Python版本:3.6.2  操作系统:Windows  作者:SmallWZQ 列表和元组是Python中最常见的内建序列.元组与列表一样,但是tuple一旦创建就不能修改.创建元组的语法非常简单,示例如下: >>> 1,2,3 (1,2,3) 如果您用逗号分隔了一些值,那么您就自动创建了tuple.一旦创建,tuple内容就是固定的. tuple格式如下: t = (1,),小括号. 1.元组索引 tuple创建后,不能通过append().pop().insert().remov

# ###容器类型数据(str list tuple set dict) var1 = "今天心情非常美丽" var2 = [1,2,3,4] var3 = ("黄将用","黄胸大","刘五星") var4 = {"朱思华","黄广雄","正路"} var5 = {"ffq":"身材魁梧,瞳孔有力","hjy"

#容器类型数据 : list tuple # ###列表的特性:可获取,可修改,有序 # 声明一个空列表 listvar = [] print(listvar,type(listvar)) # (1)列表的获取 #          0  1     2    3    4         5 listvar = [5,False,2-4j,5.16,"张三","李四"] #         -6   -5   -4    -3      -2       -1 r

不多说,直接上干货! Tuple元组 Tuple 是 Storm 的主要数据结构,并且是 Storm 中使用的最基本单元.数据模型和元组. Tuple 描述 Tuple 就是一个值列表, Tuple 中的值可以是任何类型的,动态类型的Tuple的fields可以不用声明:默认情况下,Storm中的Tuple支持私有类型.字符串.字节数组等作为它的字段值,如果使用其他类型,就需要序列化该类型. Tuple的字段默认类型有 :  integer. float. double. long.short.

一.前言 1.这一文开始进入Storm流式计算框架的学习 二.Storm简介 1.Storm与Hadoop的区别就是,Hadoop是一个离线执行的作业,执行完毕就结束了,而Storm是可以源源不断的接受数据源,不停的对数据进行处理,而数据就行水流一样不停的流进来,经过处理,再将结果存入数据库或者做其他用途 2.基础概念 (1)Tuple(元组):数据流传递的基本单元,相当于数据的流动通过Tuple作为对象来传递 (2)Spout(龙卷):相当于数据源,通过重写nextTuple()方法,源源不断

前端开发过程中调用后台接口是常事,在前后台定义好接口规范和参数后,后台接口的进度有时会成为我们的掣肘,这里推荐使用一款简单的小工具json-server,小而轻便. 确保本地已有node环境. 一:安装json-server npm install -g json-server 二:创建json-server文件 在项目文件夹创建一个文件夹,随意命名,这里命名为API-server,在API-server文件夹下创建json格式文件,这里命名为db.json.如下图: 三:创建数据并启动json

近日在做项目时,意外听说有一种SQLite的数据库,相比自己之前使用的SQL Service甚是轻便,在对数据完整性.并发性要求不高的场景下可以尝试! 1.SQLite简介: SQLite是一个进程内的库,实现了自给自足的.无服务器的.零配置的.事务性的 SQL 数据库引擎.它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它(如安卓系统),它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了.它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统,同时能够跟很多

,一.安装 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1bpo5mqj 安装方法:https://www.cnblogs.com/clschao/articles/10022040.html 操作:ctrl+/  多行注释, ctrl+shift+/  能取消注释 二.用户登陆 1.点击连接 2.输入用户信息 3.连接成功 三.可视化数据库内容简介 1.连接成功后,可以看见我们写的本地测试的玩意. 2.双击‘本地测试’我们可以看到一下内容 四.新建库 五.新建表 1.ER图表显示

Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志.文件.网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据.面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就

#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import time start = time.time() for i in range(1000000): a = (1, 2, 3, 4) print time.time() - start start = time.time() for i in range(1000000): a = [1, 2, 3, 4] print time.time() - start 如果要迭代一列数据,用tuple比l

一.概述 今天起就正式进入了流式计算.这里先解释一下流式计算的概念 离线计算 离线计算:批量获取数据.批量传输数据.周期性批量计算数据.数据展示 代表技术:Sqoop批量导入数据.HDFS批量存储数据.MapReduce批量计算数据.Hive批量计算数据.***任务调度 ,hivesql .调度平台 .Hadoop集群运维 .数据清洗(脚本语言) .元数据管理 .数据稽查 .数据仓库模型架构 相关技术栈与应用 流式计算 流式计算:数据实时产生.数据实时传输.数据实时计算.实时展示 代表技术:Fl

