最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用...Google查询了一下，发现实现方式还是比较简单的，用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。...基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数据转换成RDD，只要转成...new对象，全部使用TableInputFormat下面的相关的常量，并赋值，最后执行的时候TableInputFormat会自动帮我们组装scan对象这一点通过看TableInputFormat的源码就能明白...： 上面代码中的常量，都可以conf.set的时候进行赋值，最后任务运行的时候会自动转换成scan，有兴趣的朋友可以自己尝试。
二、数据库设计 ?...* @Package: cn.**.security.entity * @Author: huat * @Date: 2019/12/12 15:12 * @Version: 1.0 * 创建实体类第一种方式...userService; @Autowired AuthenticationSuccessHandler authenticationSuccessHandler;//ajax登陆成功使用...@Autowired AuthenticationFailureHandler authenticationFailureHandler;//ajax登陆失败使用 /**....successHandler(authenticationSuccessHandler)//登陆成功后返回的数据 .failureHandler
二、数据库设计 ?...* @Package: cn.**.security.entity * @Author: huat * @Date: 2019/12/12 15:12 * @Version: 1.0 * 创建实体类第一种方式...private MenuDao1 menuDao1;//获取路径集合 @Autowired private PasswordEncoder myPasswordEncoder; //使用...PasswordEncoder passwordEncoder(){ return new BCryptPasswordEncoder(); } /** * 将账号密码设置在数据库当中....successHandler(authenticationSuccessHandler)//登陆成功后返回的数据 .failureHandler
news_sheet.write(i+1, 1, table.row_values(int(rank_list[i]))[1]) workbook.save('%s-网易新闻.xls' %(data)) 写入符合条件数据后新的表格
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
PDF.NET数据开发框架（Pwmis Data develop Framework，http://www.pwmis.com/sqlmap) 是一套借鉴iBatis、Hibernate、Linq等数据访问框架而来的轻量级数据开发框架...，主要特点是具有iBatis特点的SQL-MAP功能和框架独特的实体对象查询语言--OQL，下面我们使用OQL来构造一个复杂的实体查询。...首先定义两个实体类：用户类和订单类，可以使用框架提供的实体类生成器生成，下面是详细代码： /* 本类由PWMIS 实体类生成工具(Ver 4.1)自动生成 http://www.pwmis.com... Sex = @Sex0 AND UID IN ( SELECT UID FROM Table_Order Where OrderDate >= @CP1 ) OK，到此为止，我们可以使用我们的...PDF.NET的宗旨就是为了最大化精简你的数据开发，有兴趣请看我的博客其它文章或者到官网：http://www.pwmis.com/sqlmap
在上篇博客（geotrellis使用初探）中简单介绍了geotrellis-chatta-demo的大致工作流程，但是有一个重要的问题就是此demo如何调取数据进行瓦片切割分析处理等并未说明，经过几天的调试...，而上文中讲到框架正是通过此类来加载数据。...这应当就是GeoTrellis框架读取数据的方式，即在application.conf配置一个catalog.json文件的地址，然后在catalog.json文件记录具体的DataSource信息，通过此信息来获取数据...通过分析使用GeoTrellis框架下的多个demo可以发现均有catalog的踪迹，这应当是GeoTrellis读取数据的机制，catlog具体的工作模式还需后续继续研读源代码。...相关链接： 一、geotrellis使用初探 二、geotrellis使用（二）geotrellis-chatta-demo以及geotrellis框架数据读取方式初探
今天在写NCF代码的时候，发现网络上的代码有一种新的数据读取方式，这里将对应的片段剪出来给大家分享下。...原始数据 我们的原始数据保存在npy文件中，是一个字典类型，有三个key，分别是user，item和label： data = np.load('data/test_data.npy').item()...print(type(data)) #output 构建tf的Dataset 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices方法，将我们的数据变成...，在迭代数据的时候，就可以一次返回一个batch大小的数据： dataset = dataset.shuffle(1000).batch(100) print(type(dataset)) #output...get_next()，方法来源源不断的读取batch大小的数据了 def getBatch(): sample = iterator.get_next() print(sample)
为了和大家能使用同样的数据进行学习，建议大家可以从国家统计局的网站上进行下载。...网站：国家数据 (stats.gov.cn)如何加载数据当我们有了数据后，如何读取它里面的内容呢我们在根目录下创建一个data的文件夹，用来保存我们的数据，本次演示使用的数据集是行政区划我们可以点击右上角的下载图标进行下载为了演示.../data/年度数据.csv", encoding="utf-8", sep="\t")这里我们读取的是CSV文件，路径使用的是相对路径，由于这个csv并不是用逗号分隔的，而是用tab(制表符)分隔的，...我再试试读取excel格式的那个数据df2 = pd.read_excel("...../data/年度数据.xls")但是当你运行时，会发现报错，主要是因为，我们读取的excel格式比较老了，需要安装另一个库对他进行解析!
本系列演示如何使用 Rafy 领域实体框架快速转换一个传统的三层应用程序，并展示转换完成后，Rafy 带来的新功能。 《福利到！Rafy(原OEA)领域实体框架 2.22.2067 发布！》...《Rafy 领域实体框架示例(1) - 转换传统三层应用程序》 《Rafy 领域实体框架演示(2) - 新功能展示》 《Rafy 领域实体框架演示(3) - 快速使用 C/S 架构部署》 前言 支持一款与...使用 Rafy 领域实体框架开发的应用程序，可以在不变更一行代码的情况下，直接由大型数据库管理系统，移植到使用简单的 SqlCE 4 文件型数据库。...（关于选择使用 SQLCE 4 作为文件型数据库的原因，详见：《OEA 2.11 支持单机版数据库 - SQLite与SQLCE对比》。）...本文对应的示例代码在“4.使用 SQLCE4 文件型数据库”文件夹中。
昨天晚上突发奇想，弄了一个简易版的验证框架，用于进行数据实体的验证。...本篇文章分上下两篇，上篇介绍如果来使用这个验证框架，《下篇》介绍背后的设计原理和具体实现。 一、定义最简单的验证规则 我们先看看一个最简单的验证规则如何应用到对应的实体类型上。...，最外层是“逻辑或”的关系，所以我们仅仅使用了一个唯一的OrOrCompositeValidator。...采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[编程篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[设计篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[改进篇] 采用一个自创的"验证框架..."实现对数据实体的验证[扩展篇]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 参考： 如何使用python读取文本文件中的数字？...python读取txt各个数字 python 读取文本文件内容转化为python的list python：如何将txt文件中的数值数据读入到list中，且在list中存在的格式为float类型或者其他数值类型...python .txt文件读取及数据处理总结 利用Python读取txt文档的方法 Python之读取TXT文件的三种方法 python读取 .txt 文本内容以及将程序执行结果写入txt文件 Python...读取文件的方法 读写文本文件 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/139037.html原文链接：https://javaforall.cn
在许多方面，深度学习的表现都优于其他机器学习方法:图像识别、音频分类和自然语言处理只是其中的一些例子。这些研究领域都使用所谓的“非结构化数据”，即没有预定义结构的数据。...实体嵌入在这方面起着重要的作用。 结构化和非结构化数据 实体嵌入 在将神经网络与结构化数据进行匹配时，实体嵌入已经被证明是成功的。...例如，在Kaggle（大数据竞赛平台）的竞赛中，预测出租车行驶距离的获胜的解决方案使用实体嵌入来处理每一辆车的分类元数据。...同样，德国大型超市Rossmann预测商店销售的第三解决方案使用了一种比第一和第二解决方案更复杂的方法。该团队通过使用一个简单的前馈神经网络和实体嵌入来实现这种成功。...实体嵌入指的是在分类变量上使用这一原则，即一个分类变量的每一个类别都由一个向量表示。让我们快速回顾一下在机器学习中处理分类变量的两种常用方法。
Attribute）的方式应用到相应的数据实体类的属性上，ValidatorAttribute是这些特性的基类； ValidationError：在Validator进行数据验证的时候，如果数据实体对象顺利通过验证...Validator通过Validate方法对传入的数据实体进行验证，验证失败的错误结果以ValidationError对象的形式返回；通过将相应的Validator应用到数据类型的目标属性上的ValidatorAttribute...在《编程篇》我们可以看到没，我们最终是调用静态外观类Validation的Validate方法对数据实体对象进行验证的。...的方式定义验证消息模板，可以获得多语言文化的支持 其他 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[编程篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[设计篇] 采用一个自创的"验证框架..."实现对数据实体的验证[改进篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[扩展篇]
本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度 在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。...但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...这里使用的数据集由 350 张 jpg 图像组成。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
为此，我对这个“验证框架”进行了相应的改进，让CompositeValidator具有了解析“验证表达式”的能力。...为了让大家对此改进又一个深刻的认识，我们来对比之下对于同一个验证规则，改进前后有何不同。[源代码从这里下载] 一、改进前如何使用CompositeValidator？...二、在新的CompositeValidator中使用表达式来定义验证规则 如果你采用改进后的验证框架，上面的验证规则可以通过表达式的形式直接写在CompositeValidatorAttribute特性中...由于逻辑稍微有点复杂，有兴趣的朋友可以分析一下EnterLib的源码，也可以直接下载本验证框架的源代码分析表达式解析的逻辑。...验证框架"实现对数据实体的验证[编程篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[设计篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[改进篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证
在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输，除了预取和缓存之外，没有任何其他的简单优化方式。...但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...这里使用的数据集由 350 张 jpg 图像组成。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
关于“验证框架”，先后推出了《编程篇》、《设计篇》和《改进篇》，本不打算再写《XXX篇》的。但是今天收到两个园友的短消息，想了解一下如何定义自己的验证规则。...一、创建一个自定义Validator：StringLengthValidator StringLengthValidator数据实体类型的字符串属性进行校验，确保它的长度符合要求（比如小于或者等于数据库中该列的最大长度...最终通过特性的方式应用到数据实体类型的目标属性上实施验证，所以我们需要为StringLengthValidator定义相应的特性：StringLengthValidatorAttribute。...作为ValidatorElement的Validator同样通过自定义特性的方式应用到数据实体类型的目标属性上，所以我们也需要StringLengthValidator创建相应的ValidatorElementAttribute...验证框架"实现对数据实体的验证[编程篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[设计篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[改进篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证
关于Columbo Columbo是一款计算机信息取证与安全分析工具，可以帮助广大研究人员识别受攻击数据库中的特定模式。...该工具可以将数据拆分成很小的数据区块，并使用模式识别和机器学习模型来识别攻击者的入侵行为以及在受感染Windows平台中的感染位置，然后给出建议表格。...接下来，Columbo会将传入的数据进行拆分，并对其进行预处理，然后使用机器学习模型对受感染系统的路径位置、可执行文件和其他攻击行为进行分类。...4、最后，双击\Columbo目录中的“exe”即可启动Columbo。 Columbo与机器学习 Columbo使用数据预处理技术来组织数据和机器学习模型来识别可疑行为。...我们使用了不同的测试用例来训练该模型，并以最大限度提升了输出数据的准确性，以及减少误报的出现。但是，工具输出的假阳性依然会存在，因此我们目前仍在定期更新模型。
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