在前面2篇文章使用 Kotlin 和Spring Boot 2.0快速开发REST API接口和使用 Kotlin 和Spring Boot 2.0快速开发REST API客户端介绍了如何使用简单代码快速实现...REST API的服务端接口及客户端应用。...此文简单介绍如何使用Postman快速完成REST API接口的数据交互及调试工作，Postman的下载地址：https://www.getpostman.com/ 就像其主页上说明的一样，Postman...回到正题，实现数据交互，我们需要在REST API服务端实现针对不同类型HTTP请求的响应机制，其中常见的HTTP请求类型包括GET，POST，DELETE，PUT等，前面我们的接口仅实现了针对不带参数的...以下我们声明一个RestBookHandler对象来受理来自REST API的POST请求： @Component class RestBookHandler(val bookRepository: BookRepository
1.SparkSql SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala...SparkSql提供了DataSource API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等...SparkSql中的谓词下推有两层含义，第一层含义是指由谁来完成数据过滤，第二层含义是指何时完成数据过滤。...上边提到，我们可以通过封装SparkSql的Data Source API完成各类数据源的查询，那么如果底层数据源无法高效完成数据的过滤，就会执行全局扫描，把每条相关的数据都交给SparkSql的Filter...如果底层数据源在进行扫描时能非常快速的完成数据的过滤，那么就会把过滤交给底层数据源来完成（至于哪些数据源能高效完成数据的过滤以及SparkSql又是如何完成高效数据过滤的则不是本文讨论的重点，会在其他系列的文章中介绍
在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理（一）》中，我们介绍了一些基本的概念，并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。...来分析一下LT.id>1下推到左表进行数据过滤的结果,经过LT.id>1过滤后，左表变为： ? 此时再和右表进行左连接，左表id为2的行，在右表中能找到id为2的行，则连接结果如下： ?...条件下推过滤了左表整整50%的数据（相当牛，虽然只过滤了一条）。究其原因，是因为在SparkSQL中，把以上的查询解析成了如下的子查询： ?...可以过滤掉一半的数据呢。SparkSQL中的等价处理语句是： ? 可以看出，也是解析成了一个非相关子查询来处理的。 4.右表join中条件不下推 这个应该是最违反常规理解的查询了，查询语句如下： ?...可以看出，在SparkSQL中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果，而这种错误结果又不易发觉，所以使用时要格外小心
转自：vivo互联网技术 作者：李勇 1.SparkSql SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理...SparkSql提供了DataSource API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等...SparkSql中的谓 词下 推有两层含义，第一层含义是指由谁来完成数据过滤，第二层含义是指何时完成数据过滤。...上边提到，我们可以通过封装SparkSql的Data Source API完成各类数据源的查询，那么如果底层 数据源无法高效完成数据的过滤，就会执行全扫描，把每条相关的数据都交给SparkSql的Filter...)；如果底层数据源在进行扫描时能非常快速的完成数据的过滤，那么就会把过滤交给底层数据源来完成，至于哪些数据源能高效完成数据的过滤以及SparkSql又是如何完成高效数据过滤的则不是本文讨论的重点，会在其他系列的文章中讲解
Spark DataSource API 的提出使得各个数据源按规范实现适配，那么就可以高效的利用Spark 的计算能力。...接口的获取方式用标准的DataSource API 来实现，其次提供一个能够做如上合并规则的模块，并且允许配置。...最后实现的效果参看： Rest DataSource 实现代码可以参看：RestJSONDataSource 实现目标 先看看DataSource API 的样子： val df = SQLContext.getOrCreate...rest 代表支持的是rest作为接口，json则代表rest接口的数据是json格式的，包的命名让人一目了然。...总结 Spark DataSource API的提出，给Spark 构建生态带来了巨大的好处。各个存储系统可以实现统一标准的接口去对接Spark。
API福音！Apollo发布REST API连接器，GraphQL轻松集成！Router 2.0性能飙升10倍，GraphOS免费计划助力云原生微服务和SaaS产品编排。...但是，尽管组织长期以来一直寻求将 REST API 与 GraphQL 集成，但单独集成每个 API 的过程仍然是一个普遍且持续存在的痛点。...正如 GraphQL 已成为连接 REST API 的现代、基于标准的方式一样，GraphQL 最终也不会取代 REST API。REST API 也具有 GraphQL 可能无法提供的功能。...相比之下，REST 鼓励一种更面向资源的方法来组织和部署服务，通常沿着域边界进行。它更侧重于对实体关系进行建模，而不是以需求驱动的方式向客户端提供数据。...“我们上周宣布的 REST 连接器的动机是，现在行业中存在一个巨大的痛点，我们每家公司都有 20 多年的‘80 只眼睛’。” 要管理的大多数 API 都是 REST，但也有其他的。
