DataFrameAPI的引入一改RDDAPI高冷的FP姿态，令Spark变得更加平易近人。
外部数据源API体现出的则是兼容并蓄，SparkSQL多元一体的结构化数据处理能力正在逐渐释放。
关于作者：连城，Databricks工程师，Sparkcommitter，SparkSQL主要开发者之一。
在4月18日召开的2015Spark技术峰会上，连城将做名为“四两拨千斤——SparkSQL结构化数据分析”的主题演讲。
自2013年3月面世以来，SparkSQL已经成为除SparkCore以外最大的Spark组件。
除了接过Shark的接力棒，继续为Spark用户提供高性能的SQLonHadoop解决方案

全球海洋和海域SHP矢量格式数据为地理信息系统（GIS）用户提供了一套详尽的海洋和海域矢量数据。
这些数据以SHP文件格式保存，即形状文件格式，是GIS中常用的一种矢量数据格式。
SHP文件格式由ESRI公司开发，能够描述地理要素的位置、形状和属性信息。
该数据集涵盖了全球范围内的海洋和海域地理信息，包括海岸线、海峡、海湾、岛屿等自然地理特征，以及可能包含的海洋边界、经济专属区、大陆架等政治和法律定义的地理界限。
数据集中的每一条记录通常包括特定地理要素的几何形状和与之相关的属性数据，如名称、位置坐标、面积、长度等信息。
goas_v01.shp文件包含了海洋和海域地理要素的几何形状，这些形状是通过点、线、面的集合来表示的。
例如，海岸线可能以一系列相连的点来表达，而海域边界则可能由一条或多条线构成。
形状文件格式支持多种几何类型，因此goas_v01.shp可以包含多种不同类型的地理要素。
goas_v01.shx文件是形状文件的索引文件，用来快速定位和访问形状文件中的记录，这对于处理大型数据集尤其重要。
它包含了一个记录位置和大小的索引表，使得GIS软件能够有效地读取和编辑数据。
goas_v01.prj文件提供了关于空间数据的投影信息。
它说明了数据是如何在地理空间中定位的，包括使用的坐标系统和地图投影方法。
这些信息对于确保数据在GIS软件中能够正确地与其他数据叠加和分析至关重要。
LICENSE_GOAS_v1.txt文件包含了关于该数据集使用的版权和许可信息。
在使用该数据集之前，用户需要阅读并遵守这些条款和条件，以确保合法合规地使用数据。
goas_v01.cpg文件是用来指定数据集中使用的字符编码格式的。
对于中文、日文或其他非英文字符集，正确的字符编码是至关重要的，以避免出现乱码或数据解读错误。
goas_v01.dbf文件包含了与形状文件中的地理要素相关的属性信息。
它是一个数据库文件，列出了每个要素的特定属性，比如名称、分类、位置坐标、面积等。
DBF文件格式由dBase公司创建，是一个老式但仍然广泛支持的文件格式，用以存储结构化数据。
由于涉及全球范围的海洋和海域，这套数据集能够为海洋学、海洋资源管理、海洋环境保护、海洋科学研究、航运路线规划等领域提供关键的地理参考信息。
同时，这套数据也有助于全球GIS用户在进行空间分析和制图时，对海洋和海域进行准确的地理定位和描绘。

