


Memplot data gnSSLocation daripada Rivian R1S saya di seluruh Michigan dengan InterSystems Cloud Document dan Databricks
Jika anda sedang mencari kes penggunaan untuk Pangkalan Data Dokumen, saya menyedari bahawa kegemaran saya yang ringkas ialah keupayaan untuk menanyakan longgokan JSON, tepat di sebelah data saya yang lain dengan sql tanpa melakukan banyak perkara. Yang merupakan impian yang direalisasikan daripada Platform Data InterSystems Pelbagai Model yang berkuasa, dan ditunjukkan di sini dalam buku nota ringkas untuk menggambarkan data lokasi geo saya yang dipancarkan oleh Rivian R1S saya untuk DeezWatts ( A Rivian Data Adventure ).
Jadi berikut ialah pendekatan 2 langkah, Pengingesan ke dan Visualisasi dari Dokumen Awan InterSystems, menggunakan pemacu dokumen JDBC.
Pengedaran Dokumen Awan InterSystems
Sebagai permulaan, saya melancarkan penggunaan Dokumen Awan kecil pada Portal Perkhidmatan Awan InterSystems, dengan pendengar yang didayakan.
Saya memuat turun sijil ssl, dan mendapatkan pemacu untuk JDBC dan pemandu dokumen yang disertakan juga.
Pengingesan
Untuk pengingesan, saya ingin memahami cara mengangkat dokumen JSON daripada sistem fail dan mengekalkannya sebagai koleksi dalam pangkalan data dokumen ke atas pendengar, untuk ini saya menulis apl java tersendiri. Ini lebih berguna kerana semua keseronokan berlaku dalam buku nota selepas data ada di sana.
RivianDocDB.java
package databricks_rivian_irisdocdb; import java.sql.SQLException; import com.intersystems.document.*; import com.fasterxml.jackson.core.JsonParser; import com.fasterxml.jackson.*; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import org.apache.commons.io.IOUtils; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Path; import java.nio.file.Paths; import java.util.stream.Stream; public <span>class RivianDocDb </span>{ <span>public static void main(String[] args) </span>{ String directoryPath = "/home/sween/Desktop/POP2/DEEZWATTS/rivian-iris-docdb/databricks_rivian_irisdocdb/in/json/"; DataSource datasrc = DataSource.createDataSource(); datasrc.setPortNumber(443); datasrc.setServerName("k8s-05868f04-a88b7ecb-5c5e41660d-404345a22ba1370c.elb.us-east-1.amazonaws.com"); datasrc.setDatabaseName("USER"); datasrc.setUser("SQLAdmin"); datasrc.setPassword("REDACTED"); try { datasrc.setConnectionSecurityLevel(10); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } System.out.println("\nCreated datasrc\n"); System.out.println(datasrc); datasrc.preStart(2); System.out.println("\nDataSource size =" + datasrc.getSize()); // creates the collection if it dont exist Collection collectedDocs = Collection.getCollection(datasrc,"deezwatts2"); try (Stream<path> paths = Files.list(Paths.get(directoryPath))) { paths.filter(Files::isRegularFile) .forEach(path -> { File file = path.toFile(); }); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } File directory = new File(directoryPath); if (directory.isDirectory()) { File[] files = directory.listFiles(); if (files != null) { for (File file : files) { if (file.isFile()) { try (InputStream is = new FileInputStream("/home/sween/Desktop/POP2/DEEZWATTS/rivian-iris-docdb/databricks_rivian_irisdocdb/in/json/" + file.getName())) { String jsonTxt = IOUtils.toString(is, "UTF-8"); Document doc2 = JSONObject.fromJSONString(jsonTxt); // top level key is whip2 Document doc3 = new JSONObject().put("whip2",doc2); collectedDocs.insert(doc3); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } } } } long size = collectedDocs.size(); System.out.println(Long.toString(size)); System.out.println("\nIngested Documents =" + datasrc.getSize());</path>
Perkara di atas agak hampir dengan sampah JAVA, tetapi berjaya, kita dapat melihat koleksi dalam penyemak imbas koleksi dalam penggunaan.
Databricks
Sekarang ini memerlukan sedikit persediaan Databricks, tetapi sangat berbaloi untuk bekerja dengan pyspark untuk bahagian yang menyeronokkan.
Saya menambahkan dua pemacu InterSystems pada gugusan dan meletakkan sijil dalam skrip init kluster import_cloudsql_certficiate.sh supaya ia ditambahkan pada stor kunci.
Untuk kesempurnaan, kluster menjalankan Databricks 16, Spark 3.5.0 dan Scala 2.12
Visualisasi
Jadi, kita harus ditetapkan untuk menjalankan kerja PySpark dan merancang tempat cambuk saya berada dalam subset data Saya akan seret masuk.
Kami menggunakan geopanda dan geodataset untuk pendekatan terus ke hadapan untuk merancang.
