//DataSet与泛型集合间的互相转换 //利用反射机制将DataTable的字段与自定义类型的公开属性互相赋值. //注意:从DataSet到IList<T>的转换,自定义类型的公开属性必须与DataTable中的字段名称 //一致,才能到达想要的结果.建议DataTable的定义从数据库来,自定义类型用O/R Mapping的方式获得. //处理Null值很好,不想别的遇到数据库NULL值会报错 //代码说明 /// <summary> /// 泛型集合与DataSet互相转

原地址:http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html 这篇指导对使用Spark提供了一个快速的介绍.我们首先介绍API,通过spark交互式shell(Python或Scala).然后如何在JAVA.scala.python上写应用程序. 跟随这篇指导,首先从spark网站上下载一个release.因为我们不使用HDFS,你可以下载任何版本的hadoop. 注意:在spark2.0之前,主要的编程界面是RDD.在spark2.0之后,R

分别转化单个类和集合两种方法. /// <summary> /// DataSet转换为实体类 /// </summary> /// <typeparam name="T">实体类</typeparam> /// <param name="p_DataSet">DataSet</param> /// <param name="p_TableIndex">待转换数据

/// <summary> /// DataSet转换为实体类 /// </summary> /// <typeparam name="T">实体类</typeparam> /// <param name="p_DataSet">DataSet</param> /// <param name="p_TableIndex">待转换数据表索引</param>

/// <summary> /// 获取DataSet的Xml格式 /// </summary> public static string GetDataSetXml(this DataSet dataSet) { string str = string.Empty; str += "<NewDataSet>"; ; k < dataSet.Tables.Count; k++) { ; i < dataSet.Tables[k].Rows

  1.根据Dataset生成json格式的字符串,不管Dataset里面有多少个表都可以一一生成对应的json字符串,并一次性返回 private string dsToJson(DataSet ds) { System.Text.StringBuilder str = new System.Text.StringBuilder("["); ; o < ds.Tables.Count; o++) { str.Append("{"); str.Append(s

文/嶽永鹏 本文主要在数据绑定1和2中新增了DataSet对象,练习了如何在DataSet中添加表.关系和约束,同时本文也简要的介绍了如何将数据转化为信息. 目标界面: XAML代码: <Grid Margin="2"> <Grid.RowDefinitions> <RowDefinition Height="Auto"/> <RowDefinition Height="Auto"/> <Ro

最近比较忙,好久没写博客了.个人感觉最好的进步就是写东西.哈哈. 一般我们使用ADO.net从数据库中读取数据返回的集合是DataSet类型的.有时候我们需要进行转换成List<T>集合.一般的做法是在DAL层中,写个方法进行转换.(每个表写一个).累哦!~ 所以我就想,能不能写个工厂,传入DataSet 集合 和 需要转化的类的类型.就自动转化了.就有了下面的代码了. /// <summary> /// Dataset 集合根据传入的 类型.自动转换List集合" //

public class CommonService { #region DataReader转化 /// <summary> /// 将DataReader转化为Table /// </summary> /// <param name="reader"></param> /// <returns></returns> public static DataTable DataReaderToTable(SqlDat

DataSet 是C#中用来存储数据库数据的.其实,它的作用是在内存中模拟数据库.我们现实生活中的数据库从大到小的基本结构类似于:数据库实例,表,列,行.在C#语言中,我们在内存中也模拟出了一个这样的关系型数据模型.对应关系如下表: 数据库 DataSet 表 DataTable 列 DataColumn 行 DataRow DataSet 和 物理数据库是两个客体,要使这两个客体保持一致,就需要使用 DataAdapter 类来同步两个客体.一般来说操作流程是:使用 DataAdapter 把

转自:http://blog.163.com/hehong0925@126/blog/static/1339333372012102242920521/ 在WebService中将dataset序列化是我们经常遇到的问题,但是遇到很大的dataset,则网络传输就必须考虑的问题,将dataset处理压缩后传输是不错的选择.提供这种方法如下: 第一步:引入DataSetSurrogate组件 第二步:压缩序列化 /// <summary> /// 序列化转化为二进制数组的DataSet ///

