Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Readthrough не работает с ignite SQL-запросами из rest apis, и поскольку может быть передано только одно cacheName, то как выполнить запрос соединения Cross-Cache f?

У меня есть вариант использования, когда я буду запрашивать кеш зажигания с помощью rest apis, используя запросы SQL. Мне нужно отсортировать, присоединиться и т. Д.

Я установил JdbcCacheStore, и если я загружаю данные с помощью cache.loadCache (null), все работает. Я могу запросить, используя rest apis.

http://host:port/ignite?cmd=qryfldexe&pageSize=10&cacheName=Person&qry=select+firstName%2C+lastName+from+Person

Я не хочу загружать кеш при запуске ignite. Я хочу, чтобы он был заполнен (прочитан), если кеша нет. Если я использую, get rest api readthrough работает.

http://host:port/ignite?cmd=get&key=getKey&cacheName=partionedCache&destId=8daab5ea-af83-4d91-99b6-77ed2ca06647

Но я буду запрашивать, используя "Выполнение запроса полей Sql"

http://apacheignite.gridgain.org/docs/rest-api#sql-fields-query-execute

Когда я попытался выполнить запрос с его помощью, http://host:port/ignite?cmd=qryfldexe&pageSize=10&cacheName=Person&qry=select+firstName%2C+lastName+from+Person, чтение не сработало. Кэш не заполнен.

Кроме того, поскольку остальной api позволяет передавать только одно cacheName, как выполнять запросы соединения?

java ignite
13.12.2016

Ответы:


1

Сквозное чтение для запросов не поддерживается, потому что для сквозного чтения вам необходимо заранее знать набор ключей для загрузки, что невозможно с SQL. Для SQL необходимо заранее загрузить все необходимые данные в память.

13.12.2016
  • Если сквозное чтение не поддерживает запросы SQL, какой тип запроса может использовать функцию сквозного чтения? 13.06.2017
  • Чтение из произвольного хранилища поддерживается для любой ключевой операции (например, get()). Также обратите внимание, что в будущих версиях Ignite будет встроенное постоянное хранилище, которое позволит выполнять запросы к данным, хранящимся на диске. Но это еще не выпущено. 13.06.2017
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..