Kotlin中的泛型和java中的十分类似都是用T表示泛型 kotlin中使用 T 表示泛型。...在定义泛型函数时需要在 fun 后面加入 , 然后指明某个参数的类型为 T 泛型函数的定义： //Kotlin中允许定义全局函数，将函数定义在kt文件中，然后全局可调用 fun appendString...//遍历可变数组，然后拼接 str = "$str${item.toString()}," } return st } 泛型函数的调用...btn_vararg_generic.setOnClickListene { tv_function_result.text = when (count % 3) { //在定义泛型函数时...appendString("小于10的素数", 2, 3, 5, 7) else -> appendString("花钱的日子", 5.20, 6.18
1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...和src/test/scala，与pom.xml中的配置保持一致（）； ?...4：新建一个scala class，类型为Object，然后编写spark程序，如下所示： import org.apache.spark....等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...记得，启动你的hdfs和Spark集群，然后使用spark-submit命令提交Spark应用（注意参数的顺序）： 可以看下简单的几行代码，但是打成的包就将近百兆，都是封装好的啊，感觉牛人太多了。
往一个dataframe新增某个列是很常见的事情。 然而这个资料还是不多，很多都需要很多变换。而且一些字段可能还不太好添加。 不过由于这回需要增加的列非常简单，倒也没有必要再用UDF函数去修改列。...利用withColumn函数就能实现对dataframe中列的添加。但是由于withColumn这个函数中的第二个参数col必须为原有的某一列。所以默认先选择了个ID。...scala> val df = sqlContext.range(0, 10) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint] scala>...: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint] scala> df.show() +---+ | id| +---...> res2.withColumn("cc",col("id")*0) res5: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint,
：Scala，一门「特立独行」的语言！...、【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？ ... 但实际操作起来，还是遇到不少问题。...spark 中 dataframe 的某一列数 取为 。...spark 中，新建一列使用的函数是 withColumn ，首先传入函数名，接下来传入一个 col 对象。...我们要做的就是把 1 变成一个 col ：苦苦查阅资料后，我找到了 lit 方法，也是在 org.apache.spark.sql.functions 中。最终的方案如下。
Structured Streaming实时写入Iceberg目前Spark中Structured Streaming只支持实时向Iceberg中写入数据，不支持实时从Iceberg中读取数据，下面案例我们将使用...val channelNames = Array[String]("Spark","Scala","Kafka","Flink","Hadoop","Storm","Hive","Impala"...写出参数fanout-enabled指的是如果Iceberg写出的表是分区表，在向表中写数据之前要求Spark每个分区的数据必须排序，但这样会带来数据延迟，为了避免这个延迟，可以设置“fanout-enabled...四、查看Iceberg中数据结果启动向Kafka生产数据代码，启动向Iceberg中写入数据的Structured Streaming程序，执行以下代码来查看对应的Iceberg结果：//1.准备对象val...", "hdfs://mycluster/structuredstreaming") .getOrCreate()//2.读取Iceberg 表中的数据结果spark.sql( """ |select
Scala的设计初衷是整合现代编程范式的通用开发语言，实践中主要用于后端大数据处理，其他类型的项目中很少出现，通用性不如Kotlin。...Scala和SPL都有专业且方便的日期时间类型。 有特色的数据类型：Kotlin支持非数值的字符Char、可空类型Any?。Scala支持元组（固定长度的泛型集合）、内置BigDecimal。...集合类型：Kotlin和Scala支持Set、List、Map。SPL支持序列（有序泛型集合，类似List）。...同为编译型语言，Scala的Lambda表达式和Kotlin区别不大，同样需要设计复杂的接口规则，同样编写困难，这里就不举例了。...Scala： val raw=spark.read.text("D:/threelines.txt") val rawrn=raw.withColumn("rn", monotonically_increasing_id
的高级内容：泛型 （*）泛型类 泛型类（类声明时类名后面括号中即为类型参数），顾名思义，其实就是在类的声明中，定义一些泛型类型，然后在类内部，比如field、method，就可以使用这些泛型类型... 泛型函数（方法声明时方法名后面括号中的类型参数），与泛型类类似，可以给某个函数在声明时指定泛型类型，然后在函数体内，多个变量或者返回值 引用反射包 import...scala.reflect.ClassTag ClassTag：表示scala在运行时的状态信息，这里表示调用时的数据类型 /** * 泛型函数...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...：（泛型变量的值可以是本身或者其父类的类型）在类或者特征的定义中，在类型参数之前加上一个-符号，就可以定义逆变泛型类和特征了 参考ContravanceDemo代码
