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Häufig verwendete Datenbanksoftware
Zu den häufig verwendeten Datenbanksoftwares gehören MySQL, Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Cassandra, Hadoop, Spark und Amazon DynamoDB. Weitere Einzelheiten zur Datenbanksoftware finden Sie im Artikel unter diesem Thema. Die chinesische PHP-Website heißt alle herzlich willkommen, vorbeizukommen und zu lernen.
Anwendung von PHP und Hadoop-DatenbankMit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters können herkömmliche relationale Datenbanken den Speicher- und Verarbeitungsbedarf großer Datenmengen nicht mehr decken. Um dieser Herausforderung zu begegnen, begann man, neue Datenbanktechnologien zu erforschen, unter denen die Hadoop-Datenbank derzeit die beliebteste Big-Data-Speicher- und -Verarbeitungstechnologie ist. Als derzeit beliebteste Webentwicklungssprache wird PHP nach und nach bei der Entwicklung von Hadoop-Datenbanken eingesetzt. Im Folgenden wird die Anwendung von PHP und der Hadoop-Datenbank vorgestellt. Hadoop-Datenbank Hadoop ist eine Open-Source-Distribution
So stellen Sie mithilfe von PDO eine Verbindung zur Hadoop-Datenbank herSo verwenden Sie PDO zum Herstellen einer Verbindung zur Hadoop-Datenbank. Hadoop ist ein Open-Source-Framework für die verteilte Datenspeicherung und -verarbeitung, das im Bereich Big Data weit verbreitet ist. Seine Vorteile sind Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz. Wenn wir Hadoop für die Datenverarbeitung verwenden, müssen wir eine Verbindung zur Hadoop-Datenbank herstellen, um Daten im Hadoop-Cluster zu lesen und zu schreiben. PDO (PHPDataObjects) ist eine Datenbankabstraktionsschicht von PHP, die zur Verbindung verschiedener Datenbanktypen verwendet werden kann. vonP
Pandas und PySpark bündeln ihre Kräfte, um sowohl Funktionalität als auch Geschwindigkeit zu erreichen!Datenwissenschaftler oder Datenpraktiker, die Python für die Datenverarbeitung verwenden, sind mit dem Datenwissenschaftspaket Pandas vertraut, und es gibt auch starke Benutzer von Pandas wie Yun Duojun. Die meisten der ersten Codezeilen, die zu Beginn des Projekts geschrieben wurden, sind importpandasaspd. Man kann sagen, dass Pandas ein Idiot für die Datenverarbeitung sind! Und seine Mängel sind auch sehr offensichtlich. Pandas können nur von einer einzigen Maschine verarbeitet werden und können nicht linear mit der Datenmenge skaliert werden. Wenn Pandas beispielsweise versucht, einen Datensatz zu lesen, der größer ist als der verfügbare Speicher einer Maschine, schlägt dies aufgrund unzureichenden Speichers fehl. Darüber hinaus ist Pandas bei der Verarbeitung großer Datenmengen sehr langsam, obwohl es andere Bibliotheken wie Dask oder Vaex gibt, um die Datenverarbeitung zu optimieren.
Wie verwende ich den Lademodus im Laravel Spark-Framework?Das LaravelSpark-Framework ist ein Laravel-basiertes SaaS-Anwendungsframework, das Entwicklern hilft, Webanwendungen schnell zu erstellen und auszuführen. Das Framework bietet viele Features und Tools, darunter auch ein Gebührenmodell. In diesem Artikel wird die Verwendung des Lademodus im LaravelSpark-Framework vorgestellt. Spark-Version bestätigen Zunächst müssen Sie bestätigen, ob die von Ihnen verwendete Spark-Version den Lademodus unterstützt. Das Framework ist in zwei Versionen verfügbar, nämlich der kostenlosen Version und der kostenpflichtigen Version. Die kostenlose Version unterstützt keine Zahlung
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