Datashim

是一个通用数据库处理框架(可以包含MSSQL POSTGRESQL,SQLITE EXCEL MYSQL DB2 ORACLE...只要你愿意实现接口就可以).很便捷地进行常用数据库操作(增删改查).其性能是几近纯ADO.NET.对于实体的查询采用emit实 现,如果您还不满意可用此框架的代码生成器直接生成纯ADO.NET SQL形式.其主要特色就是性能和便捷的操作.  

好吧，我对使用Scala/Spark还比较陌生，我想知道是否有一种设计模式可以在流媒体应用程序中使用大量数据帧（几个100k）？ 在我的示例中，我有一个SparkStreaming应用程序，其消息负载类似于： 因此，当用户id为123的消息传入时，我需要使用特定于相关用户的SparkSQL拉入一些外部数据，并将其本地缓存，然后执行一些额外的计算，然后将新数据持久保存到数据库中。然后对流外传入的每条

我试图在Spark中创建成批的行。为了保持发送到服务的记录数量，我想对项目进行批处理，这样我就可以保持数据发送的速率。对于， 对于给定的我想创建 例如，如果输入有100条记录，那么输出应该像一样，其中每个应该是记录（Person）的列表。 我试过了，但没用。 我想在Hadoop集群上运行此作业。有人能帮我吗？

对于在时间序列数据上实现PyTorch数据管道的“最佳实践”，我有点困惑。 我有一个HD5文件，我使用自定义DataLoader读取。似乎我应该返回数据样本作为一个（特征，目标）元组，每个元组的形状是（L，C），其中L是seq_len，C是通道数-即不要在数据加载器中预制批处理，只需返回一个表。 PyTorch模块似乎需要一个批处理暗淡，即。Conv1D期望（N，C，L）。 我的印象是，类将预先处

我正在尝试用H2O（3.14）训练机器学习模型。我的数据集大小是4Gb，我的计算机RAM是2Gb，带有2G交换，JDK 1.8。参考本文，H2O可以使用2Gb RAM处理大型数据集。 关于大数据和GC的说明：当Java堆太满时，我们会进行用户模式的磁盘交换，即，您使用的大数据比物理DRAM多。我们不会因GC死亡螺旋而死亡，但我们会降级到核心外的速度。我们将以磁盘允许的速度运行。我个人测试过将12G

数据处理 可将字段的值进行处理得到最终结果 html标签过滤 内容替换 批量替换 关键词过滤 条件判断 截取字符串 翻译 工具箱 将文本链接标记为图片链接：如果字段的值是完整的url链接（非<img>标签内的链接），可将链接识别为图片 使用函数 调用接口