刘耀铭同学元数据系列作品的第三篇，大家支持！ 今天跟大家谈谈数据库中的元数据 数据库中的元数据无非就是对数据库中数据的描述与定义。...现在换成数据库，在关系型数据库管理系统 (DBMS) 中，元数据描述了数据的结构和意义。...比如在管理，维护Mysql 或者是开发数据库应用程序的时候，我们经常要获取一些涉及到数据库架构的信息： 数据库中的表和视图的个数以及名称； 表或者视图中列的个数以及每一列的名称、数据类型、长度、精度、描述等...那么在mysql中如何获取数据库的元数据呢？...数据库里查询相关表 INFORMATION_SCHEMA是MySQL自带的一个系统数据库，它里面存储了所有的元数据，通过select里面的相关表就可以获取你想要的元数据。
使用标准R函数和您选择的开发环境，使用CDlastic JDBC Driver for Elasticsearch分析Elasticsearch数据。...您可以在任何可以安装R和Java的计算机上使用纯R脚本和标准SQL访问Elasticsearch数据。...您可以使用适用于Elasticsearch的CData JDBC驱动程序和RJDBC软件包来处理R中的远程Elasticsearch数据。...通过使用CData驱动程序，您可以利用为经过行业验证的标准编写的驱动程序来访问流行的开源数据R语言。...类路径：将其设置为驱动程序JAR的位置。默认情况下，这是安装文件夹的lib子文件夹。 DBI函数（例如 dbConnect 和dbSendQuery ）提供了用于在R中写入数据访问代码的统一接口。
集合 集合就是 MongoDB 文档组，类似于 RDBMS （关系数据库管理系统：Relational Database Management System)中的表格。...集合存在于数据库中，集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。...比如，我们可以将以下不同数据结构的文档插入到集合中： {"site":"www.baidu.com"} {"site":"www.google.com","name":"Google"} {"site...删除之后，你必须显式的重新创建这个 collection。 在32bit机器中，capped collection 最大存储为 1e9( 1X10的9次方)个字节 元数据 数据库的信息是存储在集合中。...dbname.local.sources}包含复制对端（slave）的服务器信息和状态。 对于修改系统集合中的对象有如下限制。 在{{system.indexes}}插入数据，可以创建索引。
在 Hadoop 中，元数据管理主要集中在 NameNode 上。NameNode 负责存储文件系统的命名空间信息，包括目录结构、文件属性以及块的位置信息等。...为了确保高效和可靠的元数据管理，可以采取以下措施来优化 NameNode 的元数据存储：1. 配置合适的内存大小NameNode 的性能很大程度上取决于其可用的内存大小。...确保 NameNode 有足够的内存来缓存文件系统元数据是非常重要的。...优化文件系统结构减少小文件数量：小文件会占用大量的元数据空间。可以通过合并小文件或使用 SequenceFile、Parquet 等格式来减少小文件的数量。...这不仅提高了系统的可靠性，还可以通过负载均衡进一步优化元数据管理。8. 监控和调优定期监控 NameNode 的性能指标，如内存使用情况、CPU 使用率、网络带宽等。
metawho是一个非常简单的R包，实现了deft 元分析方法（见后面参考文献），相比于之前的元分析方法，deft方法先在研究内进行比较，然后再评估所有研究结论的一致性。...该方法被我用于19年发表的文章（见参考文献）中，不过当时我是基于metafor包用几行代码试了一下，然后用邮件咨询文章作者，他使用的是Stata，开发了一个叫ipdmetan的包（比我厉害多了~），最后也是使用...因为Stata的结果和我使用几行代码的结果一致，所以我在去年7，8月左右想实现一个R版本，在Github创建了相应的仓库。...因为对元分析一知半解，当时对包开发也是力不从心，后面请教作者想了解下它开发的stata包的结构也没用回信，此时就不了了之了。...于是我就简单粗糙地造了一个，就有了真正可以用的metawho package，并把我文章的数据放在里面重复了一下结果。
02AutoMQ 需要哪些元数据KV 元数据在之前的文章中（AutoMQ 如何做到 Apache Kafka 100% 协议兼容 2），我们介绍过了 AutoMQ 的存储层如何基于 S3Stream 3...，通过 KRaft 层持久化后将状态更新到内存中，并同步更新到各个 Broker 的元数据缓存。...分区数据读取分区数据的读取同样会转换为对 Stream 的读取，当需要读取的数据段已不再存在于节点缓存中时，就需要向对象存储发起读取，而通过上文介绍的分区写入流程，我们已经知道元数据中已经保存了 Stream...各数据段所在的 Object，此时只需从元数据中索引出需要读取的数据段对应的 Object 列表，再向对象存储发起读取请求即可。...当对 StreamObject 的遍历退出后，若此时还未满足期望的读取范围，则意味着接下来的数据存在于 StreamSetObject 中，从上述元数据介绍中我们知道，Stream 元数据中记录了 Ranges
之前我学习和自己分析时就遇到过，尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题（这类数据明显不服从正态分布），可以使用正态性检验，或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的，如果一样就不要这个了。...所遇到的问题： 分析两个样本之间是否存在差异，每个样本三个重复。现在用的是t.test，但有些样本三个重复的值一样（比如有0,0,0或者2,2,2之类的），想问下像这种数据应该用什么检验方法呢？...以下是我的回答： 数据是恒量是无法做t检验的，因为计算公式分母为0（不懂的看下统计量t的计算公式，一般标准差/标准误为分母，所以恒量是不能算的）。...，如果出问题，返回相应的NA，这样我们可以算完后再检查数据。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r
我们今天介绍一个基于SNP共位点信息集合也就是对应的基因，用于GWAS多研究的元分析工具包seqMeta。该包可以适应不相关个体的连续、二进制和生存结果，以及相关个体的连续结果。...数据变量来源于后面的data数据。 SNPInfo 指的是SNPs和基因对应的数据矩阵，构成是Name和Gene。 Data 指的是和样本一一对应的其它临床信息。成为SNP分析的协变量数据源。...我们来看下包中自带的实例： data(seqMetaExample)#包含了我们上面所需的几个数据参数。...其中主要的参数： Wts主要指的是SNPInfo中的权重值的设定。...3. burdenMeta 元负担分析。主要是基于纳入的mafRange对SNPInfo进行加权处理。确定引入的burden。 ?
