今天被同事问了一个简单又不简单的问题，一个spark app里面有两个job，那么，他们可以并行执行吗？...理论上，我们写spark core都不会用到多线程，那个代码的执行确实是一条线下去，当遇到action算子时会被阻塞，开始解析并执行这个spark任务，当任务执行完才会继续往下走。...这个其实很好理解，完全符合我们一般写代码的逻辑，但是如果把这个扩展到spark streaming，可能就不是那么好使了，为什么呢？...我们知道流处理是不间断的，会一遍又一遍重复去执行你的任务，这个时候如果你说是一条线程从头到尾，那就玩不下去了，那么这个时候spark是怎么处理的呢？...并且提供了spark.streaming.concurrentJobs参数给我们配置job的并发度，也就不用我们自己去写多线程了，当然，默认是1，也就是串行执行。
——朱熹(宋) 1、结构体定义问题 struct student { int age; int height; char name[100]; }; 这一段，就是定义结构体类型，也就是相当于是，别的类型一样...结果其实是不可以的，关于编译器来说，就算是一模一样的内容，那也是不一样的结构体 2、结构体访问成员的操作符 关于结构体访问成员的操作符，在定义的时候，就是可以用到两个，这两个也是在初始化结构体变量的时候起到重大作用的...那么其实关于这个操作符，还有一个->==,关于这个操作符来说，这个就是相当于在打印的时候使用的 int main() { struct student n4 = { .height = 244,...); } int main() { print1(s); //传结构体 print2(&s); //传地址 return 0; } 那么关于结构体传参的时候到底是使用什么更好呢？...其实，问这问题的时候，就是要看传值和传址的根本本质是什么了。其实传址就是把地址给过去，通过首地址，来一个个的访问。
本文主要是讲解Spark Streaming与kafka结合的新增分区检测的问题。...读本文前关于kafka与Spark Streaming结合问题请参考下面两篇文章： 1，必读：再讲Spark与kafka 0.8.2.1+整合 2，必读：Spark与kafka010整合 读本文前是需要了解...Spark Streaming的原理和源码结构基础。...Spark Streaming源码系列视频教程请点阅读原文进入浪尖的知识星球：Spark技术学院。...而这个问题，对于很多业务增长比较明显的公司都是会有碰到相应的问题。 比如，原来的公司业务增长比较明显，那么kafka吞吐量，刚开始创建的topic数目和分区数目可能满足不了并发需求，需要增加分区。
Hi，我是小萝卜算子 大家对简单数据类型的比较都很清楚，但是针对array、map、struct这些复杂类型，spark sql是否支持比较呢？都是怎么比较的？我们该怎么利用呢？...先给出一个结论：spark sql支持array、struct类型的比较，但不支持map类型的比较（Hive也是如此）。 那是怎么比较的呢？...先来看一下sparksql支持的数据类型 数字类型 TimestampType：代表包含字段年，月，日，时，分，秒的值 DateType：代表包含字段年，月，日的值 ByteType：代表一个字节的整数...Datetime类型 复杂类型 StructField(name, dataType, nullable):代表StructType中的一个字段，字段的名字通过name指定，dataType指定field...的数据类型，nullable表示字段的值是否有null值。
Text-to-speech function is limited to 200 characters
一，基本介绍 本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。...Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。 下面几个是本文重点要讲的方法。...这个case class总共有两个字段：整型(作为device id)和一个字符串(json的数据结构，代表设备的事件) // define a case class case class DeviceData...从上面的dataset中取出部分数据，然后抽取部分字段组装成新的json 对象。...语句是很好写的 首先注册成临时表，然后写sql devicesDF.createOrReplaceTempView("devicesDFT") spark.sql("select c02_level,round
一，准备阶段 Json格式里面有map结构和嵌套json也是很合理的。本文将举例说明如何用spark解析包含复杂的嵌套数据结构，map。...二，如何使用explode() Explode()方法在spark1.3的时候就已经存在了，在这里展示一下如何抽取嵌套的数据结构。...Explode为给定的map的每一个元素创建一个新的行。比如上面准备的数据，source就是一个map结构。Map中的每一个key/value对都会是一个独立的行。...三，再复杂一点 在物联网场景里，通畅物联网设备会将很多json 事件数据发给他的收集器。...收集器可以是附近的数据中心，也可以是附近的聚合器，也可以是安装在家里的一个设备，它会有规律的周期的将数据通过加密的互联网发给远程的数据中心。说白一点，数据格式更复杂。
我们经常会重构一些复杂的接口，那么对于返回字段多并且逻辑复杂的接口如何来验证？ 有如下几种方案 重新设计，重新设计前端的展示逻辑、后端的查询计算逻辑。然后进行重写(最优的方案)。...要求后端返回的数据要和重构前的一模一样，包括数据结构等等。这个时候要怎么做呢？ 2.1. 对于这种情况下面，我们第一想到的肯定就是不重构。...但是在不得不重构的时候我们要怎么去重构以及重构完怎么去测试验证？ 首先：我们从重构的开发前的设计阶段入手。 首先我们重构的这个接口非常复杂。...所以我们就将这个整体特别复杂的接口进行拆分，拆分为n个小逻辑串行的来处理。来保证代码的可读性。...然后开发完我们怎么去验证是否正确呢，有上千个字段，并且验证case很多？ 2.1 这个时候就回到我们的正题了。