1、泛型 作用于编译时用于对象类型检查，运行时不起作用。 泛型的声明在一对尖角括号中 ，泛型名称可以是任意字母。...2、泛型类 用于类中，在类名末尾对泛型进行声明； 在对该类进行实例化时，需要将泛型指定为具体的包装类，此时，在实例化泛型类时，就可以起到编译时检查的作用。...在实现类中依然使用泛型，但需要在实现类名的后边，对泛型进行重新声明 class GenericImpl2 implements GenericInterface{ @Override...无论是静态方法还是普通方法，在方法声明中，都必须对泛型进行声明； public class GenericMethod { //无返回值 public void getName...当泛型方法中的参数不固定时，也可以使用可变参数的写法，来定义泛型方法。
今天知识星球球友，微信问浪尖了一个spark源码阅读中的类型限定问题。这个在spark源码很多处出现，所以今天浪尖就整理一下scala类型限定的内容。希望对大家有帮助。 scala类型参数要点 1....泛型与约束实战 1 泛型函数 ClassTag[T]保存了泛型擦除后的原始类型T,提供给被运行时的。.../* * 泛型[]，中括号F、S、T都表示运行时参数类型， * ClassTag[T]保存了泛型擦除后的原始类型T,提供给被运行时的。...：数组在声明时必须要求指定具体的类型，在函数泛型是无法知道具体类型，通过Manifest关键字使得运行时可以根据这个Manifest参数做更多的事情。...用TypeTag替代了Manifest，用ClassTag替代了ClassManifest，原因是在路径依赖类型中，Manifest存在问题。
如何分析存储在 HDFS、Hive 和 HBase 中 tb 级的数据吗？企业想用深度学习模型，可是要考虑的问题又很多，怎么破？...BigDL 用户可在 Spark 和大数据平台上构建了大量数据分析与深度学习的应用，如视觉相似性、参数同步、比例缩放等。 ? 深度学习应用程序可以编写为标准的 spark 库。...由于没有异构集群数据传输的开销，从端到端这个层面来看，CPU方案的性能反而可能占优。 最后，谈谈可用性，BigDL项目正在快速的迭代中。语言层面支持Scala/Python。...BigDL 和 Analytics Zoo 支持在 Spark 的分布式框架上进行训练。（注意，最初的 ResNet-50 标签中没有“蚂蚁”和“蜜蜂”。） ?...如果数据集比较大，恰好存储在 HDFS 中，也可以使用相同的方法，将其扩展到更大的集群上。正是 BigDL让这些大数据集的数据分析更加快速和高效。
vi='vim' 自动给打开的文件添加头部 例如我们编写Python脚本的时候经常会在文件开头添加执行文件的Python路径以及文件的编码方式，我们可以通过在Vim的配置文件中添加一个函数，并让他在打开一个新的缓冲区的时候自动添加到头部...树形目录方便文件查看 像其他IDE一样，左边有树形目录的话，所有文件夹和文件都一目了然那一定是极好的，所以NERDTree插件就是这么一款工具，他可以直接通过Vundle进行安装，然后在配置文件中设置启动的快捷键以及窗口大小和忽略显示的文件等等...在配置文件中可以将其绑定到快捷键上方便快速启动。 map :TagbarToggle 效果如下： ?...其他插件 Vim 的插件很丰富，这里我就不再一一赘述了，希望这些强大的工具能让我们在终端中更优雅的编写Python(不限于Python啦),有关我使用的vim插件都在我的.vimrc中，有兴趣的童鞋可以搜索相应的插件名称进行查看...，方便大家参考，github地址：PytLab/dotfiles 总结 本文主要简单介绍下本人平时编程中使用tmux,vim等工具的配置，希望能借此帮助大家能更好的在终端中进行程序编写提高工作效率。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 什么是泛型？ 泛型最常与集合使用，因为泛型最开始开始被加入Java就是为了解决集合向下转型一类问题的。...如果我们有这样一个需求：定义一个描述类圆，要求圆中的数据类型是不确定的，也就是声名属性的时候，属性类型是不确定的。比如描述类圆中有半径，要求半径可以用int，也可以用double。...集合中泛型的使用 List中使用泛型 在我们创建集合时使用来声明List集合只能保存Dog类对象 List dogs=new ArrayList(); 创建Dog类对象 Dog dog1...Map dogs=new HashMap(); 将dog对象保存到Map集合中 dogs.put(“111”, dog1);//此时的key只能是字符串类型，value只能是...Dog类型 总结： 在集合中使用泛型的目的就是为了解决向下转型的问题，在泛型具体化之后，集合只能存储与泛型具体化之后的类型。
Spark一直都在快速地更新中，性能越来越快，功能越来越强大。我们既可以参与其中，也可以乐享其成。 目前，Spark 1.4版本在社区已经进入投票阶段，在Github上也提供了1.4的分支版本。...最近，Databricks的工程师撰写了博客，介绍了Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数。...在调用这些函数时，还可以指定列的别名，以方便我们对这些数据进行测试。...以上新特性都会在Spark 1.4版本中得到支持，并且支持Python、Scala和Java。...在未来发布的版本中，DataBricks还将继续增强统计功能，并使得DataFrame可以更好地与Spark机器学习库MLlib集成，例如Spearman Correlation（斯皮尔曼相关）、针对协方差运算与相关性运算的聚合函数等
自动给打开的文件添加头部 例如我们编写Python脚本的时候经常会在文件开头添加执行文件的Python路径以及文件的编码方式，我们可以通过在Vim的配置文件中添加一个函数，并让他在打开一个新的缓冲区的时候自动添加到头部...YCM除了在.vimrc中进行配置外，还有一个Python的配置文件.ycm_extra_conf.py，在里面我们可以设置相应的编译选项，比如编译参数，头文件和库文件的地址等等，这样我们在编写C/C+...树形目录方便文件查看 像其他IDE一样，左边有树形目录的话，所有文件夹和文件都一目了然那一定是极好的，所以NERDTree插件就是这么一款工具，他可以直接通过Vundle进行安装，然后在配置文件中设置启动的快捷键以及窗口大小和忽略显示的文件等等...在配置文件中可以将其绑定到快捷键上方便快速启动。 ? 效果如下： ?...其他插件 Vim 的插件很丰富，这里我就不再一一赘述了，希望这些强大的工具能让我们在终端中更优雅的编写Python(不限于Python啦),有关我使用的vim插件都在我的.vimrc中，有兴趣的童鞋可以搜索相应的插件名称进行查看
