Java 查找 List 中的最大值、最小值 java> List list = new ArrayList(); java.util.List list =...[] java> list.add(1L) java.lang.Boolean res1 = true java> list.add(2L) java.lang.Boolean res2 = true...java> Collections.max(list) java.lang.Long res3 = 2 java> Collections.min(list) java.lang.Long res4
本教程中，我们将教您如何使用以下四种方法在 Linux 系统中查找最大的前 10 个文件。 方法 1 在 Linux 中没有特定的命令可以直接执行此操作，因此我们需要将多个命令结合使用。.../：在整个系统（从根目录开始）中查找 -type：指定文件类型 f：普通文件 -print0：在标准输出显示完整的文件名，其后跟一个空字符（null） |：控制操作符，将一条命令的输出传递给下一个命令以供进一步处理...：输出文件开头部分的命令 n -10：打印前 10 个文件 方法 3 这里介绍另一种在 Linux 系统中搜索最大的前 10 个文件的方法。...：仅显示每个参数的总和 -h：用可读格式打印输出 {}：递归地查找目录，统计每个文件占用的磁盘空间 方法 4 还有一种在 Linux 系统中查找最大的前 10 个文件的方法。.../：在整个系统（从根目录开始）中查找 -type：指定文件类型 f：普通文件 -ls：在标准输出中以 ls -dils 的格式列出当前文件 |：控制操作符，将一条命令的输出传递给下一个命令以供进一步处理
今天在维护一个遗留了很久很久的用Java开发的系统的时候，在做了一些修改后，报了一个类找不到，由于这个系统实在是上了年纪了，里面很多类估计都有二十多岁了，实在不知道这个类是在哪个包里，于是乎想到能不能写个工具来查找
示例： 在源字符串“You may be out of my sight, but never out of my mind.”中查找“my”的个数。...方法1：通过String的indexOf方法 public int indexOf(int ch, int fromIndex) ：返回在此字符串中第一次出现指定字符处的索引，从指定的索引开始搜索。...执行匹配所涉及的所有状态都驻留在匹配器中，所以多个匹配器可以共享同一模式。...该方法的作用就像是使用给定的表达式和限制参数 0 来调用两参数 split 方法。因此，所得数组中不包括结尾空字符串。...; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; /** * 在字符串中查找匹配的子字符串 * author：大能豆
•引擎：在线特征存储带有可扩展的无状态服务，可确保数据尽快写入在线特征存储，而不会从数据流（Spark 结构化流）或静态 Spark 或 Pandas DataFrame中进行写入放大，即不必在摄取特征之前先将特征物化到存储中...2.编码和产生 Dataframe 的行使用 avro 进行编码并写入在 Hopsworks 上运行的 Kafka中。...HSFS 为 Python 和 Scala/Java 提供语言级别的支持。但是，如果您的服务应用程序在不同的编程语言或框架中运行，您总是可以直接使用 JDBC。 6....在本节中我们展示了 OnlineFS 服务的性能，能够处理和维持写入在线特征存储的高吞吐量，以及对 Hopsworks 中典型托管 RonDB 设置的特征向量查找延迟和吞吐量的评估。...这个时间不包括一条记录在 Kafka 中等待处理的时间，原因是等待时间在很大程度上取决于写入 Kafka 的 Spark 执行程序的数量。
SparkSQL早期的发展就非常好的印证了这点，SparkSQL诞生之初就是当做一个优化项目诞生的。目的是为了优化Hive中在spark的效率。...也就是说SparkSQL其实是进一步更高层次的封装。 RDD和DataFrame 我们来简单看下DataFrame和RDD的差别，最大最直观的差别就是DataFrame多了schema的概念。...当我们执行pyspark当中的RDD时，spark context会通过Py4j启动一个使用JavaSparkContext的JVM，所有的RDD的转化操作都会被映射成Java中的PythonRDD对象...上面这段话说起来有点绕，简单理解就是当pyspark调用RDD的时候，Python会转化成Java调用spark集群分发任务。每一个任务具体在机器上执行的时候，还是以Python程序的方式执行。...这里的select其实对应的是SQL语句当中的select，含义也基本相同，不同的是我们是通过函数进行调用的而已。 我们可以在select当中传入我们想要查找的列名。 ?
