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
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。...最早Spark是UC BerkeleyAMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的一种基于内存的分布式并行计算框架。 Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。...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。
作者 | 吴磊 策划 | 陈思 专题介绍:2009 年，Spark 诞生于加州大学伯克利分校的 AMP 实验室（the Algorithms, Machines and People lab），并于...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...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。
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。...的名称空间和数据块映射信息，配置相关副本信息，处理客户端请求。...它拥有一个繁荣的开源社区，并且是目前最活跃的Apache项目。最早Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架。...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。...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。
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。
对于一个日志文件，如果只有这么几行数据，我们一般会采用这样的处理方式 读取一行日志 抽取手机号和流量字段 累加到HashMap中 遍历输出结果 如果数据量变得很大呢，比如一个日志文件里面有几个GB数据，...仍然一行一行去读，那么就会因为磁盘的IO瓶颈导致效率太低，速度太慢。...它受到最先由 Google Lab 开发的 MapReduce 和 Google File System 的启发。...和传统关系数据库不同，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。...以TaskSet的形式提交给TaskScheduler。
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。 3、Mapreduce（分布式计算框架） MapReduce是一种分布式计算模型，用以进行大数据量的计算。...HBASE（分布式列存数据库） HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。...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。...最早Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架。 Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。...Streaming（流计算模型） Spark Streaming支持对流数据的实时处理，以微批的方式对实时数据进行计算 21.
MapReduce：技术提供了感知数据位置的标准化处理流程：读取数据，对数据进行映射（Map），使用某个键值对数据进行重排，然后对数据进行化简（Reduce）得到最终的输出。...HyperLogLog 用来计算一个很大集合的基数（即合理总共有多少不相同的元素），对哈希值分块计数：对高位统计有多少连续的0；用低位的值当做数据块。...;设计目标是横跨全球上百个数据中心,覆盖百万台服务器,包含万亿条行记录！...使用了一种类似于SQL数据库查询优化的方法，这也是它与当前版本的Apache Spark的主要区别。它可以将全局优化方案应用于某个查询之上以获得更佳的性能。...上面说道Spark，在Berkeley AMP lab 中有个更宏伟的蓝图，就是BDAS，里面有很多明星项目，除了Spark，还包括： Mesos： 一个分布式环境的资源管理平台，它使得Hadoop、MPI
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。
MapReduce：技术提供了感知数据位置的标准化处理流程：读取数据，对数据进行映射（Map），使用某个键值对数据进行重排，然后对数据进行化简（Reduce）得到最终的输出。...HyperLogLog 用来计算一个很大集合的基数（即合理总共有多少不相同的元素），对哈希值分块计数：对高位统计有多少连续的0；用低位的值当做数据块。...;设计目标是横跨全球上百个数据中心,覆盖百万台服务器,包含万亿条行记录！...使用了一种类似于SQL数据库查询优化的方法，这也是它与当前版本的Apache Spark的主要区别。它可以将全局优化方案应用于某个查询之上以获得更佳的性能。 Kafka ?...上面说道Spark，在Berkeley AMP lab 中有个更宏伟的蓝图，就是BDAS，里面有很多明星项目，除了Spark，还包括： Mesos：一个分布式环境的资源管理平台，它使得Hadoop、MPI
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。
MapReduce：技术提供了感知数据位置的标准化处理流程：读取数据，对数据进行映射（Map），使用某个键值对数据进行重排，然后对数据进行化简（Reduce）得到最终的输出。...领导着Apache Drill项目，是Google的Dremel的开源实现，目的是在Hadoop数据上执行类似SQL的查询以提供实时处理。...HyperLogLog 用来计算一个很大集合的基数（即合理总共有多少不相同的元素），对哈希值分块计数：对高位统计有多少连续的0；用低位的值当做数据块。...;设计目标是横跨全球上百个数据中心,覆盖百万台服务器,包含万亿条行记录！...上面说道Spark，在Berkeley AMP lab 中有个更宏伟的蓝图，就是BDAS，里面有很多明星项目，包括 Mesos：一个分布式环境的资源管理平台，它使得Hadoop、MPI、Spark作业在统一资源管理环境下执行
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。...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。 MapReduce非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。 4....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。...最早Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架。 Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。...Streaming（流计算模型） Spark Streaming支持对流数据的实时处理，以微批的方式对实时数据进行计算 21.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM