JSON作为结构化的数据，目前越来越受到开发者的爱戴，它简单灵活易于理解。是作为储存数据的一种比较使用的一种格式，greenplum最新版本已经很好的支持了JSON和JSONB类型的数据
概述：介绍PostgreSQL 中的 JSONB 是数据库管理向前迈出的一大步。它混合了 NoSQL 和常规数据库的最佳部分。本文着眼于 JSONB 在 PostgreSQL 中的作用，以及它如何与 Entity Framework Core 连接，帮助开发人员构建严重依赖数据的复杂应用程序。了解 PostgreSQL 中的 JSONB什么是 JSONB？JSONB 代表 JSON Binary，是 PostgreSQL 中用于存储 JSON 数据的一种专用数据格式。它与 PostgreSQL 中的传统 json 数据类型不同，因为它以分解的二进制格式存储数据。这种格式允许高效的数据处理，因为它消除
2022年4月8日 Andrew Dunstan 在关于POSTGRESQL 15 的功能中，提到功能主要有两个
如前几节所述，Citus 是一个扩展，它扩展了最新的 PostgreSQL 以进行分布式执行。这意味着您可以在 Citus 协调器上使用标准 PostgreSQL SELECT 查询进行查询。 Citus 将并行化涉及复杂选择、分组和排序以及 JOIN 的 SELECT 查询，以加快查询性能。在高层次上，Citus 将 SELECT 查询划分为更小的查询片段，将这些查询片段分配给 worker，监督他们的执行，合并他们的结果（如果需要，对它们进行排序），并将最终结果返回给用户。
上面代码中的sorted是集合函数，可方便地进行排序。"(参数)->函数体"的写法即Lambda表达式，可以简化匿名函数的定义。两个sorted函数连在一起用属于链式编程风格，可以使多步骤计算变得直观。
模式意图 提供一个方法按顺序遍历一个集合内的元素，而又不需要暴露该对象的内部表示。 应用场景 1 访问一个聚合的对象，而不需要暴露对象的内部表示 2 支持对聚合对象的多种遍历
多个对象聚集在一起形成集合的概念，所以集合对象也叫容器，包含 n 多对象的池子一样。集合对象需要提供一些方法，使得可以顺序访问内部对象。集合对象常见的问题分为两类，一是把一种集合对象转换为另外一个集合对象，由于集合对象各自的遍历集合不同，这里就需要修改客户端代码了（违背开闭原则）；二是集合本身不变，迭代方法改变，这个时候需要修改集合对象。这两个问题都涉及到需要修改代码，也就违背了开闭原则（能够在不修改代码的情况下对功能进行扩展，开闭原则其实是需要把不变的与易变的进行分割）。针对这样的问题，在客户端和集合对象之间增加一个迭代子这么一个中间层，使得客户端和集合对象之间由直接变成间接，降低耦合力度。
一、迭代器模式 1、基础概念 迭代器模式又叫游标模式，是对象的行为模式。迭代器模式可以顺序地访问一个聚集中的元素而不必暴露聚集的内部表象。 2、模式图解 3、核心角色 Iterator：迭代器角色
概述 概念：在阎宏博士的《JAVA与模式》中关于迭代子模式的定义是这样的：迭代子模式又叫游标(Cursor)模式，是对象的行为模式。迭代子模式可以顺序地访问一个聚集中的元素而不必暴露聚集的内部表象（internal representation）。 迭代子模式的意图及组成 迭代子模式有两种实现方式，分别是白箱聚集与外禀迭代子和黑箱聚集于内禀迭代子。 白箱聚集与外禀迭代子 如果一个聚集的接口提供了可以用来修改聚集元素的方法，这个接口就是所谓的宽接口。 如果聚集对象为所有对象提供同一个接口，也就是宽接口的话，当
概述 概念：在阎宏博士的《JAVA与模式》中关于迭代子模式的定义是这样的：迭代子模式又叫游标(Cursor)模式，是对象的行为模式。迭代子模式可以顺序地访问一个聚集中的元素而不必暴露聚集的内部表象（internal representation）。 迭代子模式的意图及组成 迭代子模式有两种实现方式，分别是白箱聚集与外禀迭代子和黑箱聚集于内禀迭代子。 白箱聚集与外禀迭代子 如果一个聚集的接口提供了可以用来修改聚集元素的方法，这个接口就是所谓的宽接口。 如果聚集对象为所有对象提供同一个接口，也就是宽接口的话
数据科学是一个跨学科领域，具有各种应用，并且在解决具有挑战性的社会问题方面具有巨大潜力。通过建立数据科学技能，您可以赋予自己参与和引领塑造您的生活和整个社会对话的能力，无论是与气候变化作斗争、推出多样性倡议，还是其他方面。
