之前我们已经了解了如何在 Python 中进行条件判断（《是真是假？》），以及根据判断的结果执行不同的代码（《假如……》）。 不过之前遇到的例子都是单个条件。...如果需要对多个条件同时进行判断，比如判断一个人「既会唱跳又会打篮球」，那就需要用到「逻辑运算符」。...and 两边的条件均为 True，结果才为 True；否则为 False。...or 两边的条件至少有一个为 True，结果即为 True；均为 False 结果才为 False。
图2 怎么使用公式根据单元格区域B2:G11中的数据得到单元格区域J14:P15中的值？ A：有多个公式可以实现。
1、子查询，查询出的数据随便起一个别名，然后根据分组和条件查询出的数据，作为一个具有一列的一个表，然后外面的查询查询这个数据表的这一列的总数，即可。
0.198;0;0.019;0;0;0.545;0;0;0.246}) 即由同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件...例如，在上述条件基础上，要求“参数1”为“M-I”、”参数2”为 M-IA”，可以使用数组公式： =MAX(IF((参数1=B13)*(参数2=C13)*(参数3=D13)*(参数4=E13),参数5,0
写在前面 今天，我们来聊聊MySQL实现查询数据并根据条件更新到另一张表的方法，如果文章对你有点帮助，麻烦小伙伴们点个赞，给个在看和转发。...所以在上面的实际需要中，我建立了新表mid，利用update来中转并更新数据 UPDATE tb1,tb2 SET tb1.address=tb2.address WHERE tb1.name=tb2.name 根据条件匹配
new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.flatMap(cleanF)) } randomSplit 将RDD根据权重切分为多个...UnionRDD union算子 union算子可以合并多个RDD，但合并后的结果中会出现重复元素。...PartitionerAwareUnionRDD(this, nonEmptyRdds) } else { new UnionRDD(this, nonEmptyRdds) } } 从上面代码可以看出，先会过滤出非空的...那么UnionPartition如何实现呢？...那么是如何创建UnionPartition？
编程者可以通过对稳定存储的数据进行转换操作（即 transformations, 比如 map 和 filter 等）来得到一个或者多个 RDDs....p的所有数据 partitioner() 返回这个RDD是hash还是range分区的元数据信息 表三: Spark 中表达 RDDs 的接口 在设计如何表达 RDDs 之间依赖的接口是一个非常有意思的问题...我们发现将依赖定义成两种类型就足够了: 窄依赖, 表示父亲 RDDs 的一个分区最多被子 RDDs 一个分区所依赖. 宽依赖, 表示父亲 RDDs 的一个分区可以被子 RDDs 的多个子分区所依赖....比如, map 操作是一个窄依赖, join 操作是一个宽依赖操作（除非父亲 RDDs 已经被 hash 分区过）, 图四显示了其他的例子: ?...虽然目前 spark 中所有的计算都是响应 driver 程序中调用的 action 操作, 但是我们也是需要尝试在集群中调用 lookup 操作, 这种操作是根据 key 来随机访问已经 hash 分区过的
所以对于用户表，需要过滤出前三个字段即可，用户ID可以作为Key，年龄和性别可以作为Value。...M,45)), (5,(M,25)), (6,(F,50)), (7,(M,35)), (8,(M,25)), (9,(M,25)), (10,(F,35))) （3）对于评级表ratings，需要过滤出用户...将filmID转换fileName //4.1 过滤出RDD[MovieID,Title] val movieID2Name = moviesRdd.map(_.split("::"))...ratingsRdd = sc.textFile(DATA_PATH + "\\ratings.dat") /** * Step 2: Extract columns from RDDs...* Step 3: analyze result * reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行reduce， * 因此，Key相同的多个元素的值被
表示一个只读的记录分区的集合，它只能通过其他RDD转换而创建，为此，RDD支持丰富的转换操作 ( 如: map, join, filter, groupBy 等)，通过这种转换操作，新的RDD则包含了如何从其他...缓存 如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将该RDD缓存起来，该RDD只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算...2）如果被Checkpoint，则从Checkpoint处恢复数据；3）根据血缘关系计算分区的数据。...在Spark中，只有遇到Action，才会执行RDD的计算(即懒执行)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。...Driver中定义了一个或多个RDD，并调用RDD上的action，Worker则执行RDD分区计算任务。
