Suffix Array 介绍 在计算机科学里, 后缀数组（英语：suffix array）是一个通过对字符串的所有后缀经过排序后得到的数组。...在2016年，李志泽，李建和霍红卫提出了第一个时间复杂度（线性时间）和空间复杂度（常数空间）都是最优的后缀数组构造算法，解决了该领域长达10年的open problem。...我们的目的是, 找ear是否是A中四个字符串中的某一个的子串. 求出一个TRUE/FALSE. 那么我们首先求出A中所有的字符串德所有子串.放到一个数组里....* 目的: 为了在string中使用二分查找,以及满足我们的,相等就结束的策略. */ private static int compare1(String s1, String...需要强调的是, 这个”题目”是我在工作中真实碰到的, 使用暴力解法尝试之后, 由于效率太低, 在大佬指点下使用了SA. 30s解决问题.
更多内容参考我的大数据学习之路 文档说明 StringIndexer 字符串转索引 StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。...针对训练集中没有出现的字符串值，spark提供了几种处理的方法： error，直接抛出异常 skip，跳过该样本数据 keep，使用一个新的最大索引，来表示所有未出现的值 下面是基于Spark MLlib...object StringIndexerTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder...main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName...（即数组的长度） } else { ... // 如果是error，就抛出异常 } } // 保留之前所有的列，新增一个字段，并设置字段的
1、RDD Dataset 和 DataFrame 速览 RDD 和 DataFrame 都是一个可以看成有很多行，每一行有若干列的数据集（姑且先按照记录和字段的概念来理解） 在 scala 中可以这样表示一个...RDD： RDD[Array[String]] 每条记录是字符串构成的数组 RDD[(String, Int, ….)]...在 Spark 2.1 中， DataFrame 的概念已经弱化了，将它视为 DataSet 的一种实现 DataFrame is simply a type alias of Dataset[Row]...最开始的想法是用 scala 的 一些列表类型封装数据，当每个列的类型相同的时候，用数组 如 Array[String]，但一般情况下是不同的，就用元组("a", 1, …)，但这个方法有个局限，我们以...//当生成的 RDD 是一个超过 22 个字段的记录时，如果用 元组 tuple 就会报错， tuple 是 case class 不使用 数组和元组，而使用 Row implicit val rowEncoder
场景 • 可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） • 分区列不能演进 • 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述 使用模式演进之前，请先设置spark.sql.extensions...: 新列名，强制必须存在，如果在嵌套类型中添加子列，请指定子列的全路径 示例 • 在嵌套类型users struct中添加子列col1，设置字段为users.col1...Yes Yes 添加具有默认值的新复杂类型字段（map和array） Yes Yes 添加新的可为空列并更改字段的顺序 No No 如果使用演进模式的写入仅更新了一些基本文件而不是全部，则写入成功但读取失败...int（映射或数组的值） No No 让我们通过一个示例来演示 Hudi 中的模式演进支持。...在下面的示例中，我们将添加一个新的字符串字段并将字段的数据类型从 int 更改为 long。
TIP] 在定义字符串之前添加s 在字符串中，可以使用${}来引用变量或者编写表达式 示例 请定义若干个变量，分别保存：“zhangsan”、30、“male”，定义一个字符串，保存这些信息。...循环 在scala中，可以使用for和while，但一般推荐使用for表达式，因为for表达式语法更简洁 8.1 for表达式 语法 for(i <- 表达式/数组/集合) { // 表达式 }...数组 scala中数组的概念是和Java类似，可以用数组来存放一组数据。...NOTE] 在scala中，数组的泛型使用[]来指定 使用()来获取元素 示例一 定义一个长度为100的整型数组 设置第1个元素为110 打印第1个元素 参考代码 scala> val...它是由键值对组成的集合。在scala中，Map也分为不可变Map和可变Map。
