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libraryDependencies += "org.mongodb.spark" % "mongo-spark-connector_2.11" % "2.0.0"package com.neusoft.apps
import com.mongodb.spark.{MongoConnector, MongoSpark}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSessionspark读取mongodb数据
val spark = SparkSession.builder .appName(this.getClass.getName().stripSuffix("$")) .getOrCreate() val df = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql").options( Map
Django+Spark+MongoDB大数据分析集成实战
在现代Web应用中，Django作为高响应Web框架、MongoDB作为灵活文档数据库、Spark作为分布式计算引擎，三者构成典型‘调度-存储-算力’分层架构。其核心原理在于解耦职责：Django专注请求处理与业务编排，MongoDB承担原始数据持久化与轻量查询，Spark则通过内存计算与谓词下推高效执行TB级聚合、留存分析、漏斗计算等复杂分析任务。该组合显著提升分析吞吐（实测500万文档聚合从18分钟降至92秒），规避Django阻塞与MongoDB分析瓶颈，同时天然支持实时流扩展与BI对接。本文聚焦三者
Spark连接MongoDB
spark连接mongodb 1、准备 spark版本: 2.4.5 mongodb版本：3.2.22 连接的数据库为events_db,表为users,管理员为test，密码为test mongo-spark-connector版本: 2.4.2 2、进行连接 spark-shell --packages org.mongodb.spark:mongo-spark-connector_2.11:2.4.2 进入如下界面 3、操作 请务必先停止spark spark.stop 然后就可以进行操作了 连
Django+Spark+MongoDB 构建高并发数据服务架构
在现代Web应用中，Django作为成熟Web框架擅长事务处理与快速响应，但面对海量日志分析、用户留存计算等OLAP场景时易出现性能瓶颈。其本质是将联机事务处理（OLTP）系统强行用于联机分析处理（OLAP），导致查询延迟高、数据库负载重。通过引入Apache Spark承担分布式批流一体计算，MongoDB支撑高吞吐、Schema灵活的原始数据存储，实现计算与服务解耦、异步执行与分层处理。该架构显著提升报表生成效率（如42分钟→92秒），支持按维度下钻与实时反馈，适用于SaaS平台、教育系统及IoT数据分
Django+Spark+MongoDB协同架构：构建高吞吐Web分析系统
在现代Web应用中，Django擅长事务处理与用户交互，但面对百万级日志聚合、多维留存分析等典型OLAP场景时，其ORM和单机计算能力迅速成为瓶颈。Apache Spark作为分布式计算引擎，天然适配大规模数据清洗、窗口计算与模型训练；MongoDB凭借灵活文档模型、原生聚合管道及Change Streams能力，成为连接Django（操作层）与Spark（计算层）的理想枢纽——它既规避了关系型数据库的JOIN开销与锁表风险，又提供了比纯对象存储更强的可查询性与运维友好性。该组合特别适用于日增300万+文档
spark源码阅读一-spark-mongodb代码分析
源码的github地址https://github.com/mongodb/mongo-spark，是mongodb发布的spark connection接口库，可以方便的使用spark读写mongodb数据 1.rdd写入mongodb 两种方式将生成的rdd写入mongodb，事例代码：
Flink CDC实现MongoDB到ClickHouse实时数据同步实战
变更数据捕获（CDC）技术是实现数据库实时同步的核心机制，通过监听源数据库的变更日志实现低延迟数据传输。Flink CDC作为新一代数据集成工具，结合了流处理框架的实时能力和CDC的精确捕获特性，在数据中台建设中发挥重要作用。本文以MongoDB到ClickHouse的实时同步为例，详解如何利用Flink CDC解决文档数据库与列式存储之间的Schema映射难题，包括BSON文档扁平化处理、Exactly-Once语义保证等关键技术点。该方案适用于电商订单分析、物联网设备监控等需要实时OLAP的场景，经生产
MongoDB Atlas向量搜索+Databricks构建生产级RAG系统
向量数据库是RAG架构的核心组件，其选型直接影响语义检索精度、数据一致性与运维成本。传统方案依赖Pinecone、Weaviate等专用向量库，常面临同步延迟、权限割裂、扩缩容复杂等工程瓶颈。MongoDB Atlas原生向量搜索通过融合标量过滤、全文检索与向量相似度计算，实现低延迟、高可控的混合查询能力；Databricks则作为Embedding模型管理与LLM编排中枢，依托Unity Catalog提供血缘追踪、模型版本治理与跨团队协作支持。二者结合，不仅降低基础设施复杂度，更将RAG从实验原型升级为
MongoDB与Spark分布式系统集成测试
MongoDB与Spark分布式系统集成测试 1.Spark 2.2.1分布式部署，修改/etc/profile配置文件。（Spark 下载部署过程略） export SPARK_HOME=/usr/local/spark-2.2.1-bin-hadoop2.6 export PATH=.:$JAVA_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$S...
