ApiBoot是一款基于SpringBoot1.x,2.x的接口服务集成基础框架, 内部提供了框架的封装集成、使用扩展、自动化完成配置,让接口开发者可以选着性完成开箱即用, 不再为搭建接口框架而犯愁,从而极大的提高开发效率。
1. 由于其输入参数包括 DataFrame / SQLContext,因此 DataSource API 兼容性取决于这些上层的 API。
由于上面的限制和问题, Spark SQL 内置的数据源实现(如 Parquet,JSON等)不使用这个公共 DataSource API。
通过前面文章的介绍,目前已经支持主流数据库,包括MySql,PostgreSql,Oracle,Microsoft SQL Server等,通过配置零代码实现了CRUD增删改查RESTful API。采用抽象工厂设计模式,可以无缝切换不同类型的数据库。
前两天在使用powerbi从trello获取数据发布到云端进行刷新时,出现一个从没遇到过的错误,这个错误导致的结果是数据源那一项直接没了,连给你纠正错误的机会都不给:
Grafana默认支持的数据源:Graphite,InfluxDB,OpenTSDB,Prometheus,Elasticsearch,CloudWatch
A:可以使用 外部数据源 来实现,目前支持 HTTP 请求和云函数(自定义代码)两种方式,详情请参见 数据源自定义方法。
不同厂商的关系型数据库,提供的链接方式,驱动包,驱动类名都是不一样的,Java数据库连接API,JDBC是Java语言中用来规范客户端程序如何来访问数据库的应用程序接口,提供了诸如查询和更新数据库中数据的方法,且适配大部分关系型数据库。
日常我们在使用手机的时候,查看最近的天气是比较常见的需求,那可不可以做一款小程序来显示最近七天的天气呢?答案是肯定的,利用微搭提供的外部数据源我们就可以方便的获取互联网公开的天气预报的数据,来打造一款我们自己的专属小程序。
安装并配置Loki后,需要为应用程序创建一个Loki的数据源。可以使用以下步骤,将Loki的数据源部署到Kubernetes集群中:
整个SeaTunnel设计的核心是利用设计模式中的控制翻转或者叫依赖注入,主要概括为以下两点:
数据源是腾讯云微搭低代码的重要能力。数据源本质上是一系列操作数据的方法集合,通过对数据源模型的设计、对页面组件的数据绑定,可快速实现各类应用中数据的存储、使用,此外微搭低代码还提供了提供了数据源管理功能,可以创建、管理多个数据源。
DataGear是一款开源免费的数据可视化分析平台,自由制作任何您想要的数据看板,支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源。 系统基于Spring Boot、Jquery、ECharts等技术开发。
什么是开放的API? 大数据时代,数据源就是我们让数据产生价值的最重要的对象,对于一个企业来说,其内部在自身业务经营环节当中包括销售、客服、仓储、财务等等一系列的数据,以及在企业整体运营过程当中所产生
项目介绍 积木报表,是一款免费的企业级Web报表工具,像搭建积木一样在线设计报表!功能涵盖,数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等! Web 版报表设计器,类似于excel操作风格,通过拖拽完成报表设计。 秉承“简单、易用、专业”的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题。 当前版本:v1.1.05 | 2021-01-15 #资料下载 示例代码: https://github.com/zhangdaiscott/JimuReport 马上体验: http://www.j
数据科学家们早已熟悉的R和Pandas等传统数据分析框架虽然提供了直观易用的API,却局限于单机,无法覆盖分布式大数据场景。在Spark 1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本,引入了Spark DataFrame API,不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的API,而且自然而然地继承了Spark SQL的分布式处理能力。此外,Spark 1.2.0中引入的外部数据源API也得到了进一步的完善,集成了完整的数据写入支持,从而补全了Spark
Sentinel 的理念是开发者只需要关注资源的定义,当资源定义成功后可以动态增加各种流控降级规则。Sentinel 提供两种方式修改规则:
参考上面的方法,可以随意配置三四五六七八九十个数据源都没问题,有问题欢迎随时来撩!
