文章中的方法，但发现里面的List.Select函数的判断都是针对连续的字符的，所以用了each _>”A”and _<”z”的判断条件，问题是，有时候要保留的内容可能不是这种连续的，比如保留英文和横杠...(-)等等： 大海：其实这也很简单，你可以在条件里加上or语句对零散的内容进行判断，比如这样： =Text.Combine( List.Select( Text.ToList([...比如给了一个需要保留的列表，甚至可能是动态的，然后判断每个元素是不是属于要保留的列表中的元素？ 大海：嗯，其实你能想到这个就可以去查阅函数帮助了，其中有个函数叫List.Contains。...z","-"}, _ ) ) ) 函数List.Contains，判断列表中是否包含某元素，也就是某个元素是否在列表中。...用法： List.Contains(列表，值) 参数： 列表：需要判断的列表 值：用于判断列表中是否包含的元素 小栗子： List.Contains({1,3,5},3) 结果：True 小勤：这个函数好
在执行聚合或分组操作时,可以要求 Spark 使用给定的分区数。聚合分组操作中，大多数操作符都能接收第二个参数,这个参数用来指定分组结果或聚合结果的RDD 的分区数。...在除分组操作和聚合操作之外的操作中也能改变 RDD 的分区。Spark 提供了 repartition() 函数。它会把数据通过网络进行混洗,并创建出新的分区集合。...该应用会周期性地将这张表与一个小文件进行组合,这个小文件中存着过去五分钟内发生的事件——其实就是一个由 (UserID, LinkInfo) 对组成的表,存放着过去五分钟内某网站各用户的访问情况。...Scala 版 PageRank: // 假设相邻页面列表以Spark objectFile的形式存储 val links = sc.objectFile[(String, Seq[String])](...然而,我们知道在同一个域名下的网页更有可能相互链接。由于 PageRank 需要在每次迭代中从每个页面向它所有相邻的页面发送一条消息,因此把这些页面分组到同一个分区中会更好。
3 def :::(prefix: List[A]): List[A] 增加了一个给定列表中该列表前面的元素。...7 def apply(n: Int): A 选择通过其在列表中索引的元素 8 def contains(elem: Any): Boolean 测试该列表中是否包含一个给定值作为元素。...B](that: Seq[B], offset: Int): Boolean 测试该列表中是否包含给定的索引处的给定的序列 37 def sum: A 概括这个集合的元素 38 def tail: List...隐式转换作用就是：当调用方法时，不必手动传入方法中的隐式参数，Scala会自动在作用域范围内寻找隐式值自动传入。...)，发送消息后不必等另外Actors回复，也不必暂停，每个Actors有自己的消息队列，进来的消息按先来后到排列，这就有很好的并发策略和可伸缩性，可以建立性能很好的事件驱动系统。
在 Table API 和 SQL 中，主要有两种窗口：Group Windows 和 Over Windows（时间语义的文章推荐） ?...一、分组窗口（Group Windows） 分组窗口（Group Windows）会根据时间或行计数间隔，将行聚合到有限的组（Group）中，并对每个组的数据执行一次聚合函数。...为了按窗口对表进行分组，窗口的别名必须在 group by 子句中，像常规的分组字段一样引用。...二、 Over Windows Over window 聚合是标准 SQL 中已有的（Over 子句），可以在查询的 SELECT 子句中定义。...可以在事件时间或处理时间，以及指定为时间间隔、或行计数的范围内，定义 Over windows。 无界的 over window 是使用常量指定的。