数据是当今分析世界的宝贵资产。在向最终用户提供数据时，跟踪数据在一段时间内的变化非常重要。渐变维度 (SCD) 是随时间推移存储和管理当前和历史数据的维度。...在 SCD 的类型中，我们将特别关注类型 2（SCD 2），它保留了值的完整历史。每条记录都包含有效时间和到期时间，以标识记录处于活动状态的时间段。这可以通过少数审计列来实现。...现在我们有一个DataFrame，它在一条记录中包含新旧数据，让我们在各自单独的DataFrame中拉取更新记录的活动和非活动实例。...，parquet 文件将在存储中重新写入/移动，这可能会影响写入时的性能 • 在查询数据期间，根据代表主要过滤器的属性对目标表进行分区总是一个更好的主意。...结论 随着我们持续使用 Apache Hudi 编写 Spark 应用程序，我们将继续改进加载数据的策略，上述尝试只是用 Hudi 实现 SCD-2 功能的一个开始。
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL在 driver 端的应用 何时创建 用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...比如MEMORY_ONLY只会在内存中存一份，MEMORY_AND_DISK会在内存和磁盘上各存一份等 启用 WAL：在StorageLevel指定的存储的基础上，写一份到 WAL 中。...存储一份在 WAL 上，更不容易丢数据但性能损失也比较大 关于什么时候以及如何清理存储在 WAL 中的过期的数据已在上图中说明 WAL 使用建议 关于是否要启用 WAL，要视具体的业务而定： 若可以接受一定的数据丢失
运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一，在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。 不过Spark本身其实是具有一定的学习门槛的。...而编写Scala最好的IDE自然就是Intellij IDEA（后面简写为IDEA） Note 1: scala是一门多范式（multi-paradigm）的编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性...编写对应的测试代码是开发的一个比较重要的习惯，具体的部分可以参考单元测试，文档测试相关的内容。 然后我们可以创建一个scala的文件。 ?...Spark的执行UI展示 如果你真的一直从头到尾实践了这一节所提到的这些需求，那么不难发现，在Spark执行的过程中，一直会产生各种各样的日志。 ?...数据工程的相关任务中，通用性和数据格式的转换一直是需要考虑的重点，也是编写代码中容易出错的地方。 很显然这些还不足够说对Spark有了解，它可以做的还有很多，我们到之后再说。
= spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") df.show() // 建议在进行 spark SQL 编程前导入下面的隐式转换，因为 DataFrames...和 dataSets 中很多操作都依赖了隐式转换 import spark.implicits._ 可以使用 spark-shell 进行测试，需要注意的是 spark-shell 启动后会自动创建一个名为...spark 的 SparkSession，在命令行中可以直接引用即可： 1.2 创建Dataset Spark 支持由内部数据集和外部数据集来创建 DataSet，其创建方式分别如下： 1....间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1: org.apache.spark.sql.Dataset[Emp] = [COMM:...double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields] # Datasets转DataFrames scala> ds.toDF() res2: org.apache.spark.sql.DataFrame
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用....列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....5.出现次数多的项目 找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目....请注意, " a = 11和b = 22" 的结果是误报(它们并不常出现在上面的数据集中) 6.数学函数 在Spark 1.4中还新增了一套数学函数. 用户可以轻松地将这些数学函数应用到列上面....Python, Scala和Java中提供, 在Spark 1.4中也同样会提供, 此版本将在未来几天发布.
编写 WordCount 程序 1. 创建 maven 项目, 导入依赖 1. 新建maven项目 ? 2. 分组与名称 ? 3. 存放位置 ? 4....新建一个maven子项目 为了方便管理，我们可以在母项目的基础上新建一个子项目 ? ? 建立完成后 本身的src我们可以删掉 ? 5....粘贴依赖(内部porm.xml) 依赖 我们可以选择外部的porm.xml也可以选择在内部的porm.xml 两者的对比： 选择外部的porm.xml：优点：所有的项目都可使用。...添加scala插件 由于已经添加过了，所以最后没有显示 ? 2. 创建WordCount.scala 1. 创建com.buwenbuhuo.spark ? 2....5.测试在此只给出测试语句 上传到Linux中，之后使用下列语句进行测试 bin/spark-submit --class spark.WordCount --master yarn input/spark_test
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