输入 DStreams 表示从 source 中获取输入数据流的 DStreams。在入门示例中,lines 表示输入DStream,它代表从netcat服务器获取的数据流。每一个输入DStream(除 file stream)都与一个 Receiver (接收器)相关联,接收器从 source 中获取数据,并将数据存入 Spark 内存中来进行处理。 输入 DStreams 表示从数据源获取的原始数据流。Spark Streaming 提供了两类内置的流源(streaming sources):
JDBC API 属于Java APIJDBC用于以下几种功能:连接到数据库、执行SQL语句
ODBC(Open Database Connectivity,开放数据库互连)是微软公司开放服务结构(WOSA,Windows Open Services Architecture)中有关数据库的一个组成部分,它建立了一组规范,并提供了一组对数据库访问的标准API(应用程序编程接口)。这些API利用SQL来完成其大部分任务。ODBC本身也提供了对SQL语言的支持,用户可以直接将SQL语句送给ODBC。 一个基于ODBC的应用程序对数据库的操作不依赖任何DBMS,不直接与DBMS打交道,所有的数据库操作由对应的DBMS的ODBC驱动程序完成。也就是说,不论是FoxPro、Access还是Oracle数据库,均可用ODBC API进行访问。由此可见,ODBC的最大优点是能以统一的方式处理所有的数据库。 一个完整的ODBC由下列几个部件组成: 应用程序(Application)。 ODBC管理器(Administrator)。该程序位于Windows 95控制面板(Control Panel)的32位ODBC内,其主要任务是管理安装的ODBC驱动程序和管理数据源。 驱动程序管理器(Driver Manager)。驱动程序管理器包含在ODBC32.DLL中,对用户是透明的。其任务是管理ODBC驱动程序,是ODBC中最重要的部件。 ODBC API。 ODBC 驱动程序。是一些DLL,提供了ODBC和数据库之间的接口。 数据源。数据源包含了数据库位置和数据库类型等信息,实际上是一种数据连接的抽象。 各部件之间的关系如图下图所示: 应用程序要访问一个数据库,首先必须用ODBC管理器注册一个数据源,管理器根据数据源提供的数据库位置、数据库类型及ODBC驱动程序等信息,建立起ODBC与具体数据库的联系。这样,只要应用程序将数据源名提供给ODBC,ODBC就能建立起与相应数据库的连接。 在ODBC中,ODBC API不能直接访问数据库,必须通过驱动程序管理器与数据库交换信息。驱动程序管理器负责将应用程序对ODBC API的调用传递给正确的驱动程序,而驱动程序在执行完相应的操作后,将结果通过驱动程序管理器返回给应用程序。 在访问ODBC数据源时需要ODBC驱动程序的支持。用Visual C++ 5.0安装程序可以安装SQL Server、 Access、 Paradox、 dBase、 FoxPro、 Excel、 Oracle 和Microsoft Text等驱动程序.在缺省情况下,VC5.0只会安装SQL Server、 Access、 FoxPro和dBase的驱动程序.如果用户需要安装别的驱动程序,则需要重新运行VC 5.0的安装程序并选择所需的驱动程序。
一 前言 大家好,我是 👽 ,接下来会出一个新系列,React v18新特性解读,主要针对新特性的产生背景,功能介绍,和原理分析等几个方面,勇于做第一个吃螃蟹的人。希望支持我的朋友可以点赞,转发,再看,关注一波公众号,持续分享前端技术硬文。 useMutableSource 最早的 RFC 提案在 2020年 2 月份就开始了。在 React 18 中它将作为新特性出现。用一段提案中的描述来概括 useMutableSource。 useMutableSource 能够让 React 组件在 Concurr
熟悉Taier的小伙伴们应该都知道,在11月7日发布的Taier1.3新版本中,我们融合了「DataSourceX 模块」。这是十分重要的一个变化,移除Taier外部插件依赖,新增数据源插件相关特性,支持后续Taier对接更多的RDBMS类型的SQL任务。
在 StreamExecutionEnvironment 中,可以使用 readTextFile 方法直接读取文本文件,也可以使用 readFile 方法通过指定文件 InputFormat 来读取特定数据类型的文件,如 CsvInputFormat。
Flink笔记 1.数据集类型 有界数据集:具有时间边界,在处理过程中数据一定会在某个时间范围内起始和结束。提供DataSet API 无界数据集: 数据从一开始就一直持续产生的。提供DataStream API 2.Flink编程接口 Flink SQL Table API:在内存中的DataSet和DataStream基础上加上Schema信息,将数据类型抽象成表结构 DataStream API和DataSet API Stateful Stream Process API 3.程序结构 设定运行环境
上个月发布的 Kubernetes v1.26 引入了一项 alpha 功能,允许您为 PersistentVolumeClaim 指定数据源,即使源数据属于不同的命名空间。启用新功能后,您可以在新 PersistentVolumeClaim 的 dataSourceRef字段中指定 namespace。一旦 Kubernetes 检查访问是正常的,新的 PersistentVolume 就可以从其他命名空间中指定的存储源填充其数据。