MongoDB 遇见 spark（进行整合）
1、在存储方式上，HDFS以文件为单位，每个文件大小为 64M~128M, 而mongo则表现的更加细颗粒化； 2、MongoDB支持HDFS没有的索引概念，所以在读取速度上更快； 3、MongoDB更加容易进行修改数据； 4、HDFS响应级别为分钟，而MongoDB响应类别为毫秒； 5、可以利用MongoDB强大的 Aggregate功能进行数据筛选或预处理； 6、如果使用MongoDB，就不用像传统模式那样，到Redis内存数据库计算后，再将其另存到HDFS上。MongoDB可以替换HDFS, 作为大数
org.mongodb.spark:mongo-spark-connector_2.11:1.1.0
mongodb-spark官方连接器，运行spark-submit --packages org.mongodb.spark:mongo-spark-connector_2.11:1.1.0可以自动下载，国内网络不容易下载成功，解压后保存到~/.ivy2目录下即可。
mongo-spark-connector_2.11-2.1.2.jar
mongo-spark-connector_2.11-2.1.2.jar 使用于 java7！
mongo-spark-connector_2.11-2.2.0.jar
mongodb spark连接器，适用版本spark2.1.X ,Scala2.11.X, java 6 or later,mongodb 2.6 or later，请根据上面的版本选择，不然会报各种错误
DEA各种模型原理及stata代码实现
DEA各种模型原理及stata代码实现DEA各种模型原理及stata代码实现一、CCR和BCC1.原理2.效率测算stata代码3.Malmquist指数3.1M指数3.2Global-Malmquist指数4.指数计算代码与案例二、SBM模型1.原理2.stata代码实现三、方向性距离函数（DDF）1.原理2.stata代码实现3.非径向DDF模型（NDDF）3.GML指数4.指数测算四、总结 DEA各种模型原理及stata代码实现 一、CCR和BCC 1.原理 CCR模型产出导向下的效率通过求解以下规划
osgEarth添加线特征
部分关键代码： osgEarth::Annotation::FeatureNode* pathNode = 0; osgEarth::Symbology::Geometry* path = new osgEarth::Symbology::LineString(); Track*track = dynamic_cast<Track*>(entity->getProperty(PS_TRACK)); if (track == nullptr) { return; } st.
Agent Skills应用解析：构建可扩展、高效率AI探员
Agent Skills是一个简洁而强大的概念：它是一个包含组织化的指令、脚本和资源的文件夹，智能体可以动态地发现并加载这些内容，以在特定任务中表现更佳。可组合性（Composability）：一个Agent Skill是一个独立的、封装良好的能力单元。开发者可以为不同的功能（例如PDF处理、网络浏览、数据分析）创建独立的技能，然后根据需要将它们组合起来，赋能不同的智能体。这意味着不再需要为每个用例构建碎片化、定制设计的智能体，而是可以通过组合现有技能来快速构建新的专业智能体。
SAP 实例解析分期付款配置及应用
SAP系统的付款条件支持分期付款功能，其奥妙之处就在于需要定义一个母条款和一个子条款，其中，母条款需要标识“分期付款”。 首先，定义分期付款的母条款OBB8： 然后，定义子条款（即分期付款的具体方式）OBB9： 由上图可以看出，分期付款的配置还是很强大的，针对每次付款，都可以进行第二层次付款条件的设置。 然后，我们做一笔发票，
基于深度学习的X光安检危险品检测系统（YOLOv8 + UI界面 + 数据集）
随着全球安全形势的变化，机场、车站、地铁等场所的安检工作日益重要。X光安检系统已经成为现代公共安全领域中不可或缺的部分，能够有效地检测物品的内部结构，识别潜在的危险品。然而，传统的X光图像分析方法仍然依赖人工操作，检测效率较低，并且易受到人为因素的影响。近年来，深度学习技术的应用在图像分析领域取得了显著的突破，特别是在目标检测任务中，YOLO（You Only Look Once）模型因其高效性和精度，成为了许多目标检测任务的首选模型。
QGraphicsView通过鼠标操作来绘制图元
在Visio和MindManager等类似的图元操作软件中，很多时候我们会通过鼠标操作来添加自定义的图元。这里就介绍一下如何在QT的图形视图框架中通过鼠标绘制来添加图元。
数据挖掘实战-基于随机森林算法的交通事故预测模型
本实验数据集来源于Kaggle，原始数据集共有209306条，该数据集包含不同地区和时间段的交通事故详细信息。它包括各种指标，例如事故日期、天气状况、照明条件、碰撞类型、受伤人数和车辆参与情况。数据涵盖多个地点和事故类型，可全面了解交通事故及其原因。具体包括：crash_date：事故发生的日期。Traffic_control_device：所涉及的交通控制设备的类型（例如交通灯、标志）。weather_condition：事故发生时的天气状况。
7.29华为OD机试真题 新系统 - 能量对撞 (Java/Py/C/C++/Js/Go)
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LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
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