"aaa" -> 9, "bbb" -> 5) println(mapping.mkString(""))//输出： 10,aaa -> 9,bbb -> 5> } 元组
元组并不像数组、对象那样是不可缺少的编程元素，但是， 使用它却能对编写代码带来很多的便利，尤其是当一个函数需要返回多个值的情况下。...因此， 解决这类问题最好的方案就是使用元组。 在语法本身支持元组的语言中， 元组是用括号表示的，如(int,bool,string)就是一个三元组类型， 它的值可以是(1,true,"abc")。...， 然而却比第二种使用map的方案要好的多， 至少使用元组能知道函数会返回几个值， 这些值又分别是什么类型， 而且它还有第二种使用map的方案编码简单快捷的优势。...，使用起来肯定不如原生元组来的便捷。...下面是一个三元组的代码示例 ? 举一反三，其余的元组类型也是同样的使用方式。 因为Java的元组并非语言自身支持， 因此代码看起来Java味十足， 显得不那么优雅。
Python 的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改，在前面的代码中我们已经不止一次使用过元组了。顾名思义，我们把多个元素组合到一起就形成了一个元组，所以它和列表一样可以保存多条数据。...下面的代码演示了如何定义和使用元组。...一个不变对象可以方便的被共享访问）。所以结论就是：如果不需要对元素进行添加、删除、修改的时候，可以考虑使用元组，当然如果一个方法要返回多个值，使用元组也是不错的选择。...元组在创建时间和占用的空间上面都优于列表。我们可以使用sys模块的getsizeof函数来检查存储同样的元素的元组和列表各自占用了多少内存空间，这个很容易做到。...我们也可以在ipython中使用魔法指令%timeit来分析创建同样内容的元组和列表所花费的时间，下图是我的macOS系统上测试的结果。
前几天，有人在星球里，问了一个有趣的算子，也即是RepartitionAndSortWithinPartitions。当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。...更多大数据小技巧及调优，spark的源码文章，原理文章及源码视频请加入知识星球。扫描，底部二维码，或者点击阅读原文。 昨天说了，mapPartitions 的使用技巧。...spark 1.2之后引入了一个高质量的算子repartitionAndSortWithinPartitions 。该算子为spark的Shuffle增加了sort。...与groupbykey不同的是，数据不会一次装入内存，而是使用迭代器一次一条记录从磁盘加载。这种方式最小化了内存压力。...repartitionAndSortWithinPartitions 也可以用于二次排序。 下面举个简单的例子。
前几天，有人在星球里，问了一个有趣的算子，也即是RepartitionAndSortWithinPartitions。当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。...昨天说了，mapPartitions 的使用技巧。大家应该都知道mapPartitions值针对整个分区执行map操作。...spark 1.2之后引入了一个高质量的算子repartitionAndSortWithinPartitions 。该算子为spark的Shuffle增加了sort。...与groupbykey不同的是，数据不会一次装入内存，而是使用迭代器一次一条记录从磁盘加载。这种方式最小化了内存压力。...repartitionAndSortWithinPartitions 也可以用于二次排序。 下面举个简单的例子。
Python 的关键数据结构是列表和元组。元组元素一旦设置，就无法更改。这称为不可变性。但是列表元素可以在初始化后修改。在处理需要组合在一起的数据时，for 循环用于创建元组列表。...列表比元组更具适应性，因为它们能够被修改。本教程演示如何使用 for 循环创建元组列表，从而简化重复性任务。...任何长度的单个元组都可以在一行代码中解压缩为多个变量。 算法 让一个空列表保存元组。 使用 for 循环循环访问元素或对象。 对于每个条目，创建一个元组并将其追加到列表中。...for 循环遍历“员工姓名”长度范围，使用名称和 ID 构建元组。“employee_list”与新形成的元组一起添加。这将生成一个元组列表，其中包含给定短语中单词的长度。...元组包括多种数据类型，包括整数、字符串和浮点数。本指南演示了如何在 Python 中使用 for 循环来创建元组列表。当您希望构造具有不同值的多个元组时，使用 for 循环生成元组列表可能很方便。