1、数据的导入 导入文本文件 使用read.table函数导入普通文本文件 read.table(file,header=FALSE,sep="",...)...read.csv("3.xxx", header=FALSE, sep=","); #指定分隔符 data3 <- read.csv("3.xxx", header=FALSE, sep="\t") 2、数据的导出
在hive的安装目录下，进入conf目录，创建一个hive-site.xml文件 根据官方文档配置参数，拷贝数据到hive-site.xml文件中 https://cwiki.apache.org/confluence.../display/Hive/AdminManual+MetastoreAdmin 注意：先创建一个metastore数据库，字符集要用latin1 ?...启动hive（别忘了先启动hdfs和yarn~~） start-dfs.sh start-yarn.sh hive 创建一张表，试试看元数据能否保存到MySQL里 ?...从上图中，可得知 元数据的结构 表的信息都存储在tbls表中，通过db_id和dbs表中的库进行外键约束！ 库的信息都存储在dbs表中！...字段信息存在在column_v2表中，通过CD_ID和表的主键进行外键约束！
什么是元数据？元数据（Metadata）是指描述数据的数据，即关于数据的信息。元数据提供了有关数据的结构、内容、质量、位置、所有权、用途等信息。...在集群环境中，与 cluster 相关的元数据可能包括：节点信息（Node Information）：节点的名称、IP 地址、端口号、状态等。...常见的保存方式包括：数据库：将元数据存储在关系型数据库或 NoSQL 数据库中。文件系统：将元数据以文件的形式存储在文件系统中。内存：将元数据存储在内存中，适用于需要高性能访问的场景。...分布式存储系统：将元数据存储在分布式存储系统中，如 Hadoop 的 HDFS、Cassandra 等。元数据在 cluster 中是如何分布的？...在集群环境中，元数据的分布方式通常有以下几种：集中式存储：所有节点共享一个中央元数据存储系统，每个节点通过网络访问该存储系统。这种方式便于管理和维护，但可能存在单点故障的风险。
功能介绍 大数据时代，我们需要一个强大的软件Runing!!!R语言出现了!!!这里是R语言最好的学习交流平台，包括R语言书籍，R语言课程，R语言程序包使用，教你获取数据，处理数据，做出决策！！...1 万亿元 每款能成功面市的新药的平均研发时间是 12 年 平均每款药物的研发成本约为 50 亿元 实验室中筛选的化合物只有大约 1/1000 能够进入到人体试验阶段 ?...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、...回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！...专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
来源：IP Oktoberfest 2021 主讲人：Nikita Nagorniy 内容整理：张志宇 本次演讲中， Nikita Nagorniy 介绍了 NMOS 在组播流中处理元数据交换的应用。...如果更改视频源上的视频/音频设置，显示器内容也随之改变。 从用户的角度看，上述的这些工作是自动完成的。这要归功于元数据交换技术 —— EDID 和 InfoFrames 。...承载这些信息的元数据格式就是 EDID ( Extended Display Identification Data ) 。...InfoFrames 工作原理 当视频源接收到 EDID 后，同样会向显示器传输信息，例如即将发送给显示器的视频的分辨率和帧率。承载这些信息的元数据格式是 InfoFrames 。...元数据交换让视频源知道显示器的需求，也让显示器知道视频源正在传输的是什么。但实际上仍会有一些与 EDID 相关的问题存在。通常显示设备会有很多不同的 EDID 实现，这有时会导致源和显示器的不兼容。
获取和整理NASA元数据 制作DocumentTermMatrix LDA主题建模 探索建模 每个文档都属于哪个主题？...将主题建模连接到关键字 ---- NASA有32,000多个数据集，并且NASA有兴趣了解这些数据集之间的联系，以及与NASA以外其他政府组织中其他重要数据集的联系。...有关NASA数据集的元数据有JSON格式在线获得。让我们使用主题建模对描述字段进行分类，然后将其连接到关键字。 什么是主题建模？ 主题建模是一种无监督的文档分类方法。...在本文中，每个数据集描述都是一个文档。我们将看看是否可以将这些描述文本作为主题进行建模。 获取和整理NASA元数据 让我们下载32,000多个NASA数据集的元数据 。...行对应于文档（在本例中为描述文字），列对应于术语（即单词）；它是一个稀疏矩阵。 让我们使用停用词来清理一下文本，以除去HTML或其他字符编码中残留的一些废话“词”。
