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hbase 过滤数据

hbase 支持百万列、十亿行，非常适合用来存储海量数据。有时需要从这些海量数据中找出某条数据进行数据验证，这就用到了 hbase 过滤器，本文简单介绍几种常用的过滤方法。...student 表 create 'test:student', 'infomation' 查看表 list 查看指定命名空间的表 list_namespace_tables 'test' 插入数据...student', '005','infomation:sex__','Female' put 'test:student', '005','infomation:class','3.5' 按照主键过滤...infomation:sex__, timestamp=2022-03-13T14:45:00.249, value=Female 1 row(s) Took 0.0105 seconds 按照主键前缀过滤..._, timestamp=2022-03-13T14:45:00.186, value=13 2 row(s) Took 0.0433 seconds 通过上述几种方法，基本上可以满足 hbase 数据过滤的需求

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过滤 Json 数据

@JsonIgnoreProperties：作用在类上 // 生成 json 时将 userRoles 属性过滤 @JsonIgnoreProperties({"userRoles"}) public...String userName; private String fullName; private String password; // 生成 json 时将 userRoles 属性过滤

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- 数据的过滤

总结一些从数据库表中提取子集的过滤方式 WHERE 样例 select * from student where id > 3; where后面跟逻辑语句，筛选出符合条件的子集 WHERE子句操作符...null与0、空串、空格不同) 组合WHERE and 通过and运算符可以连接多个过滤条件,过滤出满足所有条件的子集。...or 通过or运算符可以连接多个过滤条件,过滤出满足其中至少一个条件的子集。

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Trimmomatic 数据过滤

Trimmomatic 是一个很常用的 Illumina 平台数据过滤工具。支持 SE 和 PE 测序数据。...:1:TRUE LEADING:20 TRAILING:20 SLIDINGWINDOW:4:15 -threads 8 MINLEN:50 done 处理步骤及主要参数： Trimmomatic 过滤数据的步骤与命令行中过滤参数的顺序有关...SLIDINGWINDOW: 从 reads 的 5’ 端开始，进行滑窗质量过滤，切掉碱基质量平均值低于阈值的滑窗。...MAXINFO: 一个自动调整的过滤选项，在保证 reads 长度的情况下尽量降低测序错误率，最大化 reads 的使用价值。 LEADING: 从 reads 的开头切除质量值低于阈值的碱基。...TRAILING: 从 reads 的末尾开始切除质量值低于阈值的碱基。 CROP: 从 reads 的末尾切掉部分碱基使得 reads 达到指定长度。

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Shiro 进阶之从数据库读取过滤器链

我们之前使用过滤器链都是在 XML 中手动添加和维护的，本章我们来介绍下如何从数据库读取这些过滤器配置，这样做的好处是便于维护，且可以通过程序来添加过滤器配置，因为我们只需要添加一条记录到数据库即可。...filterChainDefinitionMap) { this.filterChainDefinitionMap = filterChainDefinitionMap; } 这样我们就可以创建一个类，他从数据库读取权限数据组成一个...buildFilterChainDefinitionMap() { LinkedHashMap map = new LinkedHashMap(); // 这里根据自己使用的数据库查询...return map; } } 使用 LinkedHashMap 的原因是为了保证插入顺序有序，具体连接数据库和查询代码这里就不在演示了，自行根据项目使用的 ORM 框架来实现。...-- shiro 过滤器, 要与 web.xml 中的 Filter Name 相同--> <bean id="shiroFilter" class="org.apache.shiro.spring.web.ShiroFilterFactoryBean

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illumina数据质控过滤

背景我们拿到测序的原始数据后，其实并不是所有的都是能用的数据，我们需要先做质控与过滤。首先认识下碱基的指标Q20（百分之一出错率），质量值>=Q20：好碱基，质量值<Q20：坏碱基。...fastqc -f fastq -o illumina_qc/ illumina_1.fastq.gz illumina_2.fastq.gz 碱基质量分布图碱基含量分布图二、数据过滤...学习目标： 1、知道为何要进行数据过滤； 2、掌握数据过滤的内容； 3、掌握数据过滤软件 fastp 以及 SOAPnuke 的使用； 4、了解其他过数据滤软件...；利用 fastp 进行数据过滤 fastp 数据过滤 fastp -i illumina_1.fastq.gz -I illumina_2.fastq.gz -o clean.1.fq.gz -O...1、不要求100%精确，原则是不影响后续分析 2、可以根据最终结果，重新过滤数据三、过滤完质控过滤完质控 mkdir illumina_clean fastqc -f fastq

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04-06章过滤数据第4章过滤数据第5章高级数据过滤第6章用通配符进行过滤