数据分析中pandas的小技巧，快速进行数据预处理，欢迎点赞收藏，持续更新，作者：北山啦
本文中记录Pandas操作技巧，包含： 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理：Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas as pd # axis参数：0代表行，1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件导入数据
在做性能监控的时候，如果能把监控的CPU和内存增长变化用图表展示出来会比较直观，花了点时间用Python实现了下，来看下怎么用Python绘制Android CPU和内存变化曲线，生成增长曲线图表的PNG图片。
迭代子模式 一、 概述 二、 结构 1.白箱聚集与外禀迭代子 2.黑箱聚集与内禀迭代子 主动迭代子和被动迭代子 静态迭代子和动态迭代子 Fail Fast Fail Fast在JAVA聚集中的使用 迭代子模式的优点 一、概述 1.定义 迭代子模式又叫游标(Cursor)模式，是对象的行为模式。迭代子模式可以顺序地访问一个聚集中的元素而不必暴露聚集的
这步使用正则提取出每个日期字符串，[\d.]+表示连续的数字或.用于匹配时间字符串，两个时间之间的连接字符可能是到或至。
不管是业务数据分析 ，还是数据建模。数据处理都是及其重要的一个步骤，它对于最终的结果来说，至关重要。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程七(内容来源：Spring中国教育管理中心）
从上述的例子中不难看出，想要实现分组操作，必须明确三个要素：分组依据分组依据、数据来源数据来源、操作及其返回结果操作及其返回结果。同时从充分性的角度来说，如果明确了这三方面，就能确定一个分组操作，从而分组代码的一般模式：
今天要说的迭代器模式，实际上就是Java已经为我们实现好了，那就是Java的Iterator类。包括很多编程语言也有自己的迭代器类，但同时它也是一个设计模式，所以在我们实现迭代器模式的时候实际上就是在实现一个迭代器类。 我们先来了解何为迭代器？其实你把它简单理解为for循环也没什么问题，可以说是它是for循环的高级形式。它提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素，而又不暴露该对象的内部表示。我们为它提供开始、下一个、是否结束等方法。 定义一个迭代器接口，包含以下方法。 1 package day_28_
MEDIAN 中位数(一组数据按从小到大的顺序依次排列,处在中间位置的一个数或最中间两个数据的平均数) 写成genericUDAF的形式
用户自定义聚合函数(UDAF)支持用户自行开发聚合函数完成业务逻辑。从实现上来看 Hive 有两种创建 UDAF 的方式，第一种是 Simple 方式，第二种是 Generic 方式。
本文主要是介绍3个Pandas中很实用的函数：apply + agg + transform
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
这道题最简单的解法，相信大部分用过pandas的朋友都会，林胖也马上发出了自己的答案：
迭代器是为容器服务的，例如Collection、Map等，迭代器模式就是为解决遍历这些容器中的元素而生。
本文主要是给大家介绍3个Pandas日常高频使用函数：apply + agg + transform。
本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式，在pandas中，这种合并使用merge以及join函数实现。 先来看下面的例子： df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':range(7)}) df2 = pd.Dat
注意:不会按照保存的顺序存储数据（顺序不定），遍历时不能保证下次结果和上次相同。且向HashSet集合中添加元素，HashSet add方法实质是map全局变量调用了put方法，将数据存到了key，因为HashMap的 key不允许，所以HashSet添加的元素也不允许重复。
迭代器是为容器服务的，那什么是容器呢？ 能容纳对象的所有类型都可以称之为容器，例如Collection集合类型、Set类型等，迭代器模式就是为解决遍历这些容器中的元素而诞生的
