这里你可以清楚地看到 Kotlin 为我们提供的几个好处： 空值安全性：再也没有难看的的 if/else 空检查了。...我们使用了 Kotlin 的内置空值安全性检查，它可以防止 NPE 并让代码更具可读性。 扩展函数：Kotlin 提供了向现有类添加新函数的能力，添加时无需继承该类。...Spark 作业是用 Scala 编写的，但它们会消费用 Kotlin 编写的库。我们使用这些 Spark 作业运行复杂的 SparkML 模型。...让来自不同编程背景（如 Java、Scala、Python）的工程师上手 Kotlin 都是非常轻松的事情，而且他们都喜欢 Kotlin 提供的编程结构。...当 Kotlin 对 Spark 的更稳定支持可用时，我们也有兴趣使用 Kotlin 来构建 Spark 作业。
题目 给定两个非空二叉树 s 和 t，检验 s 中是否包含和 t 具有相同结构和节点值的子树。s 的一个子树包括 s 的一个节点和这个节点的所有子孙。...（s 也可以看做它自身的一棵子树） 解题思路 如果根节点就相同，那么需要判断一下两个根节点的子节点是否都相同。
正如之前所介绍，Spark是用Scala语言编写的，Kafka server端也是，那么深入学习Scala对掌握Spark、Kafka是必备掌握技能。...apply方法，当遇到类名(参数1,...参数n)时apply方法会被调用。...模式匹配和样例类 4.1 模式匹配 Scala有一个十分强大的模式匹配机制，可以应用到很多场合：如替代Java中的switch语句、类型检查等。...5.2 匿名函数 在Scala中，你不需要给每一个函数命名，没有将函数赋给变量的函数叫做匿名函数 ?...至于akka，如果大家使用的是老版本Spark，如Spark1.X，也建议结合actor好好学习，Spark老版本通信框架是用akka和netty结合的，当然后面完全是用netty了。
驱动器的职责： 所有的Spark程序都遵循同样的结构：程序从输入数据创建一系列RDD，再使用转化操作派生成新的RDD，最后使用行动操作手机或存储结果RDD，Spark程序其实是隐式地创建出了一个由操作组成的逻辑上的有向无环图...它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中 转换(Transformations) (如：map, filter, groupBy...Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中。...从此图中可以看出shuffle操作是在DAG完成的 到taskset时都为窄依赖 RDD基础 1、Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。...在数据库解析的过程中SQL语句时，将会把SQL语句转化成一个树形结构来进行处理，会形成一个或含有多个节点(TreeNode)的Tree,然后再后续的处理政对该Tree进行一系列的操作。
Hive区分大小写，Parquet不区分大小写 hive允许所有的列为空，而Parquet不允许所有的列全为空 由于这两个区别，当将Hive metastore Parquet表转换为Spark SQL...一致化规则如下： 这两个schema中的同名字段必须具有相同的数据类型。一致化后的字段必须为Parquet的字段类型。这个规则同时也解决了空值的问题。...因为当创建一个connection时，Java的DriverManager类会执行安全验证，安全验证将忽略所有对启动类加载器为非visible的driver。...如果在一个将ArrayType值的元素可以为空值，containsNull指示是否允许为空。...需要注意的是： NaN = NaN 返回 true 可以对NaN值进行聚合操作 在join操作中，key为NaN时，NaN值与普通的数值处理逻辑相同 NaN值大于所有的数值型数据，在升序排序中排在最后
，然后做的flatten 7）forall & exists forall是对整个集合做判断，当集合中的所有元素都满足条件时，返回true。...当调用该函数或方法时，scala会尝试在变量作用域中找到一个与指定类型相匹配的使用implicit修饰的对象，即隐式值，注入到函数参数中函数体使用。...当使用scala调用java类库时，scala会把java代码中声明的异常，转换为非检查型异常。 3.scala在throw异常时是有返回值的 在scala的设计中，所有表达式都是有返回值的。...其中，有两个比较特殊的底层子类型，一个是Null，它是所有引用类型的子类型，可以赋给任何引用类型变量；另一个是Nothing，它是所有类型的子类，因此既可以赋给引用类型变量，也可以赋给值类型变量。...当接收参数为Object类型时，scala默认不会转换成java的数值类型，这样当判断对象的具体数值类型时，会出现不认识scala对象类型的异常。