常见的不可变集合: Array,list,Stack,Queue,HashMap,HashSet等等 数组 Array分为定长数组和变长数组，分别对应的不可变集合的Array和可变集合的ArrayBuffer...其中定长数组在定义时被确定，在运行时时数组实例本身不会改变，数组的内容是可以改变的；变长数组在运行时可以根据需要改变内容。...方法进行赋值 scala> val strA = Array("brian","lv") strA: Array[String] = Array(brian, lv) 在定义定长数组时可以通过两种方式定义...# 生成字符串 scala> test.mkString res24: String = sparkhadoopscala # 转换为数组 scala> test.toArray res25: Array...[String] = Array(spark, hadoop, scala) 更多详细的方法请查看Scala的API，我们下面介绍几个比较特殊的方法：appaly，range和concat。
Spark1.6中使用的是Scala2.10。Spark2.0版本以上使用是Scala2.11版本。...* 4.Scala中的object相当于java中的单例，类似于Java中的工具类，Object中定义的所有属性和方法都是静态的，调用时直接使用对象名.属性|方法。...char[] toCharArray() 将此字符串转换为一个新的字符数组 String toLowerCase() 使用默认语言环境的规则将此 String 中的所有字符都转换为小写 String...参数类型 和 返回类型 的不同名称的隐式转换函数 * 3.隐式类 * 在类的前面加上关键字implicit, 必须定义在object和class中 * 隐式类中的所有属性方法都可以被调用...将原来pom文件中 properties文件及以下删除, 换为本人上传的 Spark的pom配置文件, 稍等片刻待系统缓存相关jar包 缓存完成后, 在main目录下新建一个 scala 目录,
5）对于字符串来说，在scala中可以进行插值操作 scala> var str = s"Hello ${name}" str: String = Hello...v5: Array[Int] = Array(0, 0, 0, 0, 0) #取得集合总值，在scala中是在java基础上又一次进行高度的封装，方便用户使用 ...2）继承就代表，子类可以从父类继承父类的field和method，然后子类可以在自己内部放入父类所没有，子类特有的filed和method，使用继承可以复用代码 3）子类可以覆盖父类的...在scala中集合分为可变集合和不可变集合 可变数组默认可以使用 不可变数组必须引用：import scala.collection.mutable.ArrayBuffer...答案是：不行，因此对于开发程序造成了很多的麻烦 //在scala中，只要灵活的使用协变和逆变，就可以解决Java泛型的问题 1：协变的概念：（泛型变量的值可以是本身或者其子类的类型
4、列表 定义 可变列表 定义 可变列表操作 列表常用操作 判断列表是否为空 拼接两个列表 获取列表的首个元素和剩余部分 反转列表 获取列表前缀和后缀 扁平化(压平) 拉链与拉开 转换字符串 生成字符串...) // 用元素直接初始化数组 val/var 变量名 = Array(元素1, 元素2, 元素3...) 在scala中，数组的泛型使用[]来指定 使用()来获取元素 参考代码 scala>..., sqoop) 遍历数组 可以使用以下两种方式来遍历数组： 使用for表达式直接遍历数组中的元素 使用索引遍历数组中的元素 参考代码 scala> val a = Array(1,2,3,4,5...List具备以下性质： 可以保存重复的值 有先后顺序 在scala中，也有两种列表，一种是不可变列表、另一种是可变列表 定义 不可变列表就是列表的元素、长度都是不可变的。...它是由键值对组成的集合。在scala中，Map也分为不可变Map和可变Map。
在 Scala 中声明变量和常量不一定要指明数据类型，在没有指明数据类型的情况下，其数据类型是通过变量或常量的初始值推断出来的。...scala> println(a2(1)) spark scala> Array是定长数组，而ArrayBuffer是可变数组。ArrayBuffer对应于Java中的ArrayList。...类和它的伴生对象必须定义在同一个源文件中。类被称为是这个单例对象的伴生类(companion class)。 例子如下，直接将伴生类和伴生对象定义在同一源文件中即可。...中，使用Scala命令编译和执行此程序。...3、在子类中重写超类的抽象方法时，你不需要使用override关键字。
我们将使用Qualitative Bankruptcy数据集，来自UCI机器学习数据仓库。虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。...每个LabeledPoint包含标签和值的向量。在我们的训练数据，标签或类别（破产或非破产）放在最后一列，数组下标0到6。这是我们使用的parts(6)。...我们来看看我们准备好的数据，使用take(): parsedData.take(10) 上面的代码，告诉Spark从parsedData数组中取出10个样本，并打印到控制台。...在Scala中_1和_2可以用来访问元组的第一个元素和第二个元素。...在大数据领域，Spark是目前最活跃的开源项目，在过去几年已迅速获得关注和发展。在过去的几年里。采访了超过2100受访者，各种各样的使用情况和环境。