元组的创建和删除 （1）使用赋值运算符直接创建元组 语法： tuplename = (element1, element2, element3, ....) ...在Python中，元组使用一对小括号将所有的元素括起来，但是小括号不是必须的，只要将一组值用逗号分隔开,Python就可以使其为元组。...verse1 = ('一片冰心在玉壶') # 字符串 verse2 = ('一片冰心在玉壶',) # 元组 （2）创建空的元组 emptytuple = () （3）创建数值元组 可以使用tuple()...（3）列表支持通过切边进行修改和访问，而元组只支持访问，不支持修改，再不进行任何修改时，建议使用元组。 （4）元组比列表的访问和处理速度快。 （5）列表不能作为字典的键，而元组可以。...以上就是python 元组的使用方法的详细内容，更多关于python元组使用的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章！
—有状态转换：当前批次的处理需要使用之前批次的数据或者中间结果。...，默认由Spark维护在checkpoint中，消除了与zk不一致的情况 当然也可以自己手动维护，把offset存在mysql、redis中 所以基于Direct模式可以在开发中使用，且借助Direct...使用高层次的API Direct直连方式 不使用Receiver，直接到kafka分区中读取数据 不使用日志（WAL）机制。...Spark自己维护offset 使用低层次的API 扩展：关于消息语义 实现方式 消息语义 存在的问题 Receiver at most once 最多被处理一次 会丢失数据 Receiver+WAL...-0-10 spark-streaming-kafka-0-10版本中，API有一定的变化，操作更加灵活，开发中使用 pom.xml <!
一、元组 tuple 简介 1、元组引入 列表 List 中的数据是可修改的 , 如果有这样一种场景 , 数据生成后 , 不能修改 , 列表就不适用了 ; 这里引入新的 数据容器 " 元组 tuple..." ; 数据封装 : 元组 中可以 封装 多个 不同类型 的元素 , 该功能与 列表 相同 ; 不可修改 : 元组 一旦定义初始化完成 , 其中的数据就不可更改 ; 元组 可以被理解为 只读 List...列表 ; 2、元组定义 元组 使用小括号 () 定义 , 多个数据元素之间 , 使用逗号隔开 ; 元组 中的 数据元素 可以是 相同数据类型的 , 也可以是 不同数据类型的 ; 元组字面量 定义语法 :...定义只有一个元素的元组 , 需要在这唯一的元素后面加上一个逗号 , 这个逗号必须存在 ; 定义只有一个元素的元组语法 : 元组变量 = (元素,) 如果在这唯一的元素后面没有逗号 , 则定义的就不是元组...元组 中的 元素 数据类型 不限制 , 因此 元组 中也可以存放 元素 类型数据 , 也就是 元组嵌套 ; 代码示例 : # 元组嵌套 t6 = (("Tom", 16), ("Jerry", 18)
Spark相比于Mapreduce的一大优势就是提供了很多的方法，可以直接使用；另一个优势就是执行速度快，这要得益于DAG的调度，想要理解这个调度规则，还要理解函数之间的依赖关系。...本篇就着重描述下Spark提供的Transformations方法. 依赖关系 宽依赖和窄依赖 ?...seqOp方法，针对最后的结果使用combOp方法。...，返回一个 (K, (Seq[V], Seq[W]))元组的数据集。...), (1,1), (1,4), (3,5)) scala> data.repartitionAndSortWithinPartitions(new org.apache.spark.HashPartitioner
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...元组 元组的特点：是一种不可变序列，一旦创建就不能修改 拆包 将元组的元素取出赋值给不同变量 >>> a = ('hello', 'world', 1, 2, 3) >>> str1, str2,...*n = a >>> str1 'hello' >>> str2 'world' >>> n [1, 2, 3] >>> str1, _, n1, n2, _ = a enumerate 解释：用于元组遍历...，获得元组对象，第一个元素是索引，第二个是数值 a = ('1', 2, 35, 'hello') for i in enumerate(a): print(i) >>> (0, '1') >>...> (1, 2) >>> (2, 35) >>> (3, 'hello') list() 元组转换成列表 a = ('1', 2, 35, 'hello') print(list(a)