每条记录是多个不同类型的数据构成的元组 RDD 是分布式的 Java 对象的集合，RDD 中每个字段的数据都是强类型的 当在程序中处理数据的时候，遍历每条记录，每个值，往往通过索引读取 val filterRdd...Dataset API 属于用于处理结构化数据的 Spark SQL 模块（这个模块还有 SQL API），通过比 RDD 多的数据的结构信息（Schema），Spark SQL 在计算的时候可以进行额外的优化...最开始的想法是用 scala 的 一些列表类型封装数据，当每个列的类型相同的时候，用数组 如 Array[String]，但一般情况下是不同的，就用元组("a", 1, …)，但这个方法有个局限，我们以...//当生成的 RDD 是一个超过 22 个字段的记录时，如果用 元组 tuple 就会报错， tuple 是 case class 不使用 数组和元组，而使用 Row implicit val rowEncoder...，将空值替换为 0.0 unionData.na.fill(0.0) 5、NaN 数据中存在数据丢失 NaN，如果数据中存在 NaN（不是 null ）,那么一些统计函数算出来的数据就会变成 NaN，
null，可为空，当前Hudi中并未使用 comment : 新列的注释，可为空 col_position : 列添加的位置，值可为FIRST或者AFTER 某字段 • 如果设置为FIRST，那么新加的列在表的第一列...• 如果设置为AFTER 某字段，将在某字段后添加新列 • 如果设置为空，只有当新的子列被添加到嵌套列时，才能使用 FIRST。...Schema变更 COW MOR 说明 在最后的根级别添加一个新的可为空列 Yes Yes Yes意味着具有演进模式的写入成功并且写入之后的读取成功读取整个数据集 向内部结构添加一个新的可为空列（最后）...作为一种解决方法，您可以使该字段为空 向内部结构添加一个新的不可为空的列（最后） No No 将嵌套字段的数据类型从 long 更改为 int No No 将复杂类型的数据类型从 long 更改为...int（映射或数组的值） No No 让我们通过一个示例来演示 Hudi 中的模式演进支持。
前言在日常的工作中，表格内的工具是非常方便的x，但是当表格变得非常多的时候，就需要一些特定的处理。Excel作为功能强大的数据处理软件，广泛应用于各行各业，从企业管理到数据分析，可谓无处不在。...操作创建一个spark项目，在IntelliJ IDEA中创建Spark项目时，默认的目录结构如下：project-root/│├── src/│ ├── main/│ │ ├── java...保留数据亦可依照需求选择不同输出格式，如CSV，XLSX等。总结一下虽然仅处理基础数据，但在集群环境下，Spark展现出优秀的大规模数据处理能力。...无论海量Excel数据还是复杂的结构化数据，都在Spark协助下，能轻松应对并满足各种数据处理与分析任务。...希望本文能让您对Spark处理Excel有更深入了解，在实践中更好地应用。
map3，参数类型为Map[String, Int] 14、获取map2中的lisi的年龄 15、获取所有的map2中的key值 16、获取所有的map2中的value值 17、map2中新增一组数据...编写一个方法method10，要求有两个参数，两个参数都为大于0的数字，要求能够打印1到第一个参数数字范围内的所有数，在打印过程中遇到与第二个参数相乘大于200就停止。...列表的第一个元素 56、在list1中从指定位置 0 开始查找元素d第一次出现的位置 57、list1返回所有元素，除了最后一个 58、检测列表list1是否为空 59、返回list1列表最后一个元素...","Spark","Java" 78、遍历iter1，使用while循环并打印输出 79、定义一个迭代器iter2，数据为10,20,20,30,34,50,60 80、打印出iter2中的最大值 81...、打印出iter2中的最小值 82、打印出iter2的长度 83、合并iter2和iter1两个迭代器 84、iter2丢弃前2个元素 85、检查iter2是否为空 86、iter2返回前 2个元素的新迭代器
在parquet里有独特的意义 由于上面的原因，在将Hive metastore parquet转化为Spark SQL parquet时，需要兼容处理一下Hive和Parquet的schema，即需要对二者的结构进行一致化...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（空值问题） 2.兼容处理的schema应只包含在Hive元数据里的schema信息，主要体现在以下两个方面...），Spark SQL在处理Parquet表时，同样为了更好的性能，会缓存Parquet的元数据信息。...在说问题之前首先了解一个参数spark.sql.parquet.writeLegacyFormat（默认false）的作用： 设置为true时，数据会以Spark1.4和更早的版本的格式写入。...但是当查询testdb.test_decimal中的数据时，比如执行sql： select * from testdb.test_decimal where dt = 20200529; 会报如下空指针的异常
类 import scala.collection.mutable.ArrayBuffer 语法 创建空的ArrayBuffer变长数组，语法结构： • val/var a = ArrayBuffer...、也是最常用的数据结构。...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 定义 不可变列表就是列表的元素、长度都是不可变的。...使用ListBuffer元素类型创建空的可变列表，语法结构： val/var 变量名 = ListBuffer[Int]() 使用ListBuffer(元素1, 元素2, 元素3…)创建可变列表，语法结构...[Int] = List(4, 5) 扁平化(压平) 扁平化表示将列表中的列表中的所有元素放到一个列表中。
