Tipos de datos complejos en programacion

Tipos de datos complejos de Java

ODI puede leer y escribir datos de archivos HDFS en una variedad de formatos. Los formatos de archivo HDFS soportados son Json, Avro, Delimitado y Parquet. El formato se especifica en la pestaña Storage del almacén de datos HDFS. Cuando realice ingeniería inversa de archivos Avro, JSON o Parquet, se le pedirá que proporcione un esquema en la pestaña de almacenamiento. El proceso de ingeniería inversa sólo utilizará el esquema y no accederá a los propios archivos HDFS. Los archivos HDFS delimitados no pueden someterse a ingeniería inversa, los Atributos (en la pestaña Atributos del almacén de datos HDFS) tendrán que añadirse manualmente y los parámetros, como el separador de campos, deberán definirse en la pestaña Almacenamiento.

Si está cargando archivos Avro en Hive, tendrá que copiar el archivo Avro Schema (.avsc) en la misma ubicación HDFS que los archivos HDFS Avro (utilizando el mismo nombre de archivo que especificó para el Schema en el Panel de Almacenamiento).

Los formatos JSON, Avro y Parquet pueden contener tipos de datos complejos, como array u Object. Durante la fase de Ingeniería Inversa, el campo Tipo de Dato de estos Atributos se establece en "Complejo" y la definición del tipo complejo se almacena en el campo Formato de Dato del Atributo. La Sintaxis de esta definición es la misma que Avro utiliza para sus definiciones de Esquema. Esta información es utilizada por ODI en el Editor de Mapeo cuando el componente flatten es agregado al Mapeo.

Tipo de datos complejos de Python

Una variable o valor complejo suele representarse como un par de números en coma flotante. Los lenguajes que soportan un tipo de dato complejo suelen proporcionar una sintaxis especial para construir tales valores, y extienden las operaciones aritméticas básicas ('+', '-', '×', '÷') para actuar sobre ellos. El compilador suele traducir estas operaciones en una secuencia de instrucciones de máquina de coma flotante o en llamadas a bibliotecas. Estos lenguajes también pueden proporcionar soporte para otras operaciones, como formateo, comprobación de igualdad, etc. Al igual que en matemáticas, estos lenguajes suelen interpretar un valor en coma flotante como equivalente a un valor complejo con parte imaginaria cero.

Números complejos

Bajo el capó, si un objeto no tiene más referencias apuntando a él, será limpiado por el recolector de basura, y a su vez, borra la referencia de WeakMap al objeto limpiado, lo que borra el valor correspondiente.

En programación funcional y herramientas/bibliotecas que requieren nuevas copias de objetos o arrays como React y Redux, es práctica común usar Object.assign() para crear algunos objetos nuevos usando otro como "objeto base". Ahora en lugar de usar Object.assign(), es común (y más limpio, en mi opinión personal) usar el operador spread para devolver nuevos Objetos y Arrays.

Aunque probablemente no use Symbol muy a menudo, me parece que saber lo que es en realidad es bastante agradable, y me hace pensar en encontrar una manera de implementarlo para mis propios tipos de datos especiales de proyecto a proyecto.

Tipos estructurados sql

Las aplicaciones requieren distintos tipos de datos para almacenar la información. Por ejemplo, el nombre es una matriz de caracteres, pero la edad es mejor almacenarla como un número entero. Podemos realizar muchas operaciones (suma, promedio, concatenación, correspondencia, etc.) si los datos se almacenan en el formato y con los tipos correctos. Por eso tenemos tantos tipos de datos en C, para poder diferenciar y segregar los datos de la mejor manera posible.

Observa que hemos utilizado 'long long' para suma, que es de 8 bytes, mientras que long es de 4 bytes. Aunque en situaciones prácticas, puede que no usemos números tan grandes, es bueno conocer el rango y qué tipo de datos debemos usar para programas con cálculos exponenciales. Podemos usar %u en lugar de %d para unsigned int pero incluso %d funciona. Digamos que el valor de long notprime = -23009090909933322; tiene un menos, pero lo imprimimos como notprime es %lu, el valor correcto no se imprimirá. Por eso es seguro usar %ld, a menos que quieras que los valores sean siempre sin signo.

El tipo de datos de punto flotante permite al usuario escribir valores decimales. Por ejemplo, el promedio de las marcas puede ser 97.665. Si usamos el tipo de datos int, se eliminará la parte decimal y se imprimirá sólo 97. Para imprimir el valor exacto, necesitamos el tipo de datos 'float'.