在Spring Boot应用中，如果在同一台服务器上部署了多个项目，并且每个项目都使用Redis作为缓存或存储，为了避免Redis数据混淆，你需要确保各个项目在访问Redis时使用不同的数据库索引号、键前缀或者连接配置
宽依赖：一个父RDD的一个partition被多个子RDD的partition使用。 是否会发生shuffle操作，宽依赖会发生shuffle操作。...也可以看有没有发生combine操作，不同的parititons被多个子RDD使用，必然发生合并操作。...parititons的个数 5，RDD.persist():持久化 默认每次在RDDs上进行action操作，spark都重新计算RDDs,如果想重复利用一个RDDs,可以使用RDD.persisit...6，RDDs的血统关系图：spark维护者RDDS之间的依赖关系的创建关系，叫做血统关系图。Spark使用血统关系图来计算每个RDD的需求和恢复丢失的数据。...上面就是一个简单的血统图，优势：知道数据的操作记录，如果其中某一步骤的RDD丢失了，那么可根据血统关系图知道数据是怎么来的，可正向可反向，进而可恢复数据。
RDDs的介绍 Driver program main()方法，RDDs的定义和操作 管理很多节点，称作executors ?...contains(“abc”)) //word就代表迭代元素 flatMap():出入一个复杂元素，输出多个简单元素，类似数据的‘压扁’，按照一定的规则（指定函数） scala> val lines =...上述图示中经过了过个操作最后生成了一个RDD，如果badLinesRDD出错数据丢失，那么由于存在完整的血统关系图，所以可以将其恢复 延迟计算（Lazy Evaluation） Spark对RDDs的计算时...org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[6] at parallelize at :24//可以求每个人的成绩之和+课程数目（即一次计算多个指标...的介绍：重点Transformations，Actions RDDs的特性：重点是血统关系图和延迟[lazy]计算 键值对RDDs 后续 Spark的架构 Spark的运行过程 Spark程序的部署过程
上篇回顾 在上一篇中介绍了一个单独的动态表达式是如何执行的，这里讲一下多个表达式不同组合情况下的实现。...这里主要介绍下面 2 种情况的设计，其他可自行扩展 单层级的多个条件的逻辑组合 多层级的多个条件的逻辑组合 表达式的设计 在上一篇中使用下面的格式表示了单个表示式，这种格式无法表示多个表达式组合的情况。...{ "ruleParam": "芝麻分", "operator": "大于", "args": ["650"] } 针对这种多个表达式多层级的情况，修改表达式的定义，增加逻辑组合的设计 单层级多个表达式组合...600"] }, { "type": "expression", "ruleParam": "征信", "operator": "不是", "args": ["失信"] } ], } 多层级多个表达式组合...MemoryClassLoader(classBytes)) { return classLoader.loadClass(name); } } } 总结 这是写的规则引擎的第二篇，主要讲一下 多个表示式自由组合是如何处理的
RDD的窄依赖 我们先来看窄RDD是如何确定依赖的父RDD的分区的呢？...DeveloperApi :: * Represents a one-to-one dependency between ranges of partitions in the parent and child RDDs...PartitionPruningRDDPartition].parentSplit.index) 15 } 16 } 首先，解释三个变量: rdd 是指向父RDD 的实例引用；partitionFilterFunc 是一个回调函数，作用是过滤出符合条件的父...RDD 引用获取父RDD 对应的 partition集合，然后根据过滤函数和partition index ，过滤出想要的父RDD 的 partition 集合并且从0 开始编号，最后，根据父RDD 的...partitioner的7种实现 partitioner 定义了 RDD 里的key-value 对 是如何按 key 来分区的。
本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。...前不久，雅虎的Bobby Evans和Tom Graves曾发表过一个“Spark and Storm at Yahoo!”的演讲，在这个演讲中，他们对比了两个大平台，并提供了一些选择参考。...类似的，Hortonworks的P.Taylor Goetz也分享过名为Apache Storm and Spark Streaming Compared的讲义。...特别是我想了解如何去做： 从kafaka中并行读入。在Kafka，一个话题（topic）可以有N个分区。理想的情况下，我们希望在多个分区上并行读取。...在我们这个例子里，我们将按照推荐来重用Kafka生产者实例，通过生产者池跨多个RDDs/batches。我通过Apache Commons Pool实现了这样一个工具，已经上传到GitHub。