env.readTextFile(本地/HDFS文件/文件夹);//压缩文件也可以
在相对复杂的应用服务中,配置多个数据源是常见现象,例如常见的:配置主从数据库用来写数据,再配置一个从库读数据,这种读写分离模式可以缓解数据库压力,提高系统的并发能力和稳定性,执行效率。
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验,探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
作者|高俊 编辑|邓艳琴 在今年 2 月份的 QCon 全球软件开发大会(北京站)上,Apache SeaTunnel PPMC Member 高俊 分享了题为《EtLT 架构下的数据集成平台—Apache SeaTunnel》,本文由此整理,复制链接下载完整 PPT:https://qcon.infoq.cn/202302/beijing/presentation/5173 此次分享的主要内容分为 6 块,分别是—— 1. ETL 到 EtLT 架构演进 2. 数据集成领域的痛点 & 常见的解决方
项目Git地址:SpringBoot 配置多数据源:Jacob-multi-data-source
当使用kakfa作为sparkStreaming 的数据源时有两种对接方式: reciver 与 direct
关键字:本篇为SpringBoot整合JDBC数据库教程,内容比较简单,比较适合小白学习。
我们都知道Mybatis是一个非常小巧灵活的ORM框架,深受国内广大开发者的喜爱,我们知道它的出现某种程度是为了消除所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的封装问题;基于这个一点,我们就可以知道MyBatis实际上就是对JDBC的封装,所以这节我们就来看下MyBatis是怎样对JDBC封装的,从而可以借鉴学习其他优秀框架在解决问题之初从架构设计层面的思考,然后通过执行流程分析,进一步深刻理解Mybatis的工作原理。
声明:本文仅代表原作者观点,仅用于SAP软件的应用与学习,不代表SAP公司。注:文中所示截图来源SAP软件,相应著作权归SAP所有。
当下我们听过很多热门的技术名词,例如:机器学习模型、推荐系统、高管驾驶舱、BI等等,在这些技术背后一个关键的角色就是:数据。这些数据通常不是单一的,原始的数据,而是需要从多个数据源获取,并经过复杂的提取、清洗、处理、加工等过程才能最终提供真正的价值。我们常说“数据是未来的石油”,其实也就是在说,数据并不是“开采”出来就可以直接提供价值的,而是要经过若干流程的“加工”和“提纯”才可以产生价值。而对于数据的加工和处理流程,我们通常将其称为数据流水线,也就是 Data Pipeline。
Gitee:https://gitee.com/datagear/datagear
CSI snapshot是由华为在kubernetes社区主导开发的存储特性,在K8S 1.12进入Alpha阶段。上篇文章我们介绍了snapshot的API对象,以及external-snapshotter的架构设计和实现原理,本篇文章,我们将会介绍从snapshot还原数据卷,以及演示如何使用这两种特性。
TiSpark 是 PingCAP 为解决用户复杂 OLAP 需求而推出的产品。它通过 Spark 提供的拓展机制与内置的 TiKV Client Java,在 Spark 之上直连 TiKV 进行读写,具有事务性读取、事务性写入与删除等能力。其中在事务性读取中基于 Spark Extension 实现了下推(详情可见 TiSpark 用户指南)。
Grafana 提供了对 Prometheus 的内置支持。本文会介绍 Grafana Prometheus(也包括 Prometheus 的兼容实现,如 Thanos, Mimir 等) 数据源的部分选项、变量 (Variable)、查询 (Query) 和其他针对 Prometheus 数据源的功能。
在很多具体应用场景中,我们需要用到动态数据源的情况,比如多租户的场景,系统登录时需要根据用户信息切换到用户对应的数据库。又比如业务A要访问A数据库,业务B要访问B数据库等,都可以使用动态数据源方案进行解决。接下来,我们就来讲解如何实现动态数据源,以及在过程中剖析动态数据源背后的实现原理。
•Zabbix: 用于非容器的虚拟机环境•Prometheus: 用于容器的云原生环境
本文主要讲述如何利用 Spark Connector 进行 Nebula Graph 数据的读取。
一个数据点可以传一个值,也可以传多个值。 如果传递多个值,就需要使用过滤器进行拆解,提取本次需要的数据进行显示,不同的控件就提取不同的数据显示,各取所需,下面就介绍这个过滤器如何实现。
通过Flink实时把结果数据写入Clickhouse-DM层中后,我们需要编写数据发布接口方便数据使用方调用数据结果进行可视化,数据发布接口项目为SpringBoot项目“LakeHouseDataPublish”,此Springboot接口支持mysql数据源与clickhouse数据源,mysql数据源方便离线数据展示,clickhouse数据源主要展示DM层实时结果数据。
你有发现吗,其实很大一部分码农,都只是会写代码,不会讲东西。一遇到述职、答辩、分享、汇报,就很难流畅且有高度、有深度,并融合一部分引入入胜的趣味性来让观众更好的接受和理解你要传递的信息。
在前三篇文章中,我们分别介绍了需求、设计、以及测试管理的实现功能,本篇我们一起来实现多数据源和业务持久层开发。
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