第4章过滤数据 4.1 WHERE 子句根据需要提取表数据的子集，需要指定搜索条件（search criteria）。...在 SELECT 语句中，数据根据 WHERE 子句中指定的搜索条件进行过滤。 WHERE 子句在表名（FROM 子句）之后给出。...SELECT prod_name, prod_price FROM Products WHERE prod_price = 3.49; 分析这条语句从 products 表中检索两个列，但不返回所有行...屏幕快照 2018-05-27 10.58.20.png 第5章高级数据过滤 5.1 组合 WHERE 子句 SQL 允许给出多个 WHERE 子句，这些子句有两种使用方式，即以 AND 子句或 OR...如果通配符放错地方，不会返回想要的数据。

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Pandas 数据筛选：条件过滤

引言Pandas 是 Python 中最常用的数据分析库之一，它提供了强大的数据结构和数据分析工具。在实际工作中，我们经常需要根据特定条件对数据进行筛选。...本文将从基础到高级，逐步介绍如何使用 Pandas 进行条件过滤，并讨论常见的问题和报错及其解决方案。基础概念在 Pandas 中，数据通常存储在 DataFrame 对象中。...条件过滤的基本思路是创建一个布尔掩码，然后使用这个掩码来筛选数据。...空值处理问题描述：数据中存在空值（NaN）时，条件过滤可能会出错。解决方案：使用 pd.notna() 或 dropna() 方法处理空值。...本文从基础到高级，介绍了如何使用 Pandas 进行条件过滤，并讨论了常见的问题和报错及其解决方案。希望本文能帮助你在实际工作中更好地利用 Pandas 进行数据处理。

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【重学 MySQL】十五、过滤数据

【重学 MySQL】十五、过滤数据在MySQL中，过滤数据主要通过WHERE子句来实现。WHERE子句允许你指定条件来过滤从表中检索出来的行。...使用WHERE子句可以非常灵活地过滤MySQL中的数据，确保你只获取你感兴趣的信息。

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转录组数据过滤-4

生信技能树学习笔记数据过滤条件测序得到的原始序列含有接头序列或低质量序列，为了保证信息分析的准确性，需要对原始数据进行质量控制，得到高质量序列（即Clean Reads），原始序列质量控制的标准为...： (1) 去除含接头的reads； (2) 过滤去除低质量值数据，确保数据质量； (3) 去除含有N（无法确定碱基信息）的比例大于5%的reads；（可以根据实际情况）数据过滤-trim_galore...前台运行命令暂停命令 Ctrl+Z 查看命令ID 前台转后台杀程序后台：Kill -9 %1 前台：Ctrl+C 如何检查脚本内容：echo命令使用echo将命令打印出来查看是否变量等有错误数据过滤数据过滤...-trim_galore运行结果第二种数据过滤软件——fastp https://github.com/OpenGene/fastp 特点：快 fastp常用参数注意大小写小技巧：\的妙用表示手动换行...cleandata}/${id}.fastp.jsondone # 运行fastp脚本nohup bash fastp.sh >fastp.log & 报告解读总结去掉的接头过滤前后的碱基质量

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入门干货：从《权力的游戏》战斗场景中搞懂数据抽样和过滤

导读：直观来看，处理大数据的一个方法就是减少要处理的数据量，从而使处理的数据量能够达到当前的处理能力能够处理的程度。可以使用的方法主要包括抽样和过滤。...两者的区别是，抽样主要依赖随机化技术，从数据中随机选出一部分样本，而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。 ?...在大数据处理过程中，数据过滤可以采用数据库的基本操作来实现，将过滤条件转换为选择操作来实现。例如，在SQL语言中，我们可以使用select from where语句很容易的实现过滤。...▲选择相应组件先对数据进行过滤，然后进行抽样，最终节点设计如下： ? ▲程序流图过滤参数中，映射规则全选，过滤条件设置为：attacker_outcome = 'win'，参数设置如下： ?...在运行成功节点上点击右键，选择查看数据，能够查看运行结果数据： ? ▲程序流程过滤结果如下： ? ▲过滤结果抽样结果分别如下：加权抽样如图： ? ▲加权抽样结果分层抽样如图： ?

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深入并行：从数据倾斜到布隆过滤深度理解Oracle的并行

上一篇请阅读：深入并行：从生产者到消费者模型深度理解Oracle的并行数据倾斜对不同分发方式的影响数据倾斜是指某一列上的大部分数据都是少数热门的值(Popular Value)。...大部分时候 AAS=2, 只有实例 2 的 p001 进程不断的从 4 个生产者接收数据并进行 hash join....从 V$PQ_TQSTAT 视图我们可以确认, 对 hash join 右边分发时, 通过 table queue 1, 作为消费者的实例 2 的 P001, 接收了两亿七千多万的数据....Hash join 和布隆过滤布隆过滤在并行执行计划中的使用非常普遍, 我将在本章节解释这一数据结构及其作用. 从 11.2版本开始, 串行执行的 sql 也可以使用布隆过滤。...Table queue 0 的数据分发结束之后, 实例 1 p008 把 31GB 数据从临时空间读出, 通过 table queue 1 分发给 16 个蓝色的 PX 进程进行统计信息收集和插入操作.