本文主要研究一下storm的AggregateProcessor的execute及finishBatch方法
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍如何运用QJson组件的实现对JSON文本的灵活解析功能。
用整数表示的方法称为分类或者字典编码表示法，不同值的数组称为分类、字典或者数据集。
工作中最近常用到pandas做数据处理和分析，特意总结了以下常用内容。 pandas常用速查 引入依赖 # 导入模块 import pymysql import pandas as pd import numpy as np import time # 数据库 from sqlalchemy import create_engine # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 如果你的设备是配备Retina屏幕的mac，可以在jupyter notebook中，使用下
在项目日常开发中常常会遇到JSONArray和JSONObject的转换，很多公司刚入职的小萌新会卡在这里，今天和大家分享一下，有更厉害的大佬也可以指教一下！话不多说上硬菜
由于c语言中，没有直接的字典，字符串数组等数据结构，所以要借助结构体定义，处理json。如果有对应的数据结构就方便一些， 如python中用json.loads(json)就把json字符串转变为内建的数据结构处理起来比较方便。
在Hive中,用户可以自定义一些函数,用于扩展HiveQL的功能,这类函数分为三大类:
观察该类的继承与实现关系，不难发现，JSONObject 实现了 Map 接口，而 json 对象中的数据都是以”键：值”对形式出现，可以猜想， JSONObject 底层操作是由Map实现的。
执行结果如下，可见guangdong的guangzhou和shenzhen总长度为17，jiangsu的nanjing为7，shanxi的xian和hanzhong总长度12，符合预期：
参考资料：https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
Kotlin的设计初衷是开发效率更高的Java，可以适用于任何Java涉及的应用场景，除了常见的信息管理系统，还能用于WebServer、Android项目、游戏开发，通用性比较好。Scala的设计初衷是整合现代编程范式的通用开发语言，实践中主要用于后端大数据处理，其他类型的项目中很少出现，通用性不如Kotlin。SPL的设计初衷是专业的数据处理语言，实践与初衷一致，前后端的数据处理、大小数据处理都很适合，应用场景相对聚焦，通用性不如Kotlin。
闲话不多说，我们直接用数据说话。（因为绝大多数同学都只是关心一下结果，后面再给大家演示数据是怎么得到的） 按照CSDN的要求：
对于dataframe的groupby聚合函数来说，我们适当了解下语法糖，会对数据分析起到事半功倍的效果。 对分组进行迭代 首先看下各字段的类型 import numpy as np import pandas as pd import pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='test', port=3306, charset='utf8') jianshu = pd.read_sq
JSON学习-使用cJSON解析 使用cJSON解析JSON字符串 一、为何选择cJSON 我们在使用JSON格式时，如果只是处理简单的协议，可以依据JSON格式，通过对字符串的操作来进行解析与创建。然而随着协议逐渐复杂起来，经常会遇到一些未考虑周全的地方，需要进一步的完善解析方法，此时，使用比较完善的JSON解析库的需求就提出来了。 基于方便引用的考虑，我们希望这个JSON解析库是用C语言实现的。同时，为了避免太过复杂的C源码包含关系，希望最好是一个C文件来实现。通过
对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 关系型数据库和SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数据进行连接、过滤、转换和聚合。但是，像SQL这样的查询语言所能执行的分组运算的种类很有限。在本章中你将会看
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