4）标准的数据连接 ? 什么是DataFrame? 与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。...然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。 同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。 ? 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。...而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。 简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。 ? 什么是DataSet?...5）Dataframe是Dataset的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过as方法将Dataframe转换为Dataset。
另外，从 API 易用性的角度上看，DataFrame API 提供的是一套高层的关系操作，比函数式的 RDD API 要更加友好、门槛更低。...基于上述的两点，从 Spark 1.6 开始出现 DataSet，作为 DataFrame API 的一个扩展，是一个强类型的特定领域的对象，这种对象可以函数式或者关系操作并行地转换，结合了 RDD 和...RDD、DataFrame、DataSet 的关系 DataSet API 是 DataFrames 的扩展，它提供了一种类型安全的、面向对象的编程接口，它是一个强类型、不可变的对象集合，映射到关系模式...与 RDD 相比，DataSet 保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表。 与 DataFrame 相比，DataSet 保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查。...] 中的数据为： DataFrame = DataSet[Row] 从数据上能更直观地看出 RDD、DataFrame、DataSet 之间的区别。
强调一点，这个ppt的初衷是希望从近十多年来不同时代不同热点下技术栈的变化来看看我们是如何从最早的php/asp/jspmysql这样的两层架构，一个阶段一个阶段演变到现在繁复的大数据、机器学习、...其中个人觉得最有趣的，是第一部分后台架构的演化和第三部分的中间件，因为这两者是很好地反映了过去十多年互联网发展期间技术栈的变化，从LAMP到MEAN Stack，从各种繁复的中间层到渐渐统一的消息驱动+...不谈国外，在中国那段时间就是互联网创业的时代，从千团大战到手游爆发到15年开始的O2O，业务的发展也带动了技术栈的飞速进步。...但是在少数站在业界技术顶端或者没有历史技术包袱的新兴公司，从某个角度上来说，他们已经开始在往下一个时代前进：机器学习AI驱动的时代 ?...从开发角度来看，微服务的开发并不是难点，难点是微服务的配置和部署。最近一段时间微服务部署也是业界热点，除了全家桶形态的SpringCloud，也可以看看lstio这些开源工具。 ?
强调一点，这个ppt的初衷是希望从近十多年来不同时代不同热点下技术栈的变化来看看我们是如何从最早的php/asp/jspmysql这样的两层架构，一个阶段一个阶段演变到现在繁复的大数据、机器学习、...其中个人觉得最有趣的，是第一部分后台架构的演化和第三部分的中间件，因为这两者是很好地反映了过去十多年互联网发展期间技术栈的变化，从LAMP到MEAN Stack，从各种繁复的中间层到渐渐统一的消息驱动+...不谈国外，在中国那段时间就是互联网创业的时代，从千团大战到手游爆发到15年开始的O2O，业务的发展也带动了技术栈的飞速进步。...但是在少数站在业界技术顶端或者没有历史技术包袱的新兴公司，从某个角度上来说，他们已经开始在往下一个时代前进：机器学习AI驱动的时代 2018年开始，实际上可能是2017年中开始，AI驱动成了各大公司口号...从开发角度来看，微服务的开发并不是难点，难点是微服务的配置和部署。最近一段时间微服务部署也是业界热点，除了全家桶形态的SpringCloud，也可以看看lstio这些开源工具。
与基本的 Spark RDD API 不同, Spark SQL 的抽象数据类型为 Spark 提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. ...在内部, Spark SQL 使用这些额外的信息去做一些额外的优化. 有多种方式与 Spark SQL 进行交互, 比如: SQL 和 Dataset API....Spark SQL 它提供了2个编程抽象, 类似 Spark Core 中的 RDD DataFrame DataSet 二. Spark SQL 的特点 1....什么是 DataFrame 与 RDD 类似，DataFrame 也是一个分布式数据容器。 ...从 API 易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的 RDD API 要更加友好，门槛更低。 ?
