# Macro in SPL fa riferimento a http://c.raqsoft.com/article/1687916213139 Oltre al codice statico comune, a volte è necessario anche il codice dinamico per risolvere i problemi, come generare codice (o parte di esso) basato su parametri ed eseguirlo dinamicamente. Per i linguaggi di programmazione che mancano di meccanismi di codifica dinamica, è solitamente necessario scrivere le parti variabili del codice in forma di stringa. Ad esempio, quando si fa riferimento ai nomi dei campi del dataset in Python, è necessario scriverli come stringhe per ottenere l'effetto del codice dinamico. Tuttavia, questo rende scomodo leggere e scrivere il codice statico più comune. SQL, d'altra parte, può scrivere direttamente i nomi dei campi (così come le condizioni di filtro, le espressioni di raggruppamento, ecc.) nel codice senza doverli scrivere in stringhe, rendendo più facile leggere e scrivere il codice statico, ma è difficile gestire il codice dinamico. SPL eredita lo stile SQL del codice statico, permettendo di scrivere direttamente le parti di codice, come i nomi dei campi, senza la necessità di scriverli come stringhe. Inoltre, SPL fornisce anche macro per ottenere effetti di codice dinamico. Esempio 1: Ordinare dinamicamente la tabella degli ordini in base al parametro pSortList, che contiene un numero indefinito di campi di ordinamento separati da virgole. Questo codice dinamico può essere implementato utilizzando le macro SPL: T("Orders.txt").sort(${pSortList}) ##### Post Metadata - Posted at: quasi 3 anni fa - Author title: Marketing Specialist at Scudata - Net upvotes: 1 ## Comments ### Comment 1 Integra SPL e SQL. SQL e SPL sono entrambe tecnologie di elaborazione generali per dati strutturati, ognuna con le proprie caratteristiche. In particolare, SQL è altamente diffuso e ampiamente utilizzato, molti utenti hanno una naturale capacità di interrogare i dati con SQL, ed è facile per loro iniziare una volta che il motore di dati supporta SQL; è relativamente facile migrare programmi storici. SPL è conciso ed efficiente, fornendo una sintassi più agile che può semplificare calcoli complessi, supportando al contempo il calcolo procedurale e supportando naturalmente la codifica passo-passo; il sistema di calcolo di SPL è più aperto, rendendo possibile eseguire calcoli misti per più fonti di dati contemporaneamente, e ottenere facilmente prestazioni di calcolo più elevate con archiviazione ad alte prestazioni integrata e algoritmi ad alte prestazioni; è più flessibile da utilizzare, permettendo di essere usato indipendentemente o integrato nelle applicazioni. Consulta http://c.raqsoft.com/article/1672969702567 ##### Comment Metadata - Posted at: oltre 2 anni fa - Author title: Marketing Specialist at Scudata ### Comment 2 "Hadoop/Spark è troppo pesante, esProc SPL è leggero", fare riferimento a http://c.raqsoft.com/article/1665212186752 Con l'avvento dell'era dei big data, la quantità di dati continua a crescere. In questo caso, è difficile e costoso espandere la capacità del database che gira su un piccolo computer tradizionale, rendendo difficile supportare lo sviluppo aziendale. Per affrontare questo problema, molti utenti iniziano a rivolgersi al percorso del calcolo distribuito, cioè utilizzare più server PC economici per formare un cluster per eseguire compiti di calcolo dei big data. Hadoop/Spark è una delle tecnologie software importanti in questo percorso, che è popolare perché è open source e gratuito. Dopo anni di applicazione e sviluppo, Hadoop è stato ampiamente accettato, e non solo può essere applicato direttamente al calcolo dei dati, ma molti nuovi database sono sviluppati basandosi su di esso, come Hive e Impala. ##### Comment Metadata - Posted at: oltre 2 anni fa - Author title: Marketing Specialist at Scudata ### Comment 3 Di solito, le fonti di dati in streaming sono dinamiche e illimitate, e appaiono piuttosto diverse dalle fonti di dati batch statiche e limitate. Per motivi di framework, è difficile per le tecnologie tradizionali dei database elaborare direttamente le fonti di dati in streaming, quindi i programmatori devono ricorrere a tecnologie più recenti. I framework di calcolo come heron\samza\storm\spark\flink sono stati i primi a fare progressi significativi e hanno ottenuto un vantaggio di primo piano nella tecnologia di calcolo in streaming. Questi framework sono così di successo che non appena si coinvolge un calcolo in streaming, i programmatori di applicazioni si rivolgeranno naturalmente a uno di essi. Al contrario, per quelle tecnologie di calcolo che non si dichiarano un certo framework, sono generalmente considerate inadatte per implementare il calcolo in streaming. Refer to http://c.raqsoft.com/article/1693970501878 ##### Comment Metadata - Posted at: oltre 2 anni fa - Author title: Marketing Specialist at Scudata ## Related Product [esProc SPL Community](https://www.g2.com/it/products/esproc-spl-community/reviews) ## Related Category [Altre analisi](https://www.g2.com/it/categories/other-analytics) ## Related discussions - [Quanto bene si adatta Trello a un team più grande?](https://www.g2.com/it/discussions/1-how-well-does-trello-scale-into-a-larger-team) - Posted at: quasi 13 anni fa - Comments: 6 - [Can we please add a new section](https://www.g2.com/it/discussions/2-can-we-please-add-a-new-section) - Posted at: quasi 13 anni fa - Comments: 0 - [Benefici quantificabili dall'implementazione del tuo CRM](https://www.g2.com/it/discussions/quantifiable-benefits-from-implementing-your-crm) - Posted at: quasi 13 anni fa - Comments: 4