package databricks_rivian_irisdocdb; import java.sql.SQLException; import com.intersystems.document.*; import com.fasterxml.jackson.core.JsonParser; import com.fasterxml.jackson.*; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import org.apache.commons.io.IOUtils; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Path; import java.nio.file.Paths; import java.util.stream.Stream; public <span>class RivianDocDb </span>{ <span>public static void main(String[] args) </span>{ String directoryPath = "/home/sween/Desktop/POP2/DEEZWATTS/rivian-iris-docdb/databricks_rivian_irisdocdb/in/json/"; DataSource datasrc = DataSource.createDataSource(); datasrc.setPortNumber(443); datasrc.setServerName("k8s-05868f04-a88b7ecb-5c5e41660d-404345a22ba1370c.elb.us-east-1.amazonaws.com"); datasrc.setDatabaseName("USER"); datasrc.setUser("SQLAdmin"); datasrc.setPassword("REDACTED"); try { datasrc.setConnectionSecurityLevel(10); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } System.out.println("\nCreated datasrc\n"); System.out.println(datasrc); datasrc.preStart(2); System.out.println("\nDataSource size =" + datasrc.getSize()); // creates the collection if it dont exist Collection collectedDocs = Collection.getCollection(datasrc,"deezwatts2"); try (Stream<path> paths = Files.list(Paths.get(directoryPath))) { paths.filter(Files::isRegularFile) .forEach(path -> { File file = path.toFile(); }); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } File directory = new File(directoryPath); if (directory.isDirectory()) { File[] files = directory.listFiles(); if (files != null) { for (File file : files) { if (file.isFile()) { try (InputStream is = new FileInputStream("/home/sween/Desktop/POP2/DEEZWATTS/rivian-iris-docdb/databricks_rivian_irisdocdb/in/json/" + file.getName())) { String jsonTxt = IOUtils.toString(is, "UTF-8"); Document doc2 = JSONObject.fromJSONString(jsonTxt); // top level key is whip2 Document doc3 = new JSONObject().put("whip2",doc2); collectedDocs.insert(doc3); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } } } } long size = collectedDocs.size(); System.out.println(Long.toString(size)); System.out.println("\nIngested Documents =" + datasrc.getSize());</path>
Kini, ini memerlukan sedikit masa untuk membiasakan diri, tetapi berikut ialah pertanyaan kepada Dokumen Awan InterSystems menggunakan sintaks laluan JSON dan JSON_TABLE.
import geopandas as gpd import geodatasets from shapely.geometry import Polygon
Saya berjaya mencari tapak yang menjadikannya mudah untuk mencipta laluan json @ jsonpath.com.
Seterusnya kami menyediakan sambungan ke Penerapan Pangkalan Data Dokumen IRIS dan membacanya ke dalam bingkai data.
dbtablequery = f"(SELECT TOP 1000 lat,longitude FROM JSON_TABLE(deezwatts2 FORMAT COLLECTION, '$' COLUMNS (lat VARCHAR(20) path '$.whip2.data.vehicleState.gnssLocation.latitude', longitude VARCHAR(20) path '$.whip2.data.vehicleState.gnssLocation.longitude' ))) AS temp_table;"
Seterusnya kami mengambil peta yang tersedia daripada geodataset, yang sdoh sangat bagus untuk kegunaan umum di Amerika Syarikat.
# Read data from InterSystems Document Database via query above df = (spark.read.format("jdbc") \ .option("url", "jdbc:IRIS://k8s-05868f04-a88b7ecb-5c5e41660d-404345a22ba1370c.elb.us-east-1.amazonaws.com:443/USER") \ .option("jars", "/Volumes/cloudsql/iris/irisvolume/intersystems-document-1.0.1.jar") \ .option("driver", "com.intersystems.jdbc.IRISDriver") \ .option("dbtable", dbtablequery) \ .option("sql", "SELECT * FROM temp_table;") \ .option("user", "SQLAdmin") \ .option("password", "REDACTED") \ .option("connection security level","10") \ .option("sslConnection","true") \ .load())
Sekarang bahagian yang menarik, kami ingin mengezum masuk di mana kami ingin mengandungi titik lokasi geo di mana R1S telah memandu, untuk ini kami memerlukan kotak sempadan untuk negeri Michigan.
Untuk ini saya menggunakan alat yang sangat licin daripada Keene untuk melukis kotak sempadan pagar geo dan ia memberikan saya tatasusunan koordinat!
Sekarang kita mempunyai tatasusunan koordinat kotak sempadan, kita perlu menamparnya ke dalam objek Poligon.
# sdoh map is fantastic with bounding boxes michigan = gpd.read_file(geodatasets.get_path("geoda.us_sdoh")) gdf = gpd.GeoDataFrame( df.toPandas(), geometry=gpd.points_from_xy(df.toPandas()['longitude'].astype(float), df.toPandas()['lat'].astype(float)), crs=michigan.crs #"EPSG:4326" )
Sekarang, mari rancang jejak Rivian R1S! Ini adalah untuk kira-kira 10,000 rekod (saya menggunakan pernyataan teratas di atas untuk mengehadkan keputusan)
polygon = Polygon([ ( -87.286377, 45.9664245 ), ( -81.6503906, 45.8134865 ), ( -82.3864746, 42.1063737 ), ( -84.7814941, 41.3520721 ), ( -87.253418, 42.5045029 ), ( -87.5610352, 45.8823607 ) ])
Dan begitulah... Detroit, Traverse City, Silver Lake Sand Dunes, Holland, Mullet Lake, Interlachen... Pure Michigan, Rivian style.
Atas ialah kandungan terperinci Ploting GeoLokasi Rivian dengan Dokumen Awan IRIS dan Databricks. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Tomergelistsinpython, operator youCanusethe, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, eachwithspecificadvantages: 1) operatorSimpleButlessefficientficorlargelists;