元组是括号，列表是方括号，都可以通用的有好多，比如判断一个元素是否存在可以直接用 in ，复制或者合并可以直接用乘或者加。 下面是在菜鸟教程截得的： 示例： #!.../usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # by Mercury_Lc tup1 = () # 新建元组 print(tup1) tup1 = (50)...# 在元组中单个元素要有一个逗号，否则单独一个元素会被当成运算 print(type(tup1)) tup1 = (50 ,) print(type(tup1)) list1 = [1,2,3]...# 转换成元组 tup1 = tuple(list1) print(tup1) Max = max(tup1) # 求最大最小值和元组的长度 Min = min(tup1) n = len(tup1
先铺垫一个小知识，列表的魔法函数 __iadd__ 相当于列表的 extend 函数，但是会返回扩展后的结果： >>> [1,2,3]....你又想了想，Python 是不是搞错了，既然你不支持元组内的元素重新赋值，还让它赋值了，是不是搞错了，你想选择 D。 所以这很 crazy ！ 现在来一起梳理一下。...首先，crazy_tuple 是一个元组，元组不可变，是指元组内元素的地址永不改变: >>> crazy_tuple = (["x","y"],) >>> id(crazy_tuple[0]) 140468737595456...凡是对列表内的元素使用 = 操作符号的，均抛出 TypeError 异常 >>> id(crazy_tuple[0]) 140468737595456 >>> crazy_tuple[0] = object...总结：元组的不可变，在于元组内元素的地址不可变。如果元组内元素是字符串、数字、元组等不可变对象，其内容永久不变，如果元组内元素是是列表、字典、集合等可变对象，其内容可以被改变。
使用 repartitionAndSortWithinPartitions 替代 repartition 与 sort 类操作 repartitionAndSortWithinPartitions 是...Spark 官网推荐的一个算子，官方建议，如果需要在 repartition 重分区之后，还要进行排序，建议直接使用 repartitionAndSortWithinPartitions算子。...原则八：使用 Kryo 优化序列化性能 在 Spark 中，主要有三个地方涉及到了序列化： 1、在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输（见“原则七：广播大变量”中的讲解）。...3、使用可序列化的持久化策略时（比如 MEMORY_ONLY_SER），Spark 会将 RDD 中的每个 partition 都序列化成一个大的字节数组。...因此 Spark 官方建议，在 Spark 编码实现中，特别是对于算子函数中的代码，尽量不要使用上述三种数据结构，尽量使用字符串替代对象，使用原始类型（比如 Int、Long）替代字符串，使用数组替代集合类型
函数执行频率 使用filter之后进行coalesce操作 : filter后对分区进行压缩 使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort...类操作 repartitionAndSortWithinPartitions是Spark官网推荐的一个算子，官方建议，如果需要在repartition重分区之后，还要进行排序，建议直接使用repartitionAndSortWithinPartitions...算子 ---- 程序开发调优 ：广播大变量 有时在开发过程中，会遇到需要在算子函数中使用外部变量的场景（尤其是大变量，比如100M以上的大集合），那么此时就应该使用Spark的广播（Broadcast）...3、使用可序列化的持久化策略时（比如MEMORY_ONLY_SER），Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。...Spark默认使用的是Java的序列化机制，你可以使用Kryo作为序列化类库，效率要比 Java的序列化机制要高： // 创建SparkConf对象。