在spark中,RDD.DataFrame.Dataset是最常用的数据类型,本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势 共性: 1.RDD.DataFrame.Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利 2.三者都有惰性机制,在进行创建.转换,如map方法时,不会立即执行,只有在遇到Action如foreach时,三者才会开始遍历运算,计算情况下,如果代码里面有创建.转换,但是后面没有在Action中使用对应的结果,在执行时会被直接跳过,如 va

弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD) RDD是Spark一开始就提供的主要API,从根本上来说,一个RDD就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层API进行并行处理.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群不同的节点上. RDD支持两种类型的操作,转化操作(transform)和行动操作(action).转化操作会有一个RDD生成一个新的RDD,行动操作则要计算出来一个结果.spark

RDD.DataFrame.DataSet的区别和联系 共性: 1)都是spark中得弹性分布式数据集,轻量级 2)都是惰性机制,延迟计算 3)根据内存情况,自动缓存,加快计算速度 4)都有partition分区概念 5)众多相同得算子:map flatmap 等等 区别: 1)RDD不支持SQL 2)DF每一行都是Row类型,不能直接访问字段,必须解析才行 3)DS每一行是什么类型是不一定的,在自定义了case class之后可以很自由的获 得每一行的信息 4)DataFrame与Datase

机器学习可以被用于时间序列预测. 在机器学习能使用之前,时间序列预测需要被重新转化成有监督学习.将一个序列组合成成对的输入输出序列. 在这篇教程中,你会发现如何通过使用机器学习算法将单变量和多变量的时间预测序列转化成有监督学习. 在看完这篇教程之后,你会知道: 1.如何写一个将时间序列的数据集转化成有监督学习的数据集的函数. 2.如何将机器学习用于一个单变量的时间序列. 3.如何将机器学习用于一个多变量的时间序列. 开始吧~ 时间序列vs有监督学习 开始之前,我们先来看看时间序列和有监督学习的数

DataSet:面向对象的,从JVM进行构建,或从其它格式进行转化 DataFrame:面向SQL查询,从多种数据源进行构建,或从其它格式进行转化 RDD DataSet DataFrame互转 1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS() 2.RDD -> DataFrame val df = spark.read.json(rdd) 3.Dataset -> RDD val rdd = ds.rdd 4.Dataset -> DataFrame va

转化: RDD.DataFrame.Dataset三者有许多共性,有各自适用的场景常常需要在三者之间转换 DataFrame/Dataset转RDD: 这个转换很简单 val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd RDD转DataFrame: import spark.implicits._ val testDF = rdd.map {line=> (line._1,line._2) }.toDF("col1","col2")

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Data; using System.IO; using System.Xml; using DocumentFormat.OpenXml.Packaging; using DocumentFormat.OpenXml.Spreadsheet; using DocumentFormat.OpenXml; namespace ECLink.

/// <summary> /// The data extension. /// </summary> public static class DataExtension { /// <summary> /// ToList /// </summary> /// <typeparam name="T">T</typeparam> /// <param name="reader">r

ADO.NET是一组类库,让我们通过程序的方式访问数据库.SYSTEM.DATA这个类提供了统一的接口访问Oracle MSSQL Access.像SYSTEM.IO类操作文件一样. **connection  连接准备环境. 获取连接字符串 连接的属性(字符串)=实现准备一个连接字符串(服务器\实例;数据库;用户名;密码)4个东西     数据源 数据库 用户名 密码 可以con.ConnectionString,也可以直接将次字符串放在在构造函数里.因为构造函数就是为字段赋值的 从配置文件中

Spark最吸引开发者的就是简单易用.跨语言(Scala, Java, Python, and R)的API. 本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD,DataFrame和Dataset三种API:它们各自适合的使用场景:它们的性能和优化:列举使用DataFrame和DataSet代替RDD的场景.本文聚焦DataFrame和Dataset,因为这是Apache Spark 2.0的API统一的重点. Apache Spark 2.0统一API的主要动机是:简化Spark.通过减少