一.sparksql读取数据源的过程 1.spark目前支持读取jdbc,hive,text,orc等类型的数据,如果要想支持hbase或者其他数据源,就必须自定义 2.读取过程 (1)sparksql进行 session.read.text()或者 session.read .format("text") .options(Map("a"->"b")).load("") read.方法:创建DataFrameReade

##1.想批量生成一堆物资信息卡,效果如下图所示,fastreport可以一下全部生成,并且发现不用单独写东西, ##2.发现FastReport官方给出的Demo.exe很友好,基本可以满足要求,想尝试修改tree树,直接加载自定义的报表,通过ILSpy查看Demo源码,发现tree的数据源是Demos\Reports\reports.xml,修改reports.xml,基本满足要求,不用再动手开发 <?xml version="1.0" encoding="utf-

本文目录:        1.应用程序直接获取连接的缺点(图解)        2.使用数据库连接池优化程序性能(图解)        3.可扩展增强某个类方法的功能的三种方式        4.自定义数据库连接池——基于装饰设计模式       5.数据库连接池核心代码——基于动态代理技术        6.开源数据库连接池介绍        7.DBCP数据源        8.DBCP数据源与应用服务器整合使用——  配置Tomcat数据源        9.C3P0 数据源       

Aspose.Word在进行邮件合并时,默认的几个重载方法对Database支持比较友好,但是也可以通过自定义数据源来实现从集合或者对象中返回数据进行邮件合并. 自定义数据源主要是通过实现IMailMergeDataSource接口来实现的.官方的例子如下: [C#] public void MailMergeCustomDataSource() { // Create some data that we will use in the mail merge. CustomerList cust

Spring-Boot-2.0.0-M1版本将默认的数据库连接池从tomcat jdbc pool改为了hikari,这里主要研究下hikari的默认配置 0.  创建Spring Boot项目,选中 Web.MySQL.JDBC 依赖  1. 启动类默认加载了DataSourceAutoConfiguration,默认数据源是HikariDataSource @SpringBootApplicationpublic class SpringBootJdbcApplication { publi

开篇 本篇文章主要是帮助刚开始接触CrystalReport报表的新手提供一个循序渐进的教程.该教程主要分为三个部分1)CrystalReport的基本使用方法:2)使用CrystalReport对数据进行分组求和:3)CrystalReport如何使用自定义的数据源(如内存中的DataTable表)三个方面来写.相信看懂了这个教程之后,对于自己项目中的实现报表这一功能,应该就能轻松的应对了.   一    CrystalReport模板的制作及显示 A模板的制作 1.右键[项目属性]添加一个水

1.  概念 Connector:定义连接到一个数据源的连接信息,用于创建datastore. Datastore:代表一个数据源的实例,用于打开一个或多个tables或feature class. Cursor:可以通过查询一个table或feature class获得返回的记录. Row:可以通过遍历cursor获得每一条要素记录. 对于Plugin Datasource,这个流程也是遵循上述概念的,具体实现如下: PluginDatasourceConnectorPath:相对于Conne

本例是在[Mybatis]MyBatis之配置多数据源(十)的基础上进行拓展,查看本例请先学习第十章 实现原理 1.扩展Spring的AbstractRoutingDataSource抽象类(该类充当了DataSource的路由中介, 能有在运行时, 根据某种key值来动态切换到真正的DataSource上.)  从AbstractRoutingDataSource的源码中,有一个数据源查找属性(dataSourceLookup),和一个 查询数据源方法 (resolveSpecifiedDat

准备json文件: cat /root/1.json {"name":"Michael"} {"name":"Andy", "age":30} {"name":"Justin", "age":19} 可以尝试传统方法: val people = sqlContext.read.json("file:///root/1.json"

[续上文<JavaWeb之数据源连接池(3)---Tomcat>] 我们已经 了解了DBCP,C3P0,以及Tomcat内置的数据源连接池,那么,这些数据源连接池是如何实现的呢?为了究其原理,我在这里写一个自定义的数据源连接池. 我先在com.itszt.utils.包下新建一个Utils_5_mydscp 文件夹,在该文件夹下写自定义的数据源连接池工具:同时,我在src包下建config_utils_5文件夹,该文件夹下建一个属性配置文件mydscp.properties,该属性配置文件信息

[续上文<JDBC数据源连接池(3)---Tomcat集成DBCP>] 我们已经 了解了DBCP,C3P0,以及Tomcat内置的数据源连接池,那么,这些数据源连接池是如何实现的呢?为了究其原理,我在这里写一个自定义的数据源连接池. 我先在com.itszt.utils包下新建一个Utils_5_mydscp 文件夹,在该文件夹下写自定义的数据源连接池工具:同时,我在src包下建config_utils_5文件夹,该文件夹下建一个属性配置文件mydscp.properties,该属性配置文件信

一.简介 1.1 多数据源支持 Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景. CSV JSON Parquet ORC JDBC/ODBC connections Plain-text files 注:以下所有测试文件均可从本仓库的resources 目录进行下载 1.2 读数据格式 所有读取 API 遵循以下调用格式: // 格式 DataFrameReader.format(...).option("key"

最近一段时间开发ERP系统中要用到不少报表打印,在网上找了一圈发现想些好用的报表控件大部分要收费,一些面免费要么不好用要么IE8不兼容,最后还是用了微软自带的RDLC报表,把自己遇到的坑和技巧整理分享出来. 一般Visaul Studio上新建的的EDLC报表文件之后数据源都是按照向导直接连接数据库,自动生成数据源和数据集的,但是遇到一些复杂的就不够灵活. 一.新建报表 1.新建一个空白的报表如下 2.打开新建好的空报表文件,选择报表文件右键选择[打开方式]→[XML(文本)编辑]打开 在Pag

一:程序 1.需求 实现一个求平均值的UDAF. 这里保留Double格式化,在完成求平均值后与系统的AVG进行对比,观察正确性. 2.SparkSQLUDFDemo程序 package com.scala.it import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.BigDecimal.RoundingMode object

一:程序部分 1.需求 Double数据类型格式化,可以给定小数点位数 2.程序 package com.scala.it import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import scala.math.BigDecimal.RoundingMode object Spark

Spring Boot项目中数据源的配置可以通过两种方式实现: 1.application.yml或者application.properties配置 2.注入DataSource及SqlSessionFactory两个Bean 通过第二种方式配置数据源则按照MybatisPlus官方文档使用分页及逻辑删除插件会无效,解决思路是在初始化SqlSessionFactory将插件设置进去 /** * 逻辑删除插件 */ @Bean public GlobalConfig globalConfig()

有combox控件,命名为cbxPutStatus,在程序中为其手工定义数据源,并绑定 private void POrderSplitFrm_Load(object sender, EventArgs e) { //绑定定单状态 this.cbxPutStatus.DataSource = DataTableForPutStatus(); this.cbxPutStatus.DisplayMember = "PutStatusString"; this.cbxPutStatus.Va

sparkSQL 也允许用户自定义函数,包括 UDF.UDAF,但没有 UDTF 官方 API class pyspark.sql.UDFRegistration(sparkSession)[source] register(name, f, returnType=None)[source] Register a Python function (including lambda function) or a user-defined function as a SQL function. Pa

自定义用户函数有两种方式,区别:是否使用强类型,参考demo:https://github.com/asker124143222/spark-demo 1.不使用强类型,继承UserDefinedAggregateFunction package com.home.spark import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.

https://blog.csdn.net/wangmx1993328/article/details/81865153 springboot 使用DruidDataSource 数据源   一.添加依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.0.26</version> </depe