一、简介 Scala中的模式匹配类似Java中的switch语句，且更加稳健，本文就将针对Scala中模式匹配的一些基本实例进行介绍： 二、Scala中的模式匹配 2.1 基本格式 Scala中模式匹配的基本格式如下...} } } 可以看出，在第一个模式匹配语句中，匹配到对应的"Hadoop"字符串对象之后，执行了对应的语句；在第二个模式匹配语句中，_指定了匹配任意对象，并执行了对应的输出； 2.2 结合条件语句... 在我们的模式匹配语句中，可以添加条件语句，在Scala中这叫做守卫，下面是一个简单的例子： object main{ def main(args: Array[String]): Unit =...main(args: Array[String]): Unit = { val Demo = ArrayBuffer("Spark","Scala","Python") Demo match...} } } 通过在匹配内容中添加_*，来表示匹配任意多的数组元素，这这里表示匹配第一个元素时"Spark"，之后任意多其他元素的可变长数组； 元组： 在匹配元组时，同样可以使用对应的语法来实现模糊匹配
Spark DataFrame可看作带有模式（Schema）的RDD，而Schema则是由结构化数据类型（如字符串、整型、浮点型等）和字段名组成。...在Scala和Java中，DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示： Scala API中，DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中，用户需要使用Dataset...的DataFrame API中的一个方法，可以返回一个包含前n行数据的数组。...n行数据的数组 该 API 可能导致数据集的全部数据被加载到内存，因此在处理大型数据集时应该谨慎使用。...因为在进行DataFrame和Dataset的操作时，需要使用到一些隐式转换函数。如果没有导入spark.implicits.
，再比较第二位来进行排序，即字符串规则排序的 scala> val arr = Array("a b c","d e f","h i j") arr: Array[String] = Array(a...(rdd2) //对对偶元组所在的集合的RDD进行操作，以Key为依据进行分组，获得一个新的对偶元组数组，对偶元组中，保留Key，而Value为每一个RDD中的Value集合组成的元组。...((dog,112), (cat,219), (mouse,206)) 初始值100，会在每个分区的都加一次，dog在第一个分区中没有，第二个分区中加得112；cat在第一个分区和第二个分区都有，所以100...当然我们只是为了获取对偶元组key的value值的和，可以使用reduceByKey，这里不需要分区，结果跟初始值为0的aggregateByKey相同 scala> pairRDD.reduceByKey...RDD的执行过程，先把List(1,2,3,4,5)分3个区，生成task，推送到3个Worker的Executor中，在Executor中经过计算，得到结果，再收集回Driver中，以数组的形式返回，
我们将使用Qualitative Bankruptcy数据集，来自UCI机器学习数据仓库。虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。...对于data变量中的每一行数据，我们将做以下操作： 使用“，”拆分字符串，并获得一个向量，命名为parts 创建并返回一个LabeledPoint对象。每个LabeledPoint包含标签和值的向量。...在我们的训练数据，标签或类别（破产或非破产）放在最后一列，数组下标0到6。这是我们使用的parts(6)。在保存标签之前，我们将用getDoubleValue()函数将字符串转换为Double型。...我们来看看我们准备好的数据，使用take(): parsedData.take(10) 上面的代码，告诉Spark从parsedData数组中取出10个样本，并打印到控制台。...在 Scala中_1和_2可以用来访问元组的第一个元素和第二个元素。
