新字段只能附加到记录的结尾，并且现有字段不能受到限制。CSV文件不支持块压缩，因此压缩CSV文件会有明显的读取性能成本。 ...Avro文件以JSON格式定义模式，数据将采用二进制JSON格式。Avro文件也是可拆分的，并支持块压缩。更适合需要行级访问的使用模式。这意味着查询该行中的所有列。
RDD 缓存指的是将 DAG 中某些计算成本较高且访问频率较高的数据形态以缓存的形式物化到内存或磁盘的过程。...具体来说，dict 列表以广播变量的形式分发并存储到 Executor 的 BlockManager 中，Executor 中的多个 Tasks 不再持有 dict 列表拷贝，在需要读取 dict 数据时...Spark 分布式系统新老派系构成 —— 新老派系的故事请参考《Spark 调度系统之权力的游戏》 存储建材的仓库 无论是原材料还是中间加工的半成品，这些形形色色的数据形态都需要有个地方“存”才行，...说完“在哪儿”（Where）存，咱们再来说说不同的数据形态以怎样的形式存储于 MemoryStore 和 DiskStore。...以服务端与客户端的形式为跨节点数据传输提供基础服务。
每个块被冗余地存储在三个DataNode上，以实现容错(每个文件的副本数量是可配置的)。 ? 图2演示了将文件分割成块的概念。文件X被分割成B1和B2块，Y文件只包含一个块B3。...在本节中，我们将重点介绍最流行的几种：HIVE和Spark。 HIVE Hive允许使用熟悉的SQL语言处理HDFS上的数据。 在使用Hive时，HDFS中的数据集表示为具有行和列的表。...有一个专门用于Hive查询的编辑器，具有语法自动完成和着色、保存查询、以及以行、条形或饼图形显示结果等基本功能。 SPARK Apache Spark是一个通用的分布式计算框架。...首先，我们必须从Hive表中读取数据# songs = spark.table(MsongsM) Spark中的数据对象以所谓的dataframe的方式呈现。...HBase：一个建立在HDFS之上的NoSQL数据库。它允许使用行键对单个记录进行非常快速的随机读写。 Zookeeper：Hadoop的分布式同步和配置管理服务。
它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器上。...其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。...HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。...每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。 Spark Streaming：对实时数据流进行处理和控制。...被编号的日志数据称为此日志数据块在队列中的偏移量（offest），偏移量越大的数据块越新，即越靠近当前时间。生产环境中的最佳实践架构是Flume+KafKa+Spark Streaming。
Int = defaultMinPartitions): RDD[String] 其中，第一个参数指定文件的URI地址（本地文件路径，或者hdfs://、sdn://、kfs://……），并且以“行”的集合形式读取...HDFS数据块大小为64的MB的倍数，Spark默认为每一个数据块创建一个分片。如果需要一个分片包含多个数据块，可以通过传入参数来指定更多的分片。...wholeTextFiles方法可以读取一个包含多个小的文本文件的目录，并通过键-值对（其中key为文件路径，value为文件内容）的方式返回每一个目录。...而textFile函数为每个文件中的每一行返回一个记录。...RDD.saveAsObjectFile和SparkContext.objectFile支持以序列化的Java对象组成简单的格式来保存RDD，并提供了一个简单的方法来保存任何RDD。
在分布式系统中，通讯的代价是巨大的，控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通讯的开销。 ...如果是spark-hive项目，那么读取metadata信息作为Schema、读取hdfs上数据的过程交给Hive完成，然后根据这俩部分生成SchemaRDD，在HiveContext下进行hql()查询...再创建出HiveContext对象(sparksql的入口)，然后就可以使用HQL来对表进行查询，并以由行足证的RDD的形式拿到返回的数据。 ?...在执行过程中，有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。...Spark Streaming将数据流以时间片为单位分割形成RDD，使用RDD操作处理每一块数据，没块数据都会生成一个spark JOB进行处理，最终以批处理方式处理每个时间片的数据。(秒级） ?
每个块被冗余地存储在三个DataNode上，以实现容错(每个文件的副本数量是可配置的)。 图2演示了将文件分割成块的概念。文件X被分割成B1和B2块，Y文件只包含一个块B3。...在本节中，我们将重点介绍最流行的几种：HIVE和Spark。 HIVE Hive允许使用熟悉的SQL语言处理HDFS上的数据。 在使用Hive时，HDFS中的数据集表示为具有行和列的表。...有一个专门用于Hive查询的编辑器，具有语法自动完成和着色、保存查询、以及以行、条形或饼图形显示结果等基本功能。 SPARK Apache Spark是一个通用的分布式计算框架。...首先，我们必须从Hive表中读取数据# songs = spark.table(MsongsM) Spark中的数据对象以所谓的dataframe的方式呈现。...HBase：一个建立在HDFS之上的NoSQL数据库。它允许使用行键对单个记录进行非常快速的随机读写。 Zookeeper：Hadoop的分布式同步和配置管理服务。
namenode：master节点，在hadoop1.x中只有一个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理客户 端请求。...其中map对应数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间，reduce则对中间结果中相同的键的所有值进行规约，以得到最终结果。...reduce task：从map 它深刻地执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据分组传递给用户编写的reduce函数执行。...其中，键由行关键字，列关键字和时间戳构成，hbase提供了对大规模数据的随机，实时读写访问，同时，hbase中保存的数据可以使用mapreduce来处理，它将数据存储和并行计算完美结合在一起。...storm也可被用于“连续计算”，对数据流做连续查询，在计算时将结果一流的形式输出给用户。他还可被用于“分布式RPC”,以并行的方式运行昂贵的运算。
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