SparkSQL数据抽象 引入DataFrame 就易用性而言，对比传统的MapReduce API，Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。...为了解决这一矛盾，Spark SQL 1.3.0在原有SchemaRDD的基础上提供了与R和Pandas风格类似的DataFrame API。...针对RDD、DataFrame与Dataset三者编程比较来说，Dataset API无论语法错误和分析错误在编译时都能发现，然而RDD和DataFrame有的需要在运行时才能发现。 ?...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： ?...首先, SparkSQL 大部分情况用于处理结构化数据和半结构化数据, 所以 SparkSQL 可以获知数据的 Schema, 从而根据其 Schema 来进行优化。
SparkSQL是Spark新推出来的一个模块。关于SparkSQL的八卦其实知道的不多，但是技术上倒能说几句。 早先我文章提到了Shark是个失败的作品。这个观点从Shark出来不久我就这样觉得了。...SparkSQL最主要的东西有两个，一个是DataFrame全面取代了RDD。我必须为这个叫声好。...作为一个根红苗正的关系数据库思想熏陶出来的人，带有RDD的Spark总给我一种干爹干妈做的数据处理的产品的感觉。用上DataFrame顿时有回到亲爹亲妈做的产品的感觉。...作为在好几个optimizer里改过code的人，这个optimizer一看就是关系数据库的套路。有logical的pass有physical的pass。但是我觉得有几点是不同的。...至于CodeGen成JVM bytecode，自从有了LLVM在数据库里面折腾，就算不上特别的惊艳了。但是起码的好处是不管什么语言无论是python还是java用SparkSQL，性能差距都不大了。
SparkSession：Spark2.0中引入了SparkSession的概念，它为用户提供了一个统一的切入点来使用Spark的各项功能，用户不但可以使用DataFrame和Dataset的各种API...DataFrame和Dataset DataFrame： 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据据集，类似于传统数据库听二维表格，DataFrame...带有Schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...每个Dataset都有一个称为DataFrame的非类型化的视图，这个视图是行的数据集。...people.json")// val people = spark.read.json() people.show() spark.stop() } } 特别注意 如果需要连接数据的话
parquet数据 hive表数据 mysql表数据 hive与mysql结合 1.处理parquet数据 启动spark-shell: spark-shell --master local[2] -...= spark.read.format("parquet").load(path) userDF.printSchema()//打印DataFrame的Schema userDF.show()//显示数据...在spark-shell模式下， spark.sql("show tables").show //显示表 spark.table("emp").show //显示emp表的数据 spark.sql(...dbtable "hive.TBLS", user 'root', password 'root', driver 'com.mysql.jdbc.Driver' ) 4.hive和mysql数据源数据查询...由于hive加载的数据，和mysql加载的数据源，都可以抽象为DataFrame，所以，不同的数据源可以通过DataFrame的select，join方法来处理显示。
当我做了很多Spark Core练习，喜欢写map、reduce，后来又开始用SparkSQL ，感觉SQL比mapReduce简洁优雅很多。...数据集介绍 These files contain 1,000,209 anonymous ratings of approximately 3,900 movies made by 6,040 MovieLens...users who joined MovieLens in 2000. 2000年，100万条电影评价数据集，包括3900部电影和6040个用户。...select from tableA join tableB on tableA.XX = tableB.xx on 后面是连接条件。...else return false; } ) 总结 本文通过电影数据集分析代码