解压缩Spark压缩包即可配置环境变量在安装Spark之前，请务必记住需要Java环境。请确保提前配置好JAVA_HOME环境变量，这样才能正常运行Spark。...在windows上安装Java和Apache Spark后，设置SPARK_HOME、HADOOP_HOME和PATH环境变量。...pip install graphframes在继续操作之前，请务必将graphframes对应的jar包安装到spark的jars目录中，以避免在使用graphframes时出现以下错误：java.lang.ClassNotFoundException...out_degrees.show()查找具有最大入度和出度的节点：# 找到具有最大入度的节点max_in_degree = in_degrees.agg(F.max("inDegree")).head(...首先需要安装Spark和pyspark包，然后配置环境变量。接着介绍了GraphFrames的安装和使用，包括创建图数据结构、计算节点的入度和出度，以及查找具有最大入度和出度的节点。
背景 最近有个简单的迭代需求，需要统计下整个项目内的Toast的msg, 这个有人说直接快捷键查找下，但这里比较坑爹的是项目中查出对应的有1000多处。...几乎是边查文档编写，记录写编写过程： 查找目录下所有java文件 查找Java文件中含有Toast相关的行 在对应行中找出对应的id 使用id在String中查找对应的toast提示信息。...查找目录下所有java文件 这个我是直接copy网上递归遍历的，省略。...查找Java文件中的Toast 需要找出Toast的特征，项目中有两个Toast类 BannerTips和ToastUtils 两个类。 1.先代码过滤对应的行。...在对应行中找出对应的id 使用id在String中查找对应的toast提示信息。 最后去重。 最后一个比较简单，可以自己写，也可以解析下xml写。
启动各个框架服务命令如下，开发程序代码时为本地模式LocalMode运行，测试生产部署为 YARN集群模式运行，集成Hive用于进行表的元数据管理，使用Oozie和Hue调度执行程序： # Start...】目录 ⚫ 第二步、在Maven中添加依赖 <!...方便操作，对各个部分业务逻辑实现，封装到不同方法中： ⚫第一点、解析IP地址为省份和城市，封装到：processData方法，接收DataFrame，返回DataFrame ⚫第二点、保存数据DataFrame...，广告数据业务报表数据流向图如下所示： 具体报表的需求如下： 相关报表开发说明如下： ⚫ 第一、数据源：每天的日志数据，即ETL的结果数据，存储在Hive分区表，依据分区查询数据； ⚫...第二、报表分为两大类：基础报表统计（上图中①）和广告投放业务报表统计（上图中②）； ⚫ 第三、不同类型的报表的结果存储在MySQL不同表中，上述7个报表需求存储7个表中： 各地域分布统计：region_stat_analysis
Get/Scan操作 使用目录 在此示例中，让我们加载在第1部分的“放置操作”中创建的表“ tblEmployee”。我使用相同的目录来加载该表。...如果您用上面的示例替换上面示例中的目录，table.show（）将显示仅包含这两列的PySpark Dataframe。...", False) \ .load() df.show() 执行df.show（）将为您提供： 使用PySpark的Spark SQL 使用PySpark SQL是在Python中执行HBase...() 执行result.show（）将为您提供： 使用视图的最大优势之一是查询将反映HBase表中的更新数据，因此不必每次都重新定义和重新加载df即可获取更新值。...首先，将2行添加到HBase表中，并将该表加载到PySpark DataFrame中并显示在工作台中。然后，我们再写2行并再次运行查询，工作台将显示所有4行。
两个 task 哪个先执行完，就以哪个 task 的执行结果为准。这就是 Spark 的推测执行机制。在 Spark 中推测执行默认是关闭的。...所以接下来我们来学习在强大的Yarn 环境 下 Spark 是如何工作的（其实是因为在国内工作中，Yarn 使用的非常多）。...DataFrame 可以简单的理解DataFrame为RDD+schema元信息 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似传统数据库的二维表格 DataFrame带有schema...DataSet DataSet是分布式的数据集合，DataSet提供了强类型支持，在RDD的每行数据加了类型约束 Dataset是在spark1.6中新添加的接口。...DataFrame（在2.X之后）实际上是DataSet的一个特例，即对Dataset的元素为Row时起了一个别名 DSL操作 action show以表格的形式在输出中展示 jdbcDF 中的数据，类似于
该类库构建在DataFrame之上，既能利用DataFrame良好的扩展性和强大的性能，同时也为Scala、Java和Python提供了统一的图处理API。...但GraphFrames建立在Spark DataFrame之上，具有以下重要的优势： 支持Scala，Java 和Python AP：GraphFrames提供统一的三种编程语言APIs，而GraphX...的所有算法支持Python和Java。...方便、简单的图查询：GraphFrames允许用户使用Spark SQL和DataFrame的API查询。...在航班案例中：入度：抵达本机场的航班数量；出度：从本机场出发的航班数量；度：连接数量。
---- 物联网设备数据分析 在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。物联网提供源源不断的数据流，使实时数据分析成为分析数据的理想工具。...{DataFrame, SparkSession} /** * 对物联网设备状态信号数据，实时统计分析，基于SQL编程 * 1）、信号强度大于30的设备 * 2）、各种设备类型的数量 * 3）...对获取数据进行解析，封装到DeviceData中 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF // 获取value字段的值，转换为String类型...{DataFrame, SparkSession} /** * 对物联网设备状态信号数据，实时统计分析: * 1）、信号强度大于30的设备 * 2）、各种设备类型的数量 * 3）、各种设备类型的平均信号强度...对获取数据进行解析，封装到DeviceData中 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF // 获取value字段的值，转换为String类型
