第7章 Avroスキーマ
Avroを使用すると、レコードの値のデータ・スキーマを定義できます。このスキーマは、値で使用できるフィールドとそのデータ型を表します。 Oracle NoSQL Databaseレコードの値部分にスキーマを適用するには、Avroバインディングを使用します。このバインディングを使用して、書込み前の値のシリアライズと読取り後の値のデシリアライズを行います。このバインディングを使用するには、アプリケーションでAvroデータ形式が使用されている、つまり格納値がそれぞれスキーマに関連付けられている必要があります。 Avroスキーマを使用すると、シリアライズされた値を領域効率に非常に優れたバイナリ形式で格納できます。格納される各値は、サイズの小さい内部スキーマ識別子(1から4バイト)以外のメタデータを持ちません。このような参照情報がキーと値のペアごとに格納されます。このように、シリアライズされたAvr
Processing JSON data with Spark SQL - Thoughts Resampled
Spark SQL provides built-in support for variety of data formats, including JSON. Each new release of Spark contains enhancements that make use of DataFrames API with JSON data more convenient. Same time, there are a number of tricky aspects that might lead to unexpected results. In this post I’ll show how to use Spark SQL to deal with JSON. Examples below show functionality for Spark 1.6 which is
GitHub - dbohdan/structured-text-tools: A list of command line tools for manipulating structured text data
Structured text tools The following is a list of text-based file formats and command line tools for manipulating each. Contents awk-like awk POSIX commands SQL-based tools Other tools CSV HTML JSON TOML XML YAML Configuration files /etc/hosts INI Multiple formats Log files Templating for structured text Extra: interactive TUIs Extra: CLIs for single-file databases License Disclosure awk-like Tools
超高速なJSON APIをElixirフレームワークのPhoenixでビルドしてテストしよう | POSTD
連絡先リストの役割を果たすJSON APIをビルドしてみましょう。ElixirとPhoenixを使って書きます。 Phoenix はElixirベースのフレームワークで、記述の高速化と、低遅延のWebアプリケーションをできる限り楽しく作成する目的で作られています。ElixirやPhoenixのインストール手順についてはここでは触れません。まず初めに Phoenixのガイド を読んでください。 なぜElixirとPhoenixなのか Erlanｇは、ポンコツの板金にくるまれたフェラーリのようなものです。ものすごいパワーを持っていますが、見た目が悪いと感じる人が多いのです。WhatsAppはこれを使って膨大な数の接続を処理していますが、見慣れないシンタックスとツールの不足のせいで多くの人が苦労しています。 Elixir はそこを改善したものです。Erlang上に構築されていますが、美しくかつ楽
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