public DataSet ConvertToDataSet<T>(IList<T> list) { if (list == null || list.Count <= 0) { return null; } DataSet ds = new DataSet(); DataTable dt = new DataTable(typeof(T).Name); DataColumn column; DataRow row; System.Reflection.PropertyIn

package com.example.demo; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import

转自:http://www.cnblogs.com/_zjl/archive/2011/04/08/2009087.html XmlDatasetConvert.csusing System;using System.Collections.Generic;using System.Text;using System.Data;using System.IO;using System.Xml; namespace XmlDesign{    class XmlDatasetConvert   

与RDD进行互操作 Spark SQL支持两种不同方法将现有RDD转换为Datasets.第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema.这种基于反射的方法会导致更简洁的代码,并且在编写Spark应用程序时已经知道schema的情况下工作良好. 第二种创建Datasets的方法是通过编程接口,允许您构建schema,然后将其应用于现有的RDD.虽然此方法更详细,但它允许你在直到运行时才知道列及其类型的情况下去构件数据集. 使用反射推断模式 Spark SQL的Scala接口支持自

预览 Spark SQL是用来处理结构化数据的Spark模块.有几种与Spark SQL进行交互的方式,包括SQL和Dataset API. 本指南中的所有例子都可以在spark-shell,pyspark shell或者spark R shell中执行. SQL Spark SQL的一个用途是执行SQL查询.Spark SQL还可以从现有的Hive中读取数据,本文下面有讲如何配置此功能.运行SQL时,结果会以Dataset/DataFrame返回. Dataset和DataFrame Data

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Web; using ServiceStack.Redis; using System.Data; namespace Utils { public static class HttpCache<T> { #region Redis //r

8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 8.1. 有类型操作 8.2. 无类型转换 8.5. Column 对象 9. 缺失值处理 10. 聚合 11. 连接 8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 导读 这一章节主要目的是介绍 Dataset 的基础操作, 当然, DataFrame 就是 Dataset, 所以这些操作大部分也适用于 DataFrame 有类型的转换操作 无类型的转换操作 基础 Action 空值如何处理 统计操作 8.1. 有类型操作 分

公司统一走redis缓存,也将之前的memcache迁移到redis碰到问题是redis的dataset缓存. memcache底层封装了dataset的序列化. 而redis引的DLL包,未支持.所以封装一个类,提供dataset的set,get功能. dataset以转为byte[]保存,读取byte[] 转为dataset 代码如下 /// <summary> /// 获取缓存(从2进制流) /// </summary> /// <param name="ke

源码发布 搞了一个下午,终于搞定了这个号称中国的github...以后源码直接在这里发布了(github实在用不来,英文实在太烂了) https://code.csdn.net/jy02305022/blqw-json 相关回顾 一种简单,轻量,灵活的C#对象转Json对象的方案 一种简单,轻量,灵活的C#对象转Json对象的方案(续) 废话 自从上次发表了Json序列化的方案之后,已经整整一个月了. 原本是想序列化写完马上开始写反序列化的,但是来看了大家的回复之后得到了很多启示,所以这一个月直

1.js使用ajaxfileupload.js实现文件上传 2.将文件转为字节 3.将字节转为excel保存到服务器 4.根据路径读取excel文件并转为dataSet 5.将dataSet写入数据库

迟来的Json反序列化   源码发布 搞了一个下午,终于搞定改了这个号称中国的github...以后源码直接在这里发布了(英文实在太烂了) https://code.csdn.net/jy02305022/blqw-json 相关回顾 一种简单,轻量,灵活的C#对象转Json对象的方案 一种简单,轻量,灵活的C#对象转Json对象的方案(续) 废话 自从上次发表了Json序列化的方案之后,已经整整一个月了. 原本是想序列化写完马上开始写反序列化的,但是来看了大家的回复之后得到了很多启示,所以这一

一.Spark SQL概述  1.Spark SQL的前生今世 Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统,它与Hive兼容.Shark建立在Hive的代码基础上,并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来.这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询,但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码使得Shark很难优化和维护,同时Shark依赖于Spark的版本.随着我们遇到了性能优化的上限,以及集成SQL的一些复杂的分析功能,我们发现Hive的MapReduce设计的框架限制了

----本节内容-------1.概览        1.1 Spark SQL        1.2 DatSets和DataFrame2.动手干活        2.1 契入点:SparkSession        2.2 创建DataFrames        2.3 非强类型结果集操作        2.4 程序化执行SQL查询        2.5 全局临时视图        2.6 创建DataSets        2.7 与RDD交互操作        2.8 聚集函数3.Sp

using System; using System.Data; using System.Data.OleDb; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; namespace DaliyTest { public class ExcelToDataTable : IWork { public void Work() { var path = AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory + "读取

前段时间做了一个worklist的项目,有部分是利用xml配置DICOM的tag,然后根据xml把DICOM的Dataset转为实体类,或者把实体类转为Dataset. 当中主要应用了反射来调用Dataset的put方法, 但是发现性能很慢, 一个解析映射花了几百毫秒. 解决办法: 利用dynamic来替换反射: dynamic temp = new ExampleClass(); temp.someMethod(); 当然, 如果非要用Reflection, 可以进行一些优化: Avoid u

目录 Part VI. Advanced Analytics and Machine Learning Advanced Analytics and Machine Learning Overview 1.A Short Primer on Advanced Analytics 2.Spark's Advanced Analytics Toolkit 3.ML in Action 4.部署模式 Preprocessing and Feature Engineering 1.Formatting

SparkSQL采用Spark on Hive模式,hive只负责数据存储,Spark负责对sql命令解析执行. SparkSQL基于Dataset实现,Dataset是一个分布式数据容器,Dataset中同时存储原始数据和元数据(schema) Dataset的底层封装了RDD,Row类型的RDD就是Dataset< Row >,DataFrame Dataset数据源包括:json,JDBC,hive,parquet,hdfs,hbase,avro... API 自带API Dataset

1. 回顾和展望 1.1. Spark 编程模型的进化过程 1.2. Spark 的 序列化 的进化过程 1.3. Spark Streaming 和 Structured Streaming 2. Structured Streaming 入门案例 2.1. 需求梳理 2.2. 代码实现 2.3. 运行和结果验证 3. Stuctured Streaming 的体系和结构 3.1. 无限扩展的表格 3.2. 体系结构 4. Source 4.1. 从 HDFS 中读取数据 4.2. 从 Kaf

目录: 1. 业务2. 流程分析3. 数据读取5. 数据清洗6. 行政区信息 6.1. 需求介绍 6.2. 工具介绍 6.3. 具体实现7. 会话统计 导读 本项目是 SparkSQL 阶段的练习项目, 主要目的是夯实同学们对于 SparkSQL 的理解和使用 数据集 2013年纽约市出租车乘车记录 需求 统计出租车利用率, 到某个目的地后, 出租车等待下一个客人的间隔 1. 业务 导读 数据集介绍 业务场景介绍 和其它业务的关联 通过项目能学到什么 数据集结构 字段 示例 示意 hack_li

系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 3 TensorFlow2.0使用 3.2 "tf.keras"API Keras是一

一.DataStream Wordcount 代码地址:https://gitee.com/nltxwz_xxd/abc_bigdata 基于scala实现 maven依赖如下: <dependencies> <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>2.11.8</ve