想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。 Spark SQL支持两种方式来将RDD转换为DataFrame。 第一种方式，是使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。...Java版本：Spark SQL是支持将包含了JavaBean的RDD转换为DataFrame的。JavaBean的信息，就定义了元数据。...中，row中的数据的顺序，反而是按照我们期望的来排列的，这个跟java是不一样的哦 teenagerRDD.map { row => Student(row(0).toString().toInt,...中，对row的使用，比java中的row的使用，更加丰富 // 在scala中，可以用row的getAs()方法，获取指定列名的列 teenagerRDD.map { row => Student(row.getAs...类型来使用 // 而且，错误报在sql相关的代码中 // 所以，基本可以断定，就是说，在sql中，用到age<=18的语法，所以就强行就将age转换为Integer来使用 // 但是，肯定是之前有些步骤
时间线存储在 .hoodie 文件夹中，在我们的例子中是存储桶。事件将保留在时间线上直到它们被删除。整个表和文件组都存在时间线，通过将增量日志应用于原始基本文件，可以重建文件组。...=true' \ --conf 'fs.s3a.signing-algorithm=S3SignerType' 然后在 Spark 中初始化 Hudi。...，将它们加载到 DataFrame 中，并将我们刚刚创建的 DataFrame 作为 Hudi 表写入 MinIO。...查询数据 让我们将 Hudi 数据加载到 DataFrame 中并运行示例查询。...为了展示 Hudi 更新数据的能力，我们将对现有行程记录生成更新，将它们加载到 DataFrame 中，然后将 DataFrame 写入已经保存在 MinIO 中的 Hudi 表中。
DataFrame API 可以在 Scala, Java, Python, 和 R中实现....在 Scala 和 Java中, 一个 DataFrame 所代表的是一个多个 Row（行）的的 Dataset（数据集合）....然而, 在 Java API中, 用户需要去使用 Dataset 去代表一个 DataFrame....因此，表中的所有行将被分区并返回。此选项仅适用于读操作。 numPartitions 在表读写中可以用于并行度的最大分区数。这也确定并发JDBC连接的最大数量。...在 Spark 1.3 中，Java API 和 Scala API 已经统一。两种语言的用户可以使用 SQLContext 和 DataFrame。
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement} import org.apache.spark.sql..../** * 电影评分数据分析，需求如下： * 需求1：查找电影评分个数超过50,且平均评分较高的前十部电影名称及其对应的平均评分 * 电影ID 评分个数...查找电影评分个数超过50,且平均评分较高的前十部电影名称及其对应的平均评分 val top10FilesDF: DataFrame = top10Films(dataframe) //printConsole...() } /** * 需求：查找电影评分个数超过50,且平均评分较高的前十部电影名称及其对应的平均评分 * 电影ID 评分个数 电影名称 平均评分 更新时间...插入数据 iter.foreach{row => // 设置SQL语句中占位符的值 accept(pstmt, row) // 加入批次中 pstmt.addBatch
根据快递员id，在快递员表中获取快递员数据 根据客户id，在客户地址表中获取客户地址数据 根据快递单号，在包裹表中获取包裹数据 根据包裹的发货网点id，获取到网点数据 根据网点id， 获取到公司数据...为了在DWS层任务中方便的获取每日增量快递单数据（根据日期），因此在DataFrame基础上动态增加列（day），指定日期格式为yyyyMMdd 代码如下： //TODO 4）定义维度表与事实表的关联...快递单宽表数据需要保存到kudu中，因此在第一次执行快递单明细拉宽操作时，快递单明细宽表是不存在的，因此需要实现自动判断宽表是否存在，如果不存在则创建 实现步骤： 在ExpressBillDWD 单例对象中调用父类...单例对象中读取快递单明细宽表的数据 输出展示 实现过程： 在ExpressBillDWD 单例对象中读取快递单明细宽表的数据 // 检查今日数据 spark.read .format(Configure.SPARK_KUDU_FORMAT...//需要计算的指标是以日为单位，每天的最大快递单数、最小快递单数、平均快递单数据 //因此需要对读取出来的快递单明细宽表数据按照日为单位进行分组，然后统计每日的指标数据 val
一、什么是 DataFrame ？ 在Spark中, DataFrame 是组织成 命名列[named colums]的分布时数据集合。...DataFrame 首先在Spark 1.3 版中引入，以克服Spark RDD 的局限性。Spark DataFrames 是数据点的分布式集合,但在这里,数据被组织到命名列中。...它速度快，并且提供了类型安全的接口。 注意，不能在Python中创建Spark Dataset。 Dataset API 仅在 Scala 和 Java中可用。...最初，他们在 2011 年提出了 RDD 的概念，然后在 2013 年提出了数据帧，后来在 2015 年提出了数据集的概念。它们都没有折旧，我们仍然可以使用它们。...开发人员需要自己编写优化的代码 使用catalyst optimizer进行优化 使用catalyst optimizer进行优化 图式投影 需要手动定义模式 将自动查找数据集的架构 还将使用SQL引擎自动查找数据集的架构
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