Lua中每个值都可具有元表。 元表是普通的Lua表，定义了原始值在某些特定操作下的行为。你可通过在值的原表中设置特定的字段来改变作用于该值的操作的某些行为特征。...例如，当数字值作为加法的操作数时，Lua检查其元表中的"__add"字段是否有个函数。如果有，Lua调用它执行加法。 我们称元表中的键为事件（event），称值为元方法（metamethod）。...前述例子中的事件是"add"，元方法是执行加法的函数。 可通过函数getmetatable查询任何值的元表。 可通过函数setmetatable替换表的元表。...不能从Lua中改变其他类型的元表（除了使用调试库）；必须使用C API才能做到。 表和完整的用户数据具有独立的元表（尽管多个表和用户数据可共享元表）；每种其他类型的所有值共享一个元表。...所以，所有数字共享一个元表，字符串也是，等等。 元表可以控制对象的数学运算、顺序比较、连接、取长、和索引操作的行为。元表也能定义用户数据被垃圾收集时调用的函数。
获取和整理NASA元数据 制作DocumentTermMatrix LDA主题建模 探索建模 每个文档都属于哪个主题？...将主题建模连接到关键字 ---- NASA有32,000多个数据集，我们有兴趣了解这些数据集之间的联系，以及与NASA以外其他政府组织中其他重要数据集的联系。...获取和整理NASA元数据 让我们下载32,000多个NASA数据集的元数据 。...行对应于文档（在本例中为描述文字），列对应于术语（即单词）；它是一个稀疏矩阵。 让我们使用停用词来清理一下文本，以除去HTML或其他字符编码中残留的一些无用“词”。...我们可以看到在这些描述文本中占主导地位的词“数据”是什么。从关于土地和土地的词语到关于设计，系统和技术的词语，这些词语集合之间确实存在着有意义的差异。
R的数据类型 R中包含三种最基本的数据类型 字符型（character） "a"，"abc"，"1"，"小明"，'大强' 数值型 （numeric） 1,2,3,100,10086 逻辑型（logical...） TRUE FALSE NA 可以看出，字符型数据是在双引号或单引号中括起来的内容；数值型就是数字；逻辑型包括三个TRUE，FALSE和NA。...想判断一个数据是什么数据类型可以用class() x <- 1 y <- 'a' z <- TRUE class(x) class(y) class(z) -----------------------...------- > class(x) [1] "numeric" > class(y) [1] "character" > class(z) [1] "logical" 判断一个数据是否是某个类型的数据...= 大于， 小于， 小于等于， 大于等于， 等于， 不等于 可用于判断两个数据的大小关系，返回逻辑值 逻辑运算 或&：都是TRUE为TRUE，只要有一个是FALSE就为
其他相关文章： 元数据概念 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 上一遍我们了解了什么是元数据，即元数据的定义，我们知道了元数据是对数据的描述以及解释，它用来说明数据内容质量状况和其他特征的背景信息...元数据做到了对数据仓库有效的数据存储与管理； 2、元数据可以帮助用户理解数据仓库的数据 元数据为运行时的系统提供了统一的可读的系统模型，系统运行时可以使得实体对象通过运行时的元数据模型来得知自身的结构、...3、元数据是保证数据质量的关键 元数据做到了对数据仓库结构的描述，仓库模式试图，维，度量，层次结构，到处数据库的定义，以及数据集市的位置和内容。...6、元数据是生成其他数据模型的基础，有了元数据，就可以借用相应的代码生成器或者相应的工具生成可直接使用的其他数据模型和代码信息。...7、元数据可以为运行中的系统提供统一的可读的系统模型，使系统在运行时可以使那些实体对象通过元数据来了解其本身的特征、结构、地位以及其他对象之间的关系等。这样可以从一个新的角度来理解、设计和开发系统。
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。...绘制boxplot的时候，我们也可以根据因子来将数据分成两组。
元类 什么是元类 我们创建一个类目的是为了创建该类的实例对象，而元类就是用来创建类的。换个理解方式就是，元类就是创建类的类。...在python中可以使用type函数创建一个类，参考 python中type的用法 ，用法如下： tpye(name, bases, dict) name 类名 bases 父类的元组 dict 类的属性方法和值组成的键值对...实际上 type() 函数就是一个元类，是python默认用来创建所有类的元类。...__class__) 可以得出所有类都是通过 type 类创建的， 而type就是python自带的元类。...__metaclass__ 属性用来指定当前类的元类，所以我们可以指定 __metaclass__ 属性的值，来自定义元类。
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