实现思路 在main方法中读取指定目录(${project_root_dir}/data/)下的所有文件，并打印所有的文件名。...WordCountActor 为了后续方便发送消息给Actor，将Actor列表和文件列表拉链到一起 打印测试 参考代码 MainActor.scala ?...（封装到一个Future列表中） 在WordCountActor中接收并打印消息 参考代码: MainActor.scala ?...实现步骤 读取文件内容，并转换为列表 按照空格切割文本，并转换为一个一个的单词 为了方便进行计数，将单词转换为元组 按照单词进行分组，然后再进行聚合统计 打印聚合统计结果 参考代码 WordCountActor.scala...因为该部分已经在WordCountActor已经编写过，所以抽取这部分一样的代码到一个工具类中，再调用合并得到最终结果。
etcd 提供了原语，用于将请求按原子块（即then/else）分组在一起，这些原子块（即分组）根据键值存储的内容来保护执行（即if）。...事务可以使得 etcd 服务端在单个请求中自动处理多个外部请求。对于键值存储库的修改，这意味着该存储库的修订版仅对事务增加一次，并且该事务生成的所有事件都将具有相同的修订版。...需要注意的是，禁止在单个事务中多次修改同一 key。 事务中的每个比较都会检查存储中的单个 key，类似于 If 操作，检查是否存在值，与给定值进行比较或检查键的修订或版本。...2 Txn 的定义 Txn 方法在单个事务中处理多个请求。txn 请求增加键值存储的修订版本并为每个完成的请求生成带有相同修订版本的事件。etcd 不容许在一个 txn 中多次修改同一个 key。...MultiOp 被原子性的应用并由三个部分组成： 被称为guard的测试列表。在guard中每个测试检查数据库中的单个项(entry)。它可能检查某个值的存在或者缺失，或者和给定的值比较。
var resutl=Orders.filter{ it.Amount>= 1000 && it.Amount < 3000} Koltin专业性不足，通常要硬写代码读取CSV，包括事先定义数据结构，在循环函数中手工解析数据类型...简单的取字段功能都这么繁琐，高级些的功能就更麻烦了，比如：按字段序号取、按参数取、获得字段名列表、修改字段结构、在字段上定义键和索引、按字段查询计算。 ...有序分组：分组依据是已经有序的字段，比如字段发生变化或者某个条件成立时分出一个新组，SPL直接提供了这类有序分组，在常规分组函数上加个选项就可以完成，非常简单而且运算性能也更好。...其他语言（包括SQL）都没有这种分组，只能费劲地转换为传统的等值分组或者自己硬编码实现。 下面我们通过几个常规例子来感受一下这三种语言在计算函数方式的差异。...SPL支持有序计算，可以直接按位置分组，按位置取字段，从集合中的集合取字段，虽然实现思路和Scala类似，但代码简短得多。
Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。...的所有核心类都可以在org.apache.flink.api.scala包中找到 而Scala DataStream API的类可以在org.apache.flink.streaming.api.scala...5.1 定义元组的键 源码 即 ：按给定的键位置（对于元组/数组类型）对DataStream的元素进行分组，以与分组运算符（如分组缩减或分组聚合）一起使用。...(0) 元组在第一个字段（整数类型）上分组。...字段按名称访问。
RxNetty 在 NetFlix公司的各种产品中得到了广泛的应用。 Reactor: Reactor相对出生较晚，有发展前景Akka，scala系，用户基础薄弱 1.8. 哪些公司在用Rx ?...在事件处理过程中出异常时，onError() 会被触发，会发出错误消息，同时队列自动终止，不允许再有事件发出 在一个正确运行的事件序列中, onCompleted() 和 onError() 有且只有一个...group_by — 分组，将原来的 Observable 分拆为 Observable 集合，将原始 Observable 发射的数据按 Key 分组，每一个 Observable 发射一组不同的数据...Group by 在工作中操作数据库的时候经常用到，就是按某个字段分组，在这里也是相同的意思，会按传递的函数生成的key来分组，注意这里的返回是一个分组的Observable，不能直接订阅，需要再做一次处理...3.5 多线程获取网络地址中的股票数据 需求描述： 以多线程的方式，按列表读取新浪接口美股的数据 代码如下： ? 4.