标准Spark SQL 提示支持 譬如当前用户书写的SQL如下，鼠标在第三行第十列 此时系统会提示： a [表名] jack1展开的所有列 no_result_type keywords search_num...MLSQL支持 如下语句： 假设db.table1 表的字段为a,b,c,d 其中鼠标在低3行第七列，在此位置，会提示： table3 a b c d 可以看到，系统具有非常强的跨语句能力，会自动展开...scala代码访问接口，大家也可以用PostMan: object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { val time = System.currentTimeMillis...用于切割字符串，返回字符串数组\n"}},{"name":"str","dataType":"string","isNull":false,"extra":{"zhDoc":"待切割字符"}}, {"name...(启动本项目时需要注册该类) 这里我们简单介绍下第一种使用方式。 我下面是使用scala代码完成，用户也可以使用POSTMan之类的工具完成注册。
3.1.6 glom 案例 1.作用：将每一个分区形成一个数组，形成新的RDD类型是RDD[Array[T]]。...对的RDD中，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给...（2）seqOp: 函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value （3）combOp：函数用于合并每个分区中的结果。...mergeValue:如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键，它会使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并。...cogroup是先RDD内部分组,在RDD之间分组 1.作用：在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable,Iterable))类型的RDD。
第二个参数Array("age")其实就表示了填充所对应的列。 Note 3: 这里要注意使用的是Scala中的Array数据结构，比较类似Java中的ArrayList。C中的链表或者数组。...Request 5: 对某一列中空值的部分填成这一列已有数据的最大值/最小值。 说它好处理的原因是，在SQL中有和mean类似的max和min算子，所以代码也非常类似，这里就不解释了。...可以比较方便的把不同的字符串变量存储到其中。 Remark 10: var和val不一样，使用val声明的变量是不可变的，因此不能够参与迭代的修改。但是var声明的变量可变。...比方说这里我只填了一个col(x)，所以表示新的列就是x（x是一个字符串）这一列的复制。 Note 6: Column也是Spark内的一个独有的对象，简单来说就是一个“列”对象。...因为我们是在IDEA中运行代码，它会自动的开始和结束Spark进程，因此程序执行的很快的话，是看不到它的，所以我们运行下面的这一段代码。
这本书的名字叫《快学scala》，虽然是本比较久远的书，但是也算是scala入门非常经典的读物，主要是对比java和scala的语言特点写出来的，我早期做了这样一套读书笔记，由于工作的需要，要重新使用scala...看大家对scala和spark的程度，但是至少会连载到这个读书笔记完成，第一篇内容篇幅较短，主要想了解大家对scala的热情。如果大家需要，后面会继续连载spark的源代码分析。...下面我们开始正式的内容: 3 数组 3.1 定长数组 scala的数组分成定长和变长数组，先看如何生成新的定长10个Int数组 scala> val nums = new Array[Int](10)...生成10个元素的字符串数组 scala> val strs = new Array[String(10) //初始化为null 3.2 变长数组 变长数组和Java的ArrayList是等效的，定义的方法如下...( 1, 2, 3 ) //在末尾添加多个元素 //ArrayBuffer(1, 2, 3) 也可以对数组做插入和移除操作，但是并不高效，因为后面的元素会进行平移，使用的命令如下 scala> ab.insert
在 Spark 中几乎所有的transformation操作都是懒执行的(lazy), 也就是说transformation操作并不会立即计算他们的结果, 而是记住了这个操作. ...分区数的确定, 和对数组中的元素如何进行分区 // 1.确定分区数: override def defaultParallelism(): Int = scheduler.conf.getInt("spark.default.parallelism...对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD 注意: union和++是等价的 2. 案例：编写一个脚本，使用管道将脚本作用于RDD上。...从原 RDD 中减去 原 RDD 和 otherDataset 中的共同的部分. 2....需要注意的是, 在 Spark 中, 两个 RDD 的元素的数量和分区数都必须相同, 否则会抛出异常.
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