之前开发数据湖新版本时使用Spark SQL来完成ETL的工作，但是遇到了 Spark SQL 不支持某些数据类型（比如ORACLE中的Timestamp with local Timezone）的问题...driver 版本：ojdbc7.jar Scala 版本：2.11.8 二、Spark SQL读数据库表遇到的不支持某些数据类型 Spark SQL 读取传统的关系型数据库同样需要用到 JDBC，毕竟这是提供的访问数据库官方...Spark要读取数据库需要解决两个问题： 分布式读取； 原始表数据到DataFrame的映射。...，用来放置某些字段名用了数据库的保留字（有些用户会使用数据库的保留字作为列名）； 其他......。...对象，并重写方法（主要是getCatalystType()方法，因为其定义了数据库 SQLType 到 Spark DataType 的映射关系），修改映射关系，将不支持的 SQLType 以其他的支持的数据类型返回比如
建表时如有一个QUAN类型的字段，那么就要给字段设置Reference field，参考的字段的Data Type要是UNIT， 并设置对应的Reference table，也就是参考字段所在的table...一般reference的字段是自已表的字段，当然，也可以是其它表的。 为什么数量类型的字段一定要参考一个单位字段呢？...是因为在SAP里面，数量和货币在没有单位时，是没有意义的，如1、5、7，我们不知道它代表什么， 加上单位后： 1PC我们知道是一台电脑， 5CNY，代表中国的5块钱， 5USD，代表美国的5块钱...SAP里只有两个这样的特殊字段：QUAN和CURR Data Type是QUAN(数量类型)的字段，要引用单位字段UNIT (即Data Type为UNIT的字段)； Data Type是CURR(货币类型...)的字段，要引用单位字段CUKY (即Data Type为CUKY的字段)；
尽管这些数据结构简单且易于操作，但它们并没有保护数据科学家免于下游错误，如「关于数据类型的错误假设」或者「数据中存在空值」等。...特征是强类型的，TransmogrifAI 支持丰富的可扩展特征类型层次结构。这种层次结构可以超越原始的类型，支持更细微的数据类型，例如地理位置、电话号码、邮编等，即数据科学家想要区别对待的数据类型。...这只是对于一个特征的简单例子，想象一下，如果我们面对成百上千个这样的问题，那该有多复杂！...而对高维数据的处理往往面临着许许多多的问题！例如，对数据中特定字段的使用可能随着时间的推移发生变化，在这些字段上训练出的模型可能在新的数据上表现并不好。...特征本质上是一个指向数据帧（DataFrame，一种数据结构）中某个列的类型安全指针，并且包含关于该列的所有信息，即它的名称、它包含的数据类型，以及它是如何产生的谱系信息。
时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间，在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。...1.2 时间复杂度的概念 时间复杂度的定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。...而是一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度，时间复杂度通常用大O渐进表示法。...1.3 空间复杂度的概念 空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度 。空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间，因为这个也没太大意义，所以空间复杂度算的是变量的个数。...空间复杂度不是程序占用了多少Byte的空间，因为这个也没太大意义，所以空间复杂度算的是变量的个数。空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似，也使用大O渐进表示法。
’数据库字段设计有了一些分歧，网上也有不少关于这方面的思考和探讨，结合这些资料和项目的实际情况，拟对一些共性问题进行更深一层的思考，笔耕在此，和大家一起探讨。...‘退款/退货’action不是所有订单都支持的，为减小复杂度，暂不考虑它们。...接下来我们就之前提出的这些问题进行逐个讨论。 3. 问题一、订单表的‘订单状态’字段应当包含哪些状态值？...如果记录多了，则系统处理的复杂度会增大；记录少了，那么‘订单状态’（OrderState）字段就不能完整的表示出订单实体状态变化情况。...；而且在使用工具（如pl/sql）查询数据库时，并不会将所有字典值展示出来； 通过问题一的分析，可知：方案b使用多‘位’存储方式会增加复杂度，并没有必要，可以通过将‘是否评论’状态独立成一个字段进行表示
string (nullable = true)|-- country: string (nullable = true) 细细分析一下你也会发现分区列的数据类型也是自动推断的。...有时候用户可能不希望自动推断分区列的类型，这时候只需要将spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled配置为false即可。...如果分区列的类型推断这个参数设置为了false，那么分区列的类型会被认为是string。 从spark 1.6开始，分区发现默认情况只会发现给定路径下的分区。...兼容处理的原则是： 有相同名字的字段必须要有相同的数据类型，忽略nullability。兼容处理的字段应该保持parquet侧的数据类型，这样就可以处理到nullability类型了。...兼容处理的schema应直接包含在hive元数据里的schema信息： 任何仅仅出现在parquet schema的字段将会被删除 任何仅仅出现在hive 元数据里的字段将会被视为nullable。