我们都知道布局文件的加载是在Activity的onCreate()方法中,使用setContentView进行加载 这个方法是个重载方法 ?...它们无一例外都是使用的getWindow()进行加载 那么window是在什么时候创建的呢?...我们知道Acitivity的生命周期是从onCreate开始的, 其实在它之前还有一个方法已经被执行了, 那就是attach方法 ?...直接创建了一个PhoneWindow对象, 那么意味着 每创建一个Activity都会创建一个PhoneWindow对象 那么PhoneWindow与Window到底是什么关系呢? ?...咱们平常开发时在xml中写的布局并不是根结点, 而是contentParent的子view 总结 它们之间的关系可以大致理解为: Activity: 相当于一栋房子 Window: 相当于房子里的一扇窗户
但从技术角度看，真正做应用的公司，才能比较容易地帮客户实现数字化转型。 ?...新一代的应用，需要新一代的基础架构与之对应；这就像生产力和生产关系之间的关系。 所以，对于手机类、互联网类应用，显然容器更为合适。...从技术角度看，使用Spring Cloud实现微服务，架构比较复杂，而且很多应用的相互调用关系都需要写在代码中，这样应用变更也很不方便。...从效率角度，第三种最高。 三种方法具体的实现逻辑，我之前的文章有具体的代码和实现步骤，这里不再赘述。 干货：构建一个可实现CI/CD的tomcat容器应用镜像 ?...如果再技术细节一点，从我的角度，就是Openshift与Jenkins的集成了。这里我就不再赘述，详细内容参照以前的文章，里面介绍了两者相互配合的实现方式。
对这个问题的答案中，可能最大的区别就是一个是值类型，而另一个是引用类型，今天我们就来具体聊聊这个区别。 那在介绍值类型与引用类型之前，我们还是先来回顾一下struct与class之间的区别这个问题。...class & struct 在 Swift 中，其实class 与 struct之间的核心区别不是很多，有很多区别是值类型与引用类型这个区别隐形带来的天然的区别。...在需要控制建模数据的恒等性时使用类。 将结构与协议搭配，通过共享实现来采用行为。 值类型 & 引用类型 那在 Swift 中，值类型与引用类型之间的区别有哪些呢？...从描述来看，我们得到的最重要的结论是使用值类型比使用引用类型更快，具体技术指标可查看why-choose-struct-over-class[5]，还有一个测试项目StructVsClassPerformance...更多命令可以看之前输出的一篇文章iOS 编译简析。
最后，为了纵观当前的视音学习领域，该综述从视音场景理解的角度重新回顾了近年的视音学习进展，并探讨了该领域潜在的发展方向。...在进行视音协作之初，如何在没有人类注释的情况下有效地从视音模态中提取表征，是一个重要的课题。这是因为高质量的表征可以为各种下游任务做出贡献。...首先，视觉和音频模态从不同的角度描绘了所关注的事物。因此，视音数据的语义被认为是语义一致的。在视音学习中，语义一致性在大多数任务中起着重要作用。...这种空间上的对应关系也有广泛的应用。例如，在声源定位任务中，这种一致性被用来在输入音频的指导下确定发声物体的视觉位置。...为了从更宏观的角度回顾目前视音学习领域的发展，文章进一步提出了关于视音场景理解的新视角： 1）基础场景理解（Basic Scene Understanding）。
一、Spark SQL概述 1、DataFrame 与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。...然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。...2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...5） Dataframe是Dataset的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过as方法将Dataframe转换为Dataset。
这两个角度结合起来，站在数据处理的角度，从 RDD 到 SQL，缺少的就是对数据含义和类型的描述，也就是 Schema。 于是有了 DataFrame。...这个时候，DataSet 横空出世，兼具了 DataFame 的关系属性，又有了 RDD 的强类型属性。...API，是一些关系类的方法，返回值是无类型的 DataSet[Row]。...从 DataFrame 到 DataSet，我们可以总结出 Spark 的一些考虑： 演进和兼容，而不是推倒重来。 不要给用户太多选择，替用户做选择。...---- 从 RDD 到 DataFrame，再到 DataSet，这么梳理下来，我们能很清晰的看到 Spark 这个项目在数据结构上的演进过程。
本期沙龙特邀请腾讯的技术专家分享关于技术架构、落地实践案例、无服务器云函数架构、海量存储系统架构等话题，从技术角度看架构发展，为开发者们带来丰富的实践经验内容，深度揭秘技术架构。...我这部分主要是讲一下从一个演变的角度看互联网后台架构。架构是怎么一回事？实际上大家工作中经常有这样的说法：所谓的架构师好像是一个不干活的，干活的是一线的工程师等等。为什么会有这种观点产生？...可能在代码层面上会好看一点，但是从架构设计方面来说其实是一回事。这个没有什么问题，所有的技术都是根据需求来的，作为内部公司的OA内部网站，完全没有必要去做中间件。...我们总是说技术推动业务，怎么用技术推动业务？具体来说就是这些业务的需求 怎么由技术演变和体现，这个可以从历史的脉络里面发现。...这是从我自己角度出发分享的技术架构的演化过程。 下边讲一下中间件，中间件无非从Frontend到Middleware，其实中间件的概念在国外很少有人提。
GO语言的面向对象编程非常简洁优雅，没有继承，隐藏的this指针等。它的面向对象是语言类型系统中的天然的一部分。整个类型系统通过接口串起来浑然一体。...Go语言与JAVA语言的区别 类型系统：JAVA中有两套完全独立的类型系统，一套是值类型系统，byte、int、boolean、char、double另一套是以object类型为根的对象类型系统，Integer...同时Go语言可以通过&获得一个对象的引用如 var b=&a 对象传递：Java中对象的方法会有隐藏的this指针传递，而Go语言中面向对象只是换了一种语法形式来表达，没有隐藏的this指针，即方法施加的目标显示传递...另外方法施加的目标不一定是指针(java传递的是指向对象的指针)，如果是指针也可以不命名为this。...多态：Java中的多态实现遵循一个原则：当超类对象引用变量引用子类对象时，被引用对象的类型而不是引用变量的类型决定了调用谁的成员方法，但是这个被调用的方法必须是在超类中定义过的，也就是说被子类覆盖的方法