一、Spark SQL概述 1、DataFrame 与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。...然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。...2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...二、SparkSQL程序 1、user.json json {"id" : "1201", "name" : "satish", "age" : "25"} {"id" : "1202", "name"
搜索了一下，发现KEGG数据库的rest API，比如 http://rest.kegg.jp/get/hsa05034 (点击阅读原文可以直达) 本来准备读入到R里面，然后自己解析，发现其实已经有了R
简介 Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，使用Kibana可以查询、查看并与存储在ES索引的数据进行交互操作，使用Kibana能执行高级的数据分析，并能以图表、表格和地图的形式查看数据...server.host：要允许远程用户连接到Kibana，需要将该参数设置为一个非环回地址。 通过ifconfig命令查看该地址： ? 启动Kibana 1.首先启动Elasticsearch。...Kibana使用 成功启动Kibana后，可以使用Kibana的Dev Tools进行Elasticsearch的REST API调用： ? 如查询Elasticsearch中的索引信息： ?...后续REST API的调用都将采用这种方式。 索引操作 接下来以user索引为例，简单介绍下索引的基本操作。...来完成文档的批量操作，Bulk API的每一个命令占用两行，每行都应该以\r\n结束。
E生活便民是国内最早开始做API数据便民服务平台的提供商之一，经过多年不断的创新发展，目前已发展成为国内领先的API数据便民服务平台提供商。...E生活便民是国内最早开始做API数据便民服务平台的提供商之一，经过多年不断的创新发展，目前已发展成为国内领先的API数据便民服务平台提供商。...除了强大的全类目支撑，E生活便民所拥有的API数据便民接口目前已经覆盖了全国(除港、澳、台以外)的所有地区，真正意义上实现了API数据便民接口的全类目、全覆盖。...为了进一步的提升便民数据平台资源水平，E生活便民数据服务平台先后与支付宝、财付通、银联商务、中国移动、中国电信、中国联通、聚合数据、腾讯游戏、工商银行等中国大型的流量主达成了战略合作伙伴关系。...通过与这些大流量主的战略合作，E生活便民数据服务平台的接口服务类目及覆盖范围得到了进一步扩充，在数据便民业务方面形成了独霸的局面。
，也就是一个单元格添加一个数据，所以直接用shell命令插入数据效率很低，在实际应用中，一般都是利用编程操作数据。...查询数据 HBase中有两个用于查看数据的命令： get命令，用于查看表的某一行数据； scan命令用于查看某个表的全部数据 示例 get 'student','95001' get 'student'...tablename); return conn.getTable(tableName1); } /** * 添加值 * @param conn 连接...* @param conn 连接 * @param tablename 表名 * @param namespace 命名空间 * @param rowkey 行键...* @param conn 连接 * @param tablename 表名 * @param rowkey 行键 * @throws IOException
构建高性能 REST API：关键策略与实战引言在如今的互联网应用中，REST API 就像是后台系统的“生命线”，承载着各种数据流转和业务逻辑的交互。...但很多开发者在构建 API 时，往往忽视性能优化，导致接口响应慢、服务器压力大、用户体验不佳。今天，我就来聊聊如何构建一个高性能的 REST API，并分享一些实践经验。一、设计上的性能优化1....精简 API 设计API 设计要遵循“少即是多”的原则：减少不必要的数据返回：只返回客户端真正需要的数据，避免冗余字段。分页处理：对于大量数据查询，使用分页，而不是一次性返回所有数据。...采用连接池减少数据库连接开销每次请求都建立新的数据库连接会导致大量性能损耗。使用连接池可以复用已有连接，降低数据库负载。...结语优化 REST API 的过程，就像是调整赛车的引擎，每个细节都可能影响最终的性能。
离线计算的调度任务以 beeline 的方式使用 Thrift Server，同时其他平台应用以 JDBC 的连接接入服务，比如提供 Ad-hoc 查询服务应用，数据质量检验服务应用等。 ?...Spark 提供了 REST API 来查询 Metrics 数据，需要开启 Spark UI 的配置，不过需要注意是 Spark Driver在内存里保存最近运行 Job 信息，所以历史数据无法查询。...REST API 和 EventLog 功能的详细说明可以查看官方资料 (https://spark.apache.org/docs/latest/monitoring.html )。...结合了 REST API 和 EventLog 功能，我们搭建一个 spark-monitor 应用。...这个应用主要职责是近实时的读取 EventLog 产生的 Spark 事件，通过事件回放并结合 REST API 最终形成我们需要的 Job 数据，并写到 Hbase 表保存。
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