曾经在一个项目里面用过阿里改造后的JStrom，整体感受就是编程略复杂，在不使用Trident Api的时候是不能保证准确一次的数据处理的，但是能保证不丢数据，但是不保证数据重复，我们在使用期间也出现过几次问题...程序中的一系列Dstream操作 （3）没有完成的批处理 在运行队列中的批处理但是没有完成 B：消费数据的checkpoint 保存生成的RDD到一个可靠的存储系统中，常用的HDFS，通常有状态的数据横跨多个...checkpoint通常是用来容错有状态的数据处理失败的场景 大多数场景下没有状态的数据或者不重要的数据是不需要激活checkpoint的，当然这会面临丢失少数数据的风险（一些已经消费了，但是没有处理的数据） 如何在代码里面激活...(Seconds(batchDuration*5)) rdds.foreachRDD(rdd=>{ //可以针对rdd每次调用checkpoint //注意上面设置了，定时持久checkpoint...checkpoint上，因为checkpoint的元数据会记录jar的序列化的二进制文件，因为你改动过代码，然后重新编译，新的序列化jar文件，在checkpoint的记录中并不存在，所以就导致了上述错误，如何解决
- 1） A list of partitions 一个分区列表，一个rdd有多个分区，后期spark任务计算是以分区为单位，一个分区就对应上一个task线程。...- 3）A list of dependencies on other RDDs 一个rdd会依赖于其他多个rdd，这里就涉及到rdd与rdd之间的依赖关系，后期spark任务的容错机制就是根据这个特性而来...RDDs之间存在依赖，RDD的执行是按照血缘关系延时计算的。如果血缘关系较长，可以通过持久化RDD来切断血缘关系。...3.3 依赖 RDDs通过操作算子进行转换，转换得到的新RDD包含了从其他RDDs衍生所必需的信息，RDDs之间维护着这种血缘关系，也称之为依赖。...3.4 缓存 如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将该RDD缓存起来，该RDD只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算
A list of partitions 多个分区. 分区可以看成是数据集的基本组成单位. 对于 RDD 来说, 每个分区都会被一个计算任务处理, 并决定了并行计算的粒度. ...每个 RDD 被切分成多个分区(partition), 每个分区可能会在集群中不同的节点上进行计算. RDD特点 1....弹性 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换； 容错的弹性：数据丢失可以自动恢复； 计算的弹性：计算出错重试机制； 分片的弹性：可根据需要重新分片。 2....依赖(血缘) RDDs 通过操作算子进行转换，转换得到的新 RDD 包含了从其他 RDDs 衍生所必需的信息，RDDs 之间维护着这种血缘关系，也称之为依赖。...缓存 如果在应用程序中多次使用同一个 RDD，可以将该 RDD 缓存起来，该 RDD 只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该 RDD 的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算
DataFrame 和 RDDs 应该如何选择？...如果你想使用函数式编程而不是 DataFrame API，则使用 RDDs； 如果你的数据是非结构化的 (比如流媒体或者字符流)，则使用 RDDs， 如果你的数据是结构化的 (如 RDBMS 中的数据)...2.5 Untyped & Typed 在上面我们介绍过 DataFrame API 被标记为 Untyped API，而 DataSet API 被标记为 Typed API。...、DataFrames、SQL 的底层都依赖了 RDDs API，并对外提供结构化的访问接口。...物理规划的输出结果是一系列的 RDDs 和转换关系 (transformations)。
说起空间查询，一般上用的Arcgis server服务做空间查询，如何利用前端用js实现响应式空间查询呢。...笔者尝试着用前端js实现空间查询，步骤如下： 画几何要素-----把几何要素geometry和目标图层上每一个要素的graphic进行空间关系判定并过滤出条件的要素------将过滤出的要素的graphic...dictHighlightLayer是目标图层名字（一个或多个）（FeatureLayer或WFSLayer）和满足空间条件（intersect）的graphic组成的graphicsLayer的键值对应...image.png 代码实现（根据一个几何图形和目标图层(可为GraphicsLayer，FeatureLayer，WFSLayer),返回查询结果图层GraphicsLayer）： image.png
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