MySQL8.0.15是一个重要的数据库管理系统版本，由Oracle公司维护和开发。
这个版本在MySQL的发展历程中引入了许多新特性和改进，旨在提供更高的性能、安全性和可扩展性。
以下是对MySQL8.0.15中关键知识点的详细解释：1.**增强的性能**：MySQL8.0系列着重于提升查询处理速度和并发性能。
例如，InnoDB存储引擎的优化使得多线程并行插入和更新更加高效。
另外，分区功能的改进也提高了大数据量表的操作性能。
2.**窗口函数**：MySQL8.0引入了SQL标准的窗口函数，如ROW_NUMBER()、RANK()和DENSE_RANK()，这使得在复杂的数据分析和排序场景中编写更简洁的查询。
3.**JSON函数增强**：MySQL8.0提供了更多用于操作JSON数据类型的函数，比如JSON_EXTRACT、JSON_INSERT、JSON_REPLACE和JSON_ARRAY，增强了对非结构化数据的支持。
4.**通用表表达式（CommonTableExpressions,CTE）**：CTE是一种高级查询构造，允许用户定义临时的结果集，可以用于复杂的子查询或递归查询，使查询代码更清晰易读。
5.**动态柱状图（DynamicColumns）**：虽然不是标准SQL功能，但MySQL8.0提供了一种存储多个值的方法，类似于NoSQL数据库的键值对，这在某些场景下可以提高数据存储的灵活性。
6.**更好的密码安全**：MySQL8.0引入了新的默认加密算法，如caching_sha2_password，增强了数据库系统的安全性。
7.**增强的复制功能**：包括半同步复制的改进，以及GroupReplication的引入，提供了高可用性和故障切换能力。
8.**在线DDL（DataDefinitionLanguage）**：在8.0版本中，许多DDL操作可以在线完成，这意味着在表结构改变时，用户不必等待长时间的锁定，减少了对业务的影响。
9.**InnoDB存储引擎改进**：包括更好的内存管理，更高效的行格式（如DYNAMIC和COMPRESSED），以及支持更大页大小，以适应更大的数据记录。
10.**性能分析工具**：MySQL8.0提供了PerformanceSchema的增强，帮助管理员监控和优化系统性能。
11.**分区表的增强**：增加了更多的分区类型，如RANGECOLUMNS和LISTCOLUMNS，使得分区策略更为灵活。
12.**改进的备份和恢复**：MySQL8.0提供了新的备份工具，如`mysqldump`和`mysqlpump`，它们可以更快、更可靠地备份和恢复数据库。
在实际使用中，"mysql-8.0.15-winx64"压缩包包含了适用于Windows64位系统的MySQL安装文件。
安装后，可以通过配置服务器参数、创建数据库、用户权限设置等步骤来搭建和管理数据库环境。
在管理和开发过程中，应充分利用上述新特性，以实现更高效、安全的数据管理。

ProtocolBuffers是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。
它很适合做数据存储或RPC数据交换格式。
可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。
目前提供了C++、Java、Python三种语言的API

Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。
它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。
Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。
程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。

本文主要包括百度个人云存储(PCS)RESTAPI：文件API列表、文件API错误码、结构化数据API说明、结构化数据API列表、结构化数据API错误码。
本文属于帮助文档类，仅供开发者参考。
如有不明确或不足之处，请参考百度PCS　API接口规范文档（现价段还没出）或者参考百度开发者中心（测试版）。

近⼏年随着数据保护、数据分析、数据访问的变⾰以及新业务的产⽣，⼤量的⾮结构化数据（视频、图像、⾳频、⽂档等）以年40%-60%的增长率快速增长，数据量在短时间内从TB规模跃升到了PB规模。
如何对如此⼤规模的数据进⾏存储已经成为当下必须要解决的问题。
随着新业务形态的变化，很多数据需要以更快的速度被获取，然后被进⼀步的重复利⽤，如⼤数据分析、AI、深度学习等。
传统的⽂件系统存储（如NAS）在应对PB规模甚⾄EB规模⾮结构化数据时出现了访问性能严重衰减、扩展性差、扩展经济效应低等诸多问题。
尤其在涉及到数据⾼可⽤时，通过利⽤传统的磁盘RAID/数据副本/镜像等技术时，会成倍的扩⼤化存储空

智能实时应用为所有行业带来了革命性变化。
机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展，因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。
这种能力正是多种领域所需要的，如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策，这完全不同于传统的编程方式（如Java、.NET或Python）。
机器学习并非新生事物，大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。
各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上，用以增长利润、降低成本，或者改善用户体验。
这篇文章将介绍机器学习在任务关键型实时系统中的应用，将ApacheKafka作为中心化的、可伸缩的任务关键型系统，同时还将介绍使用Kafk

protobuf是谷歌的开源序列化协议框架，结构类似于XML，JSON这种，显著的特点是二进制的，效率高，主要用于通信协议和数据存储等方面，算是一种结构化数据的表示方法。
ubuntu18.4亲测可用

对思科物联网期末测试进行总结，图片+文字，更有利于查询，快速找到。
1通过源（例如网页、音频或推文）所收集的数据术语以下哪一类？非结构化数据

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。