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python过滤 Kubernetes api数据

default/endpoints services api地址 http://ip地址:端口/api/v1/namespaces/default/services 下面主要展示 endpoints api的部分数据... "protocol": "TCP" } ] } ] }, ] } 需要提取以下数据...二、数据结构上面的api需要提取6个字段信息，最终的数据结构如下： { "voucher-center-master":[ { "ip":"192.169.167.105...python3 # coding: utf-8 import sys import json import socket import ipaddress import requests """ 要求的数据格式...那么有了这些数据，就可以做端口的健康检测了！

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第七章：数据过滤

表名：products 字段：product_id、product_name、product_price、vend_id（供应商）为了提供更强的过滤控制，MySQL允许给出多个WHERE子句，这些子句可以以

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tcpdump 过滤数据包长度

捕获tcp目标端口在10000和20000之间的包： tcpdump -i eth0 -n 'tcp[2:2]>10000' and 'tcp[2:2]<20000' 参考文献# tcpdump 过滤数据包

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1.状态数据过滤隔离

在Fabric中，一般来说我们有四种隔离方法，从软到硬分别是： 1.状态数据过滤隔离我们知道状态数据都存储在一个KV数据库，而我们可以通过构建特定的前缀实现数据存入和数据查询时的过滤。...优缺点：这样做可以实现一种逻辑上的数据隔离，实际上所有租户的链上数据都存在同一个区块链中，只是根据调解过滤而已，具有数据泄露的风险，还有因为某租户高频交易导致整个区块链交易大量堆积，排队等待打包的情况...而且以后想单独把某个租户的所有数据独立出来基本上是不现实的。 2.通道隔离我们为每个租户都创建一个对应的通道，由于通道与通道之间是数据隔离的，所以可以实现租户之间的数据隔离。...优缺点：这样做最大的好处是实现了真正意义上的租户之间的物理隔离，不同租户使用不同的服务器，但是部署非常麻烦，从加入网络、建立通道、部署合约、创建网关等等都需要新做一遍。...4.链隔离这是终极隔离方案了，每来一个租户，我们就创建一条全新的链，也就是说从机器到所有节点都是独立存在的，每个租户之间没有任何关系，如果真有关系可能就是在同一个BaaS平台上被管理吧。

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django_filters实现数据过滤

UserSerializer filter_backends = (DjangoFilterBackend,) filter_class = UserMonthFilter # 指定过滤类...2、过滤类 class RobotFilter(django_filters.FilterSet): # 使用过滤：URL?

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Redis(5)——亿级数据过滤和布隆过滤器

一、布隆过滤器简介上一次我们学会了使用 HyperLogLog 来对大数据进行一个估算，它非常有价值，可以解决很多精确度不高的统计需求。...你会想到服务器记录了用户看过的所有历史记录，当推荐系统推荐短视频时会从每个用户的历史记录里进行筛选，过滤掉那些已经存在的记录。...如上图所示，布隆过滤器(Bloom Filter) 就是这样一种专门用来解决去重问题的高级数据结构。...可能是一个不错的解决方案，理论上时间复杂度可以达到 O(1 的级别，但是当数据量起来之后，还是只能考虑布隆过滤器。...，亿级数据过滤算法你值得拥有！

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筛选老师-过滤器模式：解耦逻辑，实现灵活的数据过滤

大家看名字就应该清楚过滤器模式就是用来过滤数据的，与策略模式不同，过滤器模式属于结构型模式，这种模式允许开发人员使用不同的标准来过滤一组对象，通过运算逻辑以解耦的方式将它们连接起来。...过滤器模式可结合多个标准来获得单一标准。简单点说就是用不同的规则来过滤数据。在过滤器模式中。...主要有三种角色抽象过滤器undefined 抽象过滤器即定义了各个规则下过滤的原则具体过滤器具体过滤器则针对每一种情况对其进行过滤被过滤对象过滤对象即是过滤的主体内容上面这张图就表示了这种关系在接口中定义了一个过滤的方法...在TeacherContext中可以有这样一些属性待筛选的老师集合是否满足条件筛选所需的其余条件这样在每个实现中只需要执行过滤，返回数据就可以。...，时间过滤，年龄过滤，这样，代码的可维护性就会上一个档次注意点首先在定义具体过滤器时应对使用尽可能低的粒度。

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03 Jul 2020 prometheus过滤指标数据

web.enable-lifecycle --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml 打开prometheus ui: http://localhost:9090/graph 查看指标数据...，可以看到go_info和go_gc_duration_seconds指标数据都不存在。...通过配置metric_relabel_configs可以将匹配的指标数据丢弃。...当然，通过配置keep action可以保留匹配的指标数据，使用以下配置文件可以实现仅收集go_info和go_gc_duration_seconds指标数据： global: scrape_interval

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