位运算符 &、||、^、> scala中没有，++、–运算符 与Java不一样，在scala中，可以直接使用==、!=进行比较，它们与equals方法表示一致。...NOTE] 在scala中，条件表达式也是有返回值的 在scala中，没有三元表达式，可以使用if表达式替代三元表达式 示例 定义一个变量sex，再定义一个result变量，如果sex等于"male...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 13.1 不可变列表 定义 不可变列表就是列表的元素、长度都是不可变的。...在scala中，Map也分为不可变Map和可变Map。...为这个分组字段对应的一组数据 | groupBy执行过程分析 [外链图片转存中…(img-oDKTvb6Y-1617760368257)] 示例 步骤 定义一个元组列表来保存学生姓名和性别 按照性别进行分组
DataSet程序是实现数据集转换（例如，过滤，映射，连接，分组）的常规程序....最初从某些Source源创建数据集（例如，通过读取文件或从本地集合创建） 结果通过sink返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）文件或标准输出（例如命令行终端） Flink程序可以在各种环境中运行...，单机运行或嵌入其他程序中 执行可以在本地JVM中执行，也可以在集群机器上执行....includedFields参数使用 定义一个POJO 8 从递归文件夹的内容创建DataSet 8.1 Scala实现 9从压缩文件中创建DataSet Flink目前支持输入文件的透明解压缩...下表列出了当前支持的压缩方法 9.1 Scala实现 10 Transformation 10.1 map Map转换在DataSet的每个元素上应用用户定义的map函数。
scala中，如果在递归时，保证函数体的最后一行为递归调用，则称这样的递归为尾递归。scala会针对尾递归做优化处理，所以建议在写递归时写成尾递归形式。 ...从而允许客户向函数传入可变参数的列表。 想要标注一个重复参数，可以在参数的类型之后放一个星号。重复参数(可变参数)的类型是声明参数类型的数组。 ...另外在Spark的源码中有大量运用scala柯里化技术的情况，需要掌握好该技术才能看得懂相关的源代码。 在scala柯里化中，闭包也发挥着重要的作用。...注意，此方法会改变集合中的元素个数。 一般引用场景：读取文件后，处理文件，将每行数据按指定分割符切分。...l4.reduce{_+_} //> res6: Int = 15 6．groupBy 按指定规则做聚合，最后将结果返回到一个map映射里。 按照指定原则做分组，返回的是Map类型。
下载成功后，在windows系统中可以通过Windows的bat文件或者Cygwin来运行Flink。 在linux系统中分为单机，集群和Hadoop等多种情况。...Flink中的DataSet程序是实现数据集转换的常规程序（例如，Filter，映射，连接，分组）。数据集最初是从某些来源创建的（例如，通过读取文件或从本地集合创建）。...Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。 示例程序 以下程序是WordCount的完整工作示例。...generateSequence(from, to) - 并行生成给定间隔中的数字序列。...在开发中，我们经常直接使用接收器对数据源进行接收。
collections提供一些数据结构来收集给定类型的一个或多个值。 scala的集合还有单独的可变和不可变的集合的类型层次体系。...foreach()取一个函数，对列表中每一项调用这个函数 map()取一个函数，将一个列表元素转换为另一个值或类型 reduce()取一个函数，将两个列表列表元素结合为一个元素 scala> val colors...") redRGB: Int = 16711680 // |符号表示按位或 scala> val cyanRGB = colorMap("green") | colorMap("blue") cyanRGB...sortBy方法指定一个函数时，它会返回一值，用来对列表中的元素排序。 对于性能方面，::, drop, take在列表前面完成，因此不存在性能损失。...collect使用一个偏函数，只对一部分元素应用 flatMap使用一个给定函数转换各个元素，将结果列表扁平化到这个列表中 map使用给定函数转换各个元素 scala> List(0, 1,