: string (nullable = true)|-- country: string (nullable = true) 细细分析一下你也会发现分区列的数据类型也是自动推断的。...有时候用户可能不希望自动推断分区列的类型，这时候只需要将spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled配置为false即可。...如果分区列的类型推断这个参数设置为了false，那么分区列的类型会被认为是string。 从spark 1.6开始，分区发现默认情况只会发现给定路径下的分区。...兼容处理的原则是： 有相同名字的字段必须要有相同的数据类型，忽略nullability。兼容处理的字段应该保持parquet侧的数据类型，这样就可以处理到nullability类型了。...兼容处理的schema应直接包含在hive元数据里的schema信息： 任何仅仅出现在parquet schema的字段将会被删除 任何仅仅出现在hive 元数据里的字段将会被视为nullable。
并不知道每行Row数据有多少列，弱类型 案例演示，spark-shell命令行 Row 表示每行数据，如何获取各个列的值 RDD如何转换为DataFrame - 反射推断 - 自定义Schema...使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率 DataFrame有如下特性...，里面存储的每个字段封装的类型：StructField，结构化字段。...其一、StructType 定义，是一个样例类，属性为StructField的数组 其二、StructField 定义，同样是一个样例类，有四个属性，其中字段名称和类型为必填 自定义Schema结构...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。
虽然 PySpark 从数据中推断出模式，但有时我们可能需要定义自己的列名和数据类型，本文解释了如何定义简单、嵌套和复杂的模式。...PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...StructType是StructField的集合，它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。...，例如，DataFrame中是否存在列或字段或列的数据类型；我们可以使用 SQL StructType 和 StructField 上的几个函数轻松地做到这一点。...对于第二个，如果是 IntegerType 而不是 StringType，它会返回 False，因为名字列的数据类型是 String，因为它会检查字段中的每个属性。
1、Spark 1.0之前 Shark = Hive + Spark 将Hive框架源码，修改其中转换SQL为MapReduce，变为转换RDD操作，称为Shark 问题： 维护成本太高，没有更多精力在于框架性能提升...使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率 DataFrame有如下特性...，里面存储的每个字段封装的类型：StructField，结构化字段。...其一、StructType 定义，是一个样例类，属性为StructField的数组 其二、StructField 定义，同样是一个样例类，有四个属性，其中字段名称和类型为必填 自定义Schema结构...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。
Spark SQL支持将现有RDDS转换为DataFrame的两种不同方法，其实也就是隐式推断或者显式指定DataFrame对象的Schema。...1.使用反射机制( Reflection )推理出schema (结构信息) 第一种将RDDS转化为DataFrame的方法是使用Spark SQL内部反射机制来自动推断包含特定类型对象的RDD的schema...采用这种方式转化为DataFrame对象，往往是因为被转化的RDD[T]所包含的T对象本身就是具有典型-一维表严格的字段结构的对象，因此Spark SQL很容易就可以自动推断出合理的Schema这种基于反射机制隐式地创建...在样例类的声明中 已预先定义了表的结构信息，内部通过反射机制即可读取样例类的参数的名称、类型，转化为DataFrame对象的Schema.样例类不仅可以包含Int、Double、String这样的简单数据类型...，也可以嵌套或包含复杂类型，例如Seq或Arrays。
但是使用现有的工具，用户常常需要开发出复杂的程序来读写分析系统中的JSON数据集。...如果用户需要将数据集写成JSON格式的话，他们需要编写复杂的逻辑程序来转换他们的数据集到JSON格式中。如果需要读取或者查询JSON数据集，他们通常需要预先定义好数据结构并用它来转换JSON数据。...SQL中对JSON的支持 Spark SQL提供了内置的语法来查询这些JSON数据，并且在读写过程中自动地推断出JSON数据的模式。...Spark SQL可以解析出JSON数据中嵌套的字段，并且允许用户直接访问这些字段，而不需要任何显示的转换操作。...即使JSON数是半结构化的数据，并且不同的元素肯恩好拥有不同的模式，但是Spark SQL仍然可以解决这些问题。
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