超文本传输协议 (HTTP-HyperText Transfer Protocol)是一种使用极为广泛的协议,它由请求和响应构成,是一种无状态的应用层协议.设计HTTP协议的初衷是为了提供一种传输HTML(HyperText Markup Language,超文本标记语言)的协议和方法.通过HTTP协议请求的资源由URI(Uniform Resource Identifiers,统一资源标识符)来标识.通常,我们通过URI就能访问到万维网服务器提供的数据,如HTML文档.音视频等各种格式的数据.

今天给大家带来的分享是基于 Apache DolphinScheduler 的数据质量检查实践,分享的内容主要为以下四点: " 为什么要做数据质量检查? 为什么要基于 DolphinScheduler 做数据质量检查? 基于 DolphinScheduler 的数据质量服务的设计和实现 不足和规划 1 为什么要做数据质量检查 在今天,数据已经成为企业的新型资产,有效的数据能够支撑企业的分析和决策,而错误的数据却可能会带来负面的影响,我们一起来看下数据质量差会带来什么问题: 数据可信度低 影响数据

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这一篇我们来介绍下MODIS数据的下载方式.当然这边主要是介绍国外网站的下载方式,国内网站的普遍是在地理空间数据云和遥感集市下载.国外网站(NASA官网)下载方式主要介绍两种.本篇主要针对第一种方式,基于完整的一景影像下载的过程(FTP工具).FTP下载工具以及完整影像下载的方法NASA官方遥感影像数据下载网址(里面不止有MODIS,还有ENVISAT,NPP-VIIRS等):官网 https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/ 选择DATA DISCOVERY的

引言: 写MODIS数据处理这个系列文章的初衷,主要是为了分享本人处理MODIS数据方面的一些经验.鉴于网上对这方面系统性的总结还比较少,我搜集资料时也是走了许多的弯路,因此希望通过此文让初学者能够更快的入门,把时间多花费在数据分析方法的创新上,而不是在机械式的处理数据上.本系列包括的MODIS数据处理例子包括:MOD16全球蒸散发数据集以及MOD13植被指数数据集.如果你是一名遥感方面的初学者,想要利用ArcGIS处理MODIS数据,相信看完这系列文章,能够帮助你熟悉这整个数据处理流程以及Ar

XData -–无需开发.基于配置的数据库RESTful服务,可作为移动App和ExtJS.WPF/Silverlight.Ajax等应用的服务端   源起一个App项目,Web服务器就一台,已经装了管理系统(ASP.NET Web MVC),因此要求App的服务端也采用微软.NET技术.经历(小试)了raw SQL.EF.最终采用了XData(斯人云:传来传去都是JSON,搞得那么复杂干嘛). 从Remoting到WCF再到ASP.NET Web API2,从RPC过渡到REST,构建Http

基于SpringMVC下的Rest服务框架搭建[1.集成Swagger] 1.需求背景 SpringMVC本身就可以开发出基于rest风格的服务,通过简单的配置,即可快速开发出一个可供客户端调用的rest服务,通常这些服务要不就是用于手机app的开发,要不就是提供给第三方开发者使用,不管哪种情况,你都需要提供详细的说明给别人,而Swagger就是为这种情况而生的,通过在接口上的注解,生成可供第三方模拟测试和阅读的接口列表,既美观又使用,真是行走江湖之必备良药. [XmPlatform原创,转载的

Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架,我们可以非常容易地通过Dubbo来构建分布式服务,并根据自己实际业务应用场景来选择合适的集群容错模式,这个对于很多应用都是迫切希望的,只需要通过简单的配置就能够实现分布式服务调用,也就是说服务提供方(Provider)发布的服务可以天然就是集群服务,比如,在实时性要求很高的应用场景下,可能希望来自消费方(Consumer)的调用响应时间最短,只需要选择Dubbo的Forking Cluster模式配置,就可以对一个调用请求并行发送到多台对等的提供方

转载自http://shiyanjun.cn/archives/1075.html Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架,我们可以非常容易地通过Dubbo来构建分布式服务,并根据自己实际业务应用场景来选择合适的集群容错模式,这个对于很多应用都是迫切希望的,只需要通过简单的配置就能够实现分布式服务调用,也就是说服务提供方(Provider)发布的服务可以天然就是集群服务,比如,在实时性要求很高的应用场景下,可能希望来自消费方(Consumer)的调用响应时间最短,只需要选择Dubbo的F

前言 在去年的时候,在各种渠道中略微的了解了SpringBoot,在开发web项目的时候是如何的方便.快捷.但是当时并没有认真的去学习下,毕竟感觉自己在Struts和SpringMVC都用得不太熟练.不过在看了很多关于SpringBoot的介绍之后,并没有想象中的那么难,于是开始准备学习SpringBoot. 在闲暇之余的时候,看了下SpringBoot实战以及一些大神关于SpringBoot的博客之后,开始写起了我的第一个SpringBoot的项目.在能够对SpringBoot进行一些简单的开

(本教程的原地址发布在本人的简书上:http://www.jianshu.com/p/947d57d042e7,若各位看官有什么问题或不同看法请在这里或简书留言,谢谢!) 本人也是前段时间才开始接触Spring Boot.Spring Cloud,进而通过Spring Cloud才知道“微服务”这一概念.之后单位的一个项目使用了Spring Cloud来实现,现在想把如何使用Spring Cloud搭建一个简单的微服务框架写下来,方便以后查阅,同时本人也希望本教程能起到抛砖引玉的作用,欢迎各位大

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1 数据下载 根据时间选择不同的Landsat卫星传感器 根据经纬度选择对应的条带: Lansdat Analysis Ready Data (ARD) Tile Conversion Tool: 把 Landsat WRS-2 path/rows 或者 latitude/longitude 坐标转换为对应的Landsat ARD tiles. Landsat Path/Row - Latitude/Longitude Conversion Tool: 把 latitude/longitude

在大数据处理和人工智能时代,数据工厂(Data Factory)无疑是一个非常重要的大数据处理平台.市面上也有成熟的相关产品,比如Azure Data Factory,不仅功能强大,而且依托微软的云计算平台Azure,为大数据处理提供了强大的计算能力,让大数据处理变得更为稳定高效.由于工作中我的项目也与大数据处理相关,于是我就在思考,是否自己也可以设计打造一个数据工厂,以便寻求一些技术痛点的解决方案,并且引入一些有趣的新功能. 因此,我利用业余时间,逐步打造了一个基于Spark的数据工厂,并取名

  本文介绍GIS领域相关的各类综合数据免费获取网站,包括遥感数据.气象数据.土地数据.土壤数据.农业数据.行政区数据.社会数据.经济数据等等.   数据较多,大家可以直接通过下方目录加以总览:点击数据前对应的"网址"二字即可直接跳转.本文将不定期更新. 目录 0 综合GIS数据 0.1 Awesome Public Datasets 0.2 Free GIS Data 0.3 SEDAC 0.4 Earthdata 0.5 国家青藏高原科学数据中心 0.6 ArcGIS Online

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Feathers 是一个轻量的 Web 应用程序框架,基于 NodeJS 最流行​​的 Web 框架——Express.这使得它很容易使用 socket.io 来创建 RESTful Web 服务和实时应用.Feathers 关注的是您的数据,因为应用程序的目的就是为了管理以某种方式存在的数据. 您可能感兴趣的相关文章 16款时髦的扁平化 HTML5 & CSS3 网站模板 精选12款优秀 jQuery Ajax 分页插件和教程 10大流行的 Metro UI 风格 Bootstrap 主题 8

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