Dalam Python 3, dua senarai boleh disambungkan melalui pelbagai kaedah: 1) Pengendali penggunaan, yang sesuai untuk senarai kecil, tetapi tidak cekap untuk senarai besar; 2) Gunakan kaedah Extend, yang sesuai untuk senarai besar, dengan kecekapan memori yang tinggi, tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3) menggunakan * pengendali, yang sesuai untuk menggabungkan pelbagai senarai, tanpa mengubah suai senarai asal; 4) Gunakan itertools.chain, yang sesuai untuk set data yang besar, dengan kecekapan memori yang tinggi.

Menggunakan kaedah Join () adalah cara yang paling berkesan untuk menyambungkan rentetan dari senarai di Python. 1) Gunakan kaedah Join () untuk menjadi cekap dan mudah dibaca. 2) Kitaran menggunakan pengendali tidak cekap untuk senarai besar. 3) Gabungan pemahaman senarai dan menyertai () sesuai untuk senario yang memerlukan penukaran. 4) Kaedah mengurangkan () sesuai untuk jenis pengurangan lain, tetapi tidak cekap untuk penyambungan rentetan. Kalimat lengkap berakhir.

PythonexecutionistheprocessoftransformingpythoncodeIntoExecutableInstructions.1) TheinterpreterreadsTheCode, convertingIntoByteCode, yang mana -mana

Ciri -ciri utama Python termasuk: 1. Sintaks adalah ringkas dan mudah difahami, sesuai untuk pemula; 2. Sistem jenis dinamik, meningkatkan kelajuan pembangunan; 3. Perpustakaan standard yang kaya, menyokong pelbagai tugas; 4. Komuniti dan ekosistem yang kuat, memberikan sokongan yang luas; 5. Tafsiran, sesuai untuk skrip dan prototaip cepat; 6. Sokongan multi-paradigma, sesuai untuk pelbagai gaya pengaturcaraan.

Python adalah bahasa yang ditafsirkan, tetapi ia juga termasuk proses penyusunan. 1) Kod python pertama kali disusun ke dalam bytecode. 2) Bytecode ditafsirkan dan dilaksanakan oleh mesin maya Python. 3) Mekanisme hibrid ini menjadikan python fleksibel dan cekap, tetapi tidak secepat bahasa yang disusun sepenuhnya.

UseAforLoopWheniteratingOvereForforpecificNumbimes; Useaphileloopwhencontinuinguntilaconditionismet.forloopsareidealforknownownsequences, sementara yang tidak digunakan.

Pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops, pengubahsuaianListsduringiteration, off-by-oneerrors, sifar-indexingissues, andnestedloopinefficies.toavoidthese: 1) use'i


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