数据准备 在src/main/目录下，可以看到已有的默认源文件目录是java，我们可以将其改名为scala。...） 按每个窗口聚合，输出每个窗口中点击量前N名的商品 程序主体 在src/main/scala下创建HotItems.scala文件，新建一个单例对象。...Watermark是用来追踪业务事件的概念，可以理解成EventTime世界中的时钟，用来指示当前处理到什么时刻的数据了。...过滤出点击事件 在开始窗口操作之前，先回顾下需求“每隔5分钟输出过去一小时内点击量最多的前N个商品”。...计算最热门 TopN 商品 为了统计每个窗口下最热门的商品，我们需要再次按窗口进行分组，这里根据ItemViewCount中的windowEnd进行keyBy()操作。
Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。...的所有核心类都可以在org.apache.flink.api.scala包中找到 而Scala DataStream API的类可以在org.apache.flink.streaming.api.scala...5.1 定义元组的键 源码 [20190615233711722.png] 即 ：按给定的键位置（对于元组/数组类型）对DataStream的元素进行分组，以与分组运算符（如分组缩减或分组聚合）一起使用...(0) 元组在第一个字段（整数类型）上分组。...字段按名称访问。
我们通常从一个RDD中提取某些字段（如代表事件时间、用户ID或者其他标识符的字段），并使用这些字段为pair RDD操作中的键。 2....Python中使用第一个单词作为键创建出一个pair RDD pairs = lines.amp(lambda x: (x.split(" ")[0],x)) Scala中使用第一个单词作为键创建出一个...的键必须存在（右外连接） leftOuterJoin 对两个RDD进行连接操作，确保第二个RDD的键必须存在（左外连接） cogroup 将两个RDD中拥有相同键的数据分组到一起...countByKey() 对每个键对应的元素分别计数 collectAsMap() 将结果以映射表的形式返回，以便查询 lookup(key) 返回给定键对应的所有值...只有当数据集多次在诸如连这种基于键的操作中使用时，分区才有帮助。 Scala自定义分区方式 val sc = new SparkContext(...)
Flink支持根据事件时间处理，数据流中的每条数据都需要具有各自的时间戳，代表着数据的产生时间【事件时间】。 在分布式系统中，数据流的采集通常都是有延迟的，可能是网络原因啊，程序原因啊什么的。...这时候水印就应运而生了，水印的目的就是为了解决乱序的数据问题，可以在时间窗口内根据事件时间来进行业务处理，对于乱序的有延迟的数据可以在一定时间范围内进行等待，那这个时间范围是怎么计算的呢？...= 0L) //为数据流中的元素分配时间戳，并定期创建水印以监控事件时间进度 val waterStream: DataStream[(String, Long)] = data.assignTimestampsAndWatermarks...): WindowedStream[T, K, W] = { javaStream.sideOutputLateData(outputTag) this } 该方法是将迟来的数据保存至给定的...= 0L) //为数据流中的元素分配时间戳，并定期创建水印以监控事件时间进度 val waterStream: DataStream[(String, Long)] = data.assignTimestampsAndWatermarks
---- 分组 groupBy 我们如果要将数据按照分组来进行统计分析，就需要使用到分组方法 等同于SQL中的 group by的概念， 就是给数据按照指定的列进行分组用。...K] 分组字段的类型 参数 f: (A) ⇒ K 传入一个函数对象接收集合元素类型的参数返回一个K类型的key，这个key会用来进行分组，相同的key放在一组中 返回值 Map[...K, List[A]] 返回一个映射，K为分组字段，List为这个分组字段对应的一组数据 groupBy执行过程分析 示例 有一个列表，包含了学生的姓名和性别: "张三", "男" "李四", ..."女" "王五", "男" 请按照性别进行分组，统计不同性别的学生人数 步骤 定义一个元组列表来保存学生姓名和性别 按照性别进行分组 将分组后的Map转换为列表：List(("男" -> 2), ("...(张三,男), (李四,女), (王五,男)) // 按照性别分组 scala> a.groupBy(_._2) res0: scala.collection.immutable.Map[String
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