公共Action模板ShowThirdTemplateInfo详情查询-三方算子数据工坊API使用疑问解答

教程大全 2026-01-23 00:54:30 浏览次

SHOWThirdTemplateInfo是数据工坊API中的一个公共Action模板，主要用于查询三方算子的详细信息，本文将详细介绍该模板的使用方法、参数说明以及注意事项。

extjs中JsonStore数据获取

var store=new ({

data:这里是你保存数据的变量,本地数据,

url:如果是从服务端获得数据，则填写服务端地址,如果是本地数据则不需要此属性,

field:[这里是字段的名如{name:字段名}]

(第几条数据)(字段名)//获得data里的数据

()//获得数据总共有多少条

()//获得TotalCount

至于获得 code、uesr 值,API里好象没有介绍

设计一个ASP的登录网页，只需要验证身份，然后跳转到我要的网址上

简单极了首先是登录页

以下是检查验证并跳转页<% 验证用户名是否为空 name=trim((username1)) dim password1 password1=Request(Password1)Password=MD5(password1,16)Sql =Select * From admin where username= &request(username1)& and password =&password&Set rs=(Sql) 查对记录，非空则表示正确，然后引导到 If not and not then Session(admin) = rs(username)if request(checkbox)=true then 将登录名存储到Session (UserCookie)(User)=Session(admin)(usercookie)= DateAdd(d, 100, now)(u)=dateadd(d,100,now)(UserCookie)(User)=dateadd(“d”,N,date)(lat)=dateadd(m,1,now())将期限设置到当前时间后的第1月的该时该分该秒(UserCookie)(User)=end 验证通过重定向到管理后台else

请输入正确的用户名和密码！ End If call closeconn()call closers()%> 注意你要先建立数据库连接文件还要下载这样就可以了

谈谈RDD，DataFrame，Dataset的区别和各自的优势

RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 RDD和DataFrameRDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得SparkSQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame多了数据的结构信息，即schema。 RDD是分布式的java 对象的集合。 DataFrame是分布式的Row对象的集合。 DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。提升执行效率RDDAPI是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。在现有RDDAPI的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解，门槛较高。另一方面，SparkSQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。利用 DataFrameAPI进行开发，可以免费地享受到这些优化效果。减少数据读取分析大数据，最快的方法就是 ——忽略它。这里的“忽略”并不是熟视无睹，而是根据查询条件进行恰当的剪枝。上文讨论分区表时提到的分区剪枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。对于一些“智能”数据格式，SparkSQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过(例如某整数列a某段的最大值为100，而查询条件要求a> 200)。此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。