前言首先声明PostgreSQL声称自己是世界上最先进的开源数据库，但是我刚刚接触这个sql，公司原本使用的是orcale，现在的系统都在做兼容PostgreSQL数据库，可能会逐步的替代oracle，但是在转型的过程中为什么不选择mysql，毕竟他也是目前非常流行的一种数据库。大多组织选择使用PostgreSQL更加可靠，在保护数据方面非常擅长。内容：1.简介PostgreSQL标榜自己是世界上
Presto 安装配置Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。Presto基于内存并行计算，减少了磁盘IO，查询速度快；能够连接多个数据源，实现跨数据源的连表查询。1. 版本选取Presto 分为 prestosql 和 prestodb 两个版本线，其中 prestosql 是由开源社区进行维护的，版本更新比较快；prestodb 是由 Fa
转载
2024-05-12 17:46:18
141阅读
一、环境：
操作系统：Linux CentOS Linux release 7.3.1611
Presto版本：0.217
Hadoop版本：3.1.1
HIve 版本：3.1.0
二、安装Presto（单机版）
1. 解压到指定目录
tar -xzvf presto-server-0.217.tar.gz -C /data/a
转载
2024-04-02 00:02:45
173阅读
【生信MOOC】生信数据库2文章的文字/图片/代码部分/全部来源网络或学术论文，文章会持续修缮更新，仅供大家学习使用。目录【生信MOOC】生信数据库21、一级蛋白质序列数据库：UniProt 数据库2、一级蛋白质结构数据库：PDB数据库3、二级蛋白质结构数据库：结构域家族数据库Pfam4、二级蛋白质结构数据库：结构分类数据库CATH5、二级蛋白质结构数据库：结构分类数据库SCOP26、专项数据库：
转载
2024-07-09 13:10:15
117阅读
目录一、Impala1.1 Overview1.2 数据类型1.3 其他1.4 Impala JDBC
1.4.1 Pom1.4.2 Code二、Presto2.1 Overview2.2 Presto的基本概念2.3 其他2.3 Presto JDBC
2.3.1 Pom2.3.2 Code一、ImpalaMaven项目编写Impala JDBC，使用Scala语言编写代码，
转载
2024-03-29 22:11:23
49阅读
近年来,基于hadoop的sql框架层出不穷,presto也是其中的一员.从2012年发展至今,依然保持年轻的活力(版本迭代依然很快),presto的相关介绍,我们就不赘述了,相信看官多对presto有或多或少的了解,详细的一些说明可以看官网(https://prestodb.io)的说明. presto自身功能和思想富有先进性,虽然由于是内存计算,稳定性方面还有很大提升空间,但整体依然在a
一、presto动态化概述 近年来,基于hadoop的sql框架层出不穷,presto也是其中的一员.从2012年发展至今,依然保持年轻的活力(版本迭代依然很快),presto的相关介绍,我们就不赘述了,相信看官多对presto有或多或少的了解,详细的一些说明可以看的说明. presto自身功能和思想富有先进性,虽然由于是内存计算,稳定性方面还有很大提升空间,但整体依然在adhoc方面有很好的
注：看不懂的请勿踩，此文章非针对java，java爱好者可直接略过。 一、概念行数据入口（Row Data Gateway）：充当数据源中单条记录入口的对象，每行一个实例。 二、简单实现行数据入口为了方便理解，还是先简单实现：<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数据映射*/
private $
转载
2024-10-12 11:47:47
18阅读
shardingsphere 4.1.1多主多从集成dynamic多数据源与mybatis-plus最近接到一个需求，在一个老旧的项目中，需要集成读写分离框架，并且后续需要考虑扩展到分库存储，基于以上考虑，我将技术框架锁定在了shardingsphere一、简介Shardingsphere的源码地址：https://github.com/apache/shardingsphere/tree/4.1
转载
2024-04-22 16:19:46
223阅读
上周写代码遇到了切换数据源的问题，在同一个方法中向两个不同数据源做一些操作，但是这个方法使用了事务，所以网上一般动态切换数据源的方法就失效了。框架是spirngmvc+hibernate,数据库是oracle,连接池druid。
一般情况下，操作数据都是在DAO层进行处理。一种办法是使用多个DataSource 然后创建多个SessionFactory，在使用Dao层的时候通过不同的Session
转载
2024-03-29 14:40:44
217阅读
第4章 SparkSQL数据源4.1 通用加载/保存方法4.1.1 手动指定选项的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询。的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作。修改配置项s
转载
2024-03-12 13:51:06
67阅读
1、背景引入：spark SQL的数据源 Spark SQL是Spark的一个模块，用于结构化数据的处理。使用Spark SQL的方式有2种，可以通过SQL或者Dataset API，这两种使用方式在本文都会涉及。其中，通过SQL接口使用的方法具体又可分为3种：在程序中执行
使用命令行
Jdbc/ODBCSpark关于分布式数据集的抽象原本是RDD，Dataset是其升级版本。DataFram
转载
2023-09-05 15:59:27
183阅读
点赞
PR（Adobe Premiere）作为使用范围最广的视频剪辑软件，它有非常多的优点：
操作界面自由，快捷键众多，使用方便；
能够识别多种格式的视频；
出生Adobe家族，能和AE＋AU＋PS等软件动态链接；
自带丰富的转场和调色功能；
网上教程丰富，安装包容易获取；
...
