Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Запуск аннотаций в Scala.Dynamic

В настоящее время я использую GridGain/Ignite в своем проекте и столкнулся с некоторыми проблемами:

Как вы, возможно, знаете, GridGain может хранить в кэше любой сериализуемый объект, например:

val mycache = ignite.getOrCreateCache[String,MyClass]("MyName")

Это означает, что мы можем определить наш класс и расширить его динамическим свойством - это нормально.

Если мы установим аннотацию Ignite (@QuerySqlField) в определенном поле класса, Ignite сможет использовать sql-запросы с вашими классами следующим образом:

val sql = select * from MyClass
mycache.query(new SqlFieldsQuers(sql))

А теперь мой вопрос: Как я могу установить Ignite-аннотации с динамическими полями в динамических классах в Scala? Я прикрепил определение своего динамического класса и надеюсь на помощь.

class DynamicType extends Dynamic with Serializable
{
private val fields = mutable.Map.empty[String,Any].withDefault{key=>throw new NoSuchFieldError(key)}
def selectDynamic(key: String) = fields(key)
def updateDynamic(key: String)(value: Any) = fields(key) = value
def applyDynamic(key: String)(args: Any*) = fields(key)
}

Ответы:


1

Насколько я понимаю, ваша реализация динамического типа будет представлять собой просто карту полей. В этом случае Ignite сериализует эту карту как поле экземпляра DynamicType. Так что это как любой объект с полем типа Map. Пары ключ/значение карты не могут быть аннотированы и не могут быть проиндексированы Ignite.

29.06.2017
  • Как правило, схема SQL в настоящее время статична в Ignite. Поэтому я сомневаюсь, что он вообще может работать с динамическими объектами. 29.06.2017
  • @ValentinKulichenko Будет в случае программного создания кеша/схемы. 29.06.2017
  • 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..