# 元组 元组（Tuple）用于将多个对象保存到一起。你可以将它们近似地看作列表，但是元组不能提供列表类能够提供给你的广泛的功能。...元组的一大特征类似于字符串，它们是不可变的，也就是说，你不能编辑或更改元组。元组是通过特别指定项目来定义的，在指定项目时，你可以给它们加上括号，并在括号内部用逗号进行分隔。...元组通常用于保证某一语句或某一用户定义的函数可以安全地采用一组数值，意即元组内的数值不会改变。...# 代码 # 元组 ''' 推荐使用括号来指明元组的开始和结束 尽管括号是一个可选选项 明了胜过晦涩，显式优于隐式 ''' zoo = ('python', 'elephant', 'penguin')
元组在Scala语言中是一种十分重要的数据结构，类似数据库里面的一行记录（row），它可以将不同类型的值组合成一个对象，在实际应用中十分广泛。...变量绑定模式 注意普通的类不能直接使用上面的模式匹配 例子（4）： for循环的使用元组进行的模式匹配 结果： 最后我们使用元组，来模拟一个类似下面的SQL的例子： 表(pet)结构： 统计SQL语句...： Scala完整代码如下： 其实，核心代码只有中间的这一部分： 最终结果： 简单解释一下核心部分的代码含义： 首先执行了一个groupBy函数，对元组里面的第一个元素也就是宠物名进行 分组，分组之后...，每个宠物名一样的数据会聚合在一起，然后执行一个map函数，对里面的valueList进行各种运算，得出来我们 需要的结果后，最终再以Map的数据结构返回，因为Map本身是没法排序的，所以我们得先需要转成...总结： 本篇主要介绍了tuple几种常见的应用场景，通过使用tuple数据结构配合上scala强大的函数方法，我们可以轻松愉快的处理的各种数据集，感兴趣的小伙伴可以自己尝试一下。
一、Spark是什么？ 引用官网的简介 Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system....二、Spark的架构 ? Spark架构图 1.Spark Core 包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。...其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的 2.Spark SQL 提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。...Spark Streaming允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据。 4.MLlib 一个常用机器学习算法库，算法被实现为对RDD的Spark操作。...如果您还是一脸懵逼的话，可以参考下面的链接介绍的spark原理 https://blog.csdn.net/swing2008/article/details/60869183 三、Spark的安装 1
同时因为 split，磁盘，网络抖动，Java GC 等多方面的因素会影响其 RT 表现，所以通常我们在使用HBase的同时也会使用其他的存储中间件，比如 ES，Reids，Mysql 等等。...1，2 两步骤略，第 3 步创建一个 Partitioner 的目的是为了第 7 步通过调用 repartitionAndSortWithinPartitions 来根据 table regions 的范围分区...第 4 步创建一个比较器的原因是同样是为了在调用 repartitionAndSortWithinPartitions 方法中指定比较策略，默认按照 key 排序。...列表里保证 KeyValue 是按照列族，标识符排序好，但是在调用 repartitionAndSortWithinPartitions 方法之后，排序由于 shuffle 的原因重新变为乱序，最后的结果是笔者总会看到...笔者还遇到因为 Spark 使用的 HBase 版本 jar 包冲突的问题，可以通过 Spark 命令中指定上传特定版本 jar 包覆盖的版本解决，具体命令在第五节给出。
6 行，显示元组 y在第 7 行，结果表示元组 y 没有被修改 特殊的元组如果一个元组没有包含任何元素，使用 () 表示一个空元组，例子如下：>>> t = ()>>> t()如果一个元组只包含了一个元素...，list是可变的，但是当列表成为了元组的成员之后，就是不可变的了⭐️ in、max、min 在列表中的使用 关键字 in通过关键字 in 检查元组中是否包含指定元素，示例如下：>>> 'lily' in...3 行，检测字符串 'neo' 不在元组中 max(元组) 函数使用函数 max 获取元组中最大的元素，示例如下：>>> max((1, 2))2>>> max((1, 3, 2))3 min(元组)...函数使用函数 min 获取元组中最小的元素，示例如下：>>> min((1, 2))1>>> min((1, 3, 2))1 index(item) 方法因为元组不能修改，所以针对 列表 进行修改的常用方法在...元组 上就不可以使用，但是 index(item) 方法 可以使用；index(item) 方法在元组中查找指定元素 item，如果找到元素 item，则返回元素 item 的索引；如果找不到，则抛出异常
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