这也就意味着为它开发的插件也就很多，那么有哪些值得推荐的PR插件呢？在专业影视公司
1、识别有效的IP地址和掩码并进行分类统计/*
请解析IP地址和对应的掩码，进行分类识别。要求按照A/B/C/D/E类地址归类，
不合法的地址和掩码单独归类。
所有的IP地址划分为 A,B,C,D,E五类
A类地址1.0.0.0~126.255.255.255;
B类地址128.0.0.0~191.255.255.255;
C类地址192.0.0.0~223.255.255.255;
D类地址
1、Grafana 是什么，它用于什么目的？Grafana 是一个高度灵活且富有功能的数据可视化和监控平台，旨在为技术专业人员提供强大的方式来显示和分析他们的数据。下面将详细介绍 Grafana 的关键特点和它的使用场景。关键特点1. 数据源的多样性和兼容性Grafana 设计为可以与多种数据存储和监控工具兼容。它可以集成像 Prometheus, InfluxDB, Elasticsearch,
转载
2024-07-30 17:35:10
0阅读
目录（1）Flink Source之文件数据源（2）Flink Source之Socket数据源（3）Flink Source之集合数据源（4）Flink Source之外部数据源 （1）Flink Source之文件数据源Flink系统支持将文件内容读取到系统中，并转换成分布式数据集DataStream进行数据处理。 在 DataStream API中，可以在read File方法中指定文件读
转载
2024-02-28 10:07:50
292阅读
# Spark支持的数据源及使用示例
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速、通用、可扩展的大数据处理平台。Spark支持多种数据源，包括HDFS、S3、HBase、Cassandra等。本文将介绍Spark支持的数据源，并给出一些使用示例。
## Spark支持的数据源
Spark支持的数据源可以分为以下几类：
1. **文件系统数据源**：包括HDFS、S
原创
2024-07-28 09:54:54
148阅读
平台倡导分布数据库，最简单的分库逻辑是按业务领域，例如人力资源系统一个库，客户关系管理一个库（举个例子而已，在平台正式的系统中，人力资源系统又细分为核心库、绩效管理库、薪资管理库等）。一个微服务对应单个数据源。 看过很多项目，号称是微服务架构，但是多个微服务实际上联的是同一个库；各个微服务之间实际上不相互调用，需要取数据时，直接从对应表里拿数据，
原创
2024-02-09 09:41:15
34阅读
# Spark如何像Presto一样实现多数据源
## 介绍
在大数据领域中，Presto和Spark都是非常受欢迎的数据处理工具。Presto是一种高性能的分布式SQL查询引擎，而Spark是一种通用的大数据处理框架。与Presto不同，Spark在默认情况下不支持多数据源。然而，我们可以使用一些技巧来实现Spark的多数据源能力，从而获得与Presto类似的灵活性和功能。
## 流程
以
原创
2023-10-28 14:38:35
34阅读
文本分类是NLP最常见的应用之一，有了BERT之后更是可以通过小批量数据精调达到不错的效果。但在对速度要求高、没有钱买GPU、移动设备部署的场景下，还是得用浅层网络。今天就跟大家介绍Google最近新出的一个模型——pQRNN，只利用监督数据（无蒸馏），以约1/300的参数量达到了接近BERT的效果。pQRNN是Google去年更小模型PRADO的一个改进版本，下面从PRADO讲起，来看看它们是如