索引是应用程序设计和开发的一个重要方面.如果索引太多,应用的性能可能会受到影响:如果索引太少,对查询性能又会产生影响.要找到一个合适的平衡点,这对应用的性能至关重要. 如果知道数据的使用,从一开始就应该在需要处添加索引.开发人员对于数据库的工作往往停留在应用的层面,比如编写SQL语句.存储过程之类,他们甚至可能不知道索引的存在,或者认为事后让相关DBA加上即可.而DBA往往不了解业务的数据流,添加索引需要通过监控大量的SQL语句,从中找到问题.这个步骤需要的时间肯定是大于初始添加索引所需要的时间

BTW wants to buy a gift for her BF and plans to buy an integer array. Generally Integer arrays are costly and hence bought the cheapest one from the market. Her BF is very judgemental and assess the quality of the array by just looking at the smalles

Storm主要的应用场景就是流式数据处理,例如实时推荐系统,实时监控系统等. storm中的相关概念 在storm中,分布式的计算结构指的是一个topology(拓扑),一个topology由流式数据,spouts(流生产者),以及bolts(具体操作者)组成.Storm的topologies和其他的批处理任务系统很类似,例如Hadoop,这类批处理任务都定义了清晰的开始和结束点,然而storm的topologies是永不停息的在运行的,除非杀死或者反部署这个topologies. Topolo

大数据也是构建各类系统的时候一种全新的思维,以及架构理念,比如Storm,Hive,Spark,ZooKeeper,HBase,Elasticsearch,等等 storm,在做热数据这块,如果要做复杂的热数据的统计和分析,亿流量,高并发的场景下,最合适的技术就是storm,没有其他 举例说明: Storm:实时缓存热点数据统计->缓存预热->缓存热点数据自动降级 Hive:Hadoop生态栈里面,做数据仓库的一个系统,高并发访问下,海量请求日志的批量统计分析,日报周报月报,接口调用情况,业务

一. 1.对比:离线计算和实时计算 离线计算:MapReduce,批量处理(Sqoop-->HDFS--> MR ---> HDFS) 实时计算:Storm和Spark Sparking,数据实时性(Flume ---> Kafka ---> 流式计算 ---> Redis) 2.常见的实时计算(流式计算)代表 (1)Apache Storm (2)Spark Streaming (3)Apache Flink:既可以流式计算,也可以离线计算 二.Storm的体系结构

红黑树规则: 1.每个节点要么是红色,要么是黑色 2.根节点都是黑色节点 3.每个叶节点是黑色节点 3.每个红色节点的两个子节点都是黑色节点,反之,不做要求,换句话说就是不能有连续两个红色节点 4.从任意节点到所有叶子节点上的黑色节点数量是相同的 一般对红黑树的讲述都是先给出这样的定义,这样想对不太容易理解的,而在算法4一书中,直接跳过这些规则,而讲述了红黑树与2-3树的等价性.如果我们先了解2-3树,理解了红黑树与2-3树之间的关系,再来看这些规则,就容易理解了 2-3树: 2-3树满足二分搜

一.list(列表) list是Python里的一种容器,里面可以存储多个任何类型的数据,长度也可以任意伸缩,可以像C语言中数组那样,按照索引下标获取对应的值.但数组是一个存储多个固定类型变量的连续内存块空间,list则可以存储任意类型数据(怀疑里面存的是泛型指针(void)* ,由解释器自行判断变量类型并改变指针类型?) >>> li = ['alex',[1,2,3],'wusir','egon','女神','taibai'] >>> print(li) ['ale

1 元组Tuple-元组的基本使用 基本介绍 元组也是可以理解为一个容器,可以存放各种相同或不同类型的数据. 说的简单点,就是将多个无关的数据封装为一个整体,称为元组, 最多的特点灵活,对数据没有过多的约束. 注意:元组中最大只能有22个元素 元组的创建 元组的创建 2 元组Tuple-元组数据的访问 访问元组中的数据,可以采用顺序号(_顺序号),也可以通过索引(productElement)访问. 应用案例 object Tupleo1 { def main(args: Array[Strin

# ### Number ( int float bool complex) 1.int 整型 (正整数 0 负整数)intvar = 1print(intvar) # type 获取值的类型res = type(intvar)print(res) # id 获取一个值的地址res = id(intvar)print(res) 2.二进制整型intvar = 0b1010print(intvar)print(type(intvar))print(id(intvar)) 3.八进制整型intvar

内表大概分3种: 1.标准表standard tables:如果不指定BINARY SEARCH附加选项,则默认为线性查找(linear search),既一条一条的查找. 2.排序表(sorted tables):读取数据使用二分查找(binary search)来搜索数据. 3.哈希表(hashed tables):使用哈希算法来查找数据. 对于数据量不大的情况下,建议使用线性搜索来读取数据,这样对于abap程序执行效率更好 对于数据量较大,可以使用二分查找方式读取数据,减少查找次数.