[Person]）； 基于上述的两点，从Spark 1.6开始出现Dataset，至Spark 2.0中将DataFrame与Dataset合并，其中DataFrame为Dataset特殊类型，类型为...与RDD相比：保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表； 与DataFrame相比：保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查，调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被Spark...从Spark 2.0开始，DataFrame与Dataset合并，每个Dataset也有一个被称为一个DataFrame的类型化视图，这种DataFrame是Row类型的Dataset，即Dataset...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame，最终使用Dataset...面试题：如何理解RDD、DataFrame和Dataset SparkSQL中常见面试题：如何理解Spark中三种数据结构RDD、DataFrame和Dataset关系？
从失败恢复的角度考虑，窄依赖的失败恢复更有效，因为它只需要重新计算丢失的父分区即可，而宽依赖牵涉到RDD各级的多个父分区。...同时，给它新建一个依赖于CheckpointRDD的依赖关系，CheckpointRDD可以用来从硬盘中读取RDD和生成新的分区信息。...DataSet API DataSet也是不可变分布式的数据单元，它既有与RDD类似的各种转换和动作函 数定义，而且还享受Spark SQL优化过的执行引擎，使得数据搜索效率更高。...DataFrame API DataFrame可以被看作是一种特殊的DataSet。它也是关系型数据库中表一样的结构化存储机制，也是分布 式不可变的数据结构。...RDD API、DataFrame API、DataSet API对比 image.png 在性能方面，DataFrame和DataSet的性能要比RDD更好。
Dataset结合了DataFrame和RDD的优势：静态类型、会更容易实现RDD的功能特性，以及DataFrame的卓越性能特性。...从Spark 2.0及更高的版本，SparkSession成为关系型功能的入口点。...2、从RDD创建DataFrame 3、从Hive中的表中创建DataFrame 把DataFrame转换为RDD非常简单，只需要使用.rdd方法 ? 常用方法的示例 ?...1、DS与DF的关系 type DataFrame = Dataset[Row] 2、加载txt数据 val rdd = sc.textFile("data") val df = rdd.toDF(...小结 小强从DataFrame和Dataset演变以及为什么使用他们，还有对于DataFrame和Dataset创建和互相转换的一些实践例子进行介绍，当时这些都是比较基础的。
基于上述的两点，从Spark 1.6开始出现Dataset，至Spark 2.0中将DataFrame与Dataset合并，其中DataFrame为Dataset特殊类型，类型为Row。 ?...与RDD相比：保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表； 与DataFrame相比：保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查，调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被Spark...从Spark 2.0开始，DataFrame与Dataset合并，每个Dataset也有一个被称为一个DataFrame的类型化视图，这种DataFrame是Row类型的Dataset，即Dataset...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： ?...SparkSQL中常见面试题：如何理解Spark中三种数据结构RDD、DataFrame和Dataset关系？
本篇作为【SparkSQL编程】系列的第三篇博客,为大家介绍的是RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别。 码字不易，先赞后看，养成习惯! ? ---- 5....RDD、DataFrame、DataSet ? 在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？...与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值，如： testDF.foreach{ line => val...DataFrame与Dataset一般不与spark mlib同时使用。 3)....DataFrame与Dataset支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然。
2.DataFrame概述 A Dataset is a distributed collection of data. - 分布式的数据集 A DataFrame is a Dataset organized...image.png 3.DataFrame和RDD的对比 RDD：分布式的可以进行并行处理的集合 java/scala ==> JVM python ==> python runtime DataFrame...他还能支持一下复杂的数据结构。 java/scala/python ==> logic plan 从易用的角度来看，DataFrame的学习成本更低。...与RDD交互操作方式 ?...概述与使用 A Dataset is a distributed collection of data.
从发展历史角度来看，RDD API是在Spark设计之初就有的，是整个Spark框架的基石。...在Spark 1.6中，引入了DataSet，它在DataFrame的基础上添加了对数据每一列的类型的限制。在Spark2.0中，DataFrame和DataSet被统一。...DataFrame作为DataSet[Row]存在。 DataSet和DataFrame都是基于RDD的，都拥有RDD的基本特性，但是性能要比RDD更好。...基于DataFrame和DataSet API开发的程序会被自动优化，使得开发人员不需要操作底层的RDD API来进行手动优化，大大提升开发效率。...Spark SLQ不仅将关系型数据库的处理模式和Spark的函数式编程相结合，还兼容了Hive、RDD、JSON、CSV等多种数据格式 ? 题外话2：流处理计算的技术选型 ?
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