mod=viewthread&tid=23381 版本：spark2我们在学习的过程中，很多都是注重实战，这没有错的，但是如果在刚开始入门就能够了解这些函数，在遇到新的问题，可以找到方向去解决问题。...conf函数 public RuntimeConfig conf() 运行spark 配置接口 通过这个接口用户可以设置和获取与spark sql相关的所有Spark 和Hadoop配置.当获取config...> Dataset emptyDataset(Encoder evidence$1) 创建一个T类型的空的Dataset createDataFrame函数 public 的RDD结构匹配提供的schema，否则将会运行异常。例如： [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...这仅在Scala中可用，主要用于交互式测试和调试。
当我们学习spark的时候，我们知道spark是使用Scala语言开发的，由于语言是相通的，所以对于传统程序员【Java，.net，c等】，我们能看懂Scala程序是没有问题的。...Map 有三个基本操作： 方法 描述 keys 返回 Map 所有的键(key) values 返回 Map 所有的值(value) isEmpty 在 Map 为空时返回true 实例 以下实例演示了以上三个方法的基本应用...: " + colors.keys ) println( "colors 中的值为 : " + colors.values ) println( "检测 colors 是否为空...$ scalac Test.scala $ scala Test colors 中的键为 : Set(red, azure, peru) colors 中的值为 : MapLike(#FF0000,...如： def f(a:Int) { println(a) } println(f(1)) 输出结果： 1 () 没有返回值的函数的默认返回值是Unit。
当编写 Parquet 文件时, 出于兼容性原因, 所有 columns 都将自动转换为可空....Hive 不区分大小写, 而 Parquet 不是 Hive 认为所有 columns （列）都可以为空, 而 Parquet 中的可空性是 significant （重要）的....当 hive-site.xml 未配置时，上下文会自动在当前目录中创建 metastore_db，并创建由 spark.sql.warehouse.dir 配置的目录，该目录默认为Spark应用程序当前目录中的...这是因为 Java 的 DriverManager 类执行安全检查，导致它忽略原始类加载器不可见的所有 driver 程序，当打开连接时。...在 aggregations（聚合）操作中，所有的 NaN values 将被分到同一个组中. 在 join key 中 NaN 可以当做一个普通的值.
如果想查看所有的值，可以通过正负索引来进行查看。...10、blpop 命令 blpop 命令的格式如下： blpop key [key ...] timeout 该命令的作用是在 非空列表 的左侧弹出一个值，如果都为空列表，则阻塞 timeout...key1 和 key2 列表中弹出一个值，如果两个列表都为空则阻塞 5 秒，因为现在 key1 和 key2 都为空，因此 blpop 阻塞了 5 秒。...15、lpushx 命令 当列表存在时，在列表的左侧加入一个值，如果列表不存在则不加入。...key1 为空时直接返回。
其中定长数组在定义时被确定，在运行时时数组实例本身不会改变，数组的内容是可以改变的；变长数组在运行时可以根据需要改变内容。...列表 List也是Scala非常重要的集合型的数据结构，同样也是分为可变的List和不可变的List. 可变List:LinkedList,DoubleLinkedList,ListBuffer等。...值得注意的是：List的子类::[B]和继承List的对象的Nil,用::表示头尾相接的非空列表，Nil表示的是空列表。...= LinkedHashSet(1,23,4) num1: scala.collection.mutable.LinkedHashSet[Int] = Set(1, 23, 4) 字典 在scala中的键值对的集合...，叫做Map或者映射；而在Python中叫做字典。
驱动器的职责： 所有的Spark程序都遵循同样的结构：程序从输入数据创建一系列RDD，再使用转化操作派生成新的RDD，最后使用行动操作手机或存储结果RDD，Spark程序其实是隐式地创建出了一个由操作组成的逻辑上的有向无环图...它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中 转换(Transformations)(如：map, filter, groupBy...Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中。...之所以这样设计，是因为比如刚才调用sc.textFile(...)时就把文件中的所有行都读取并存储起来，就会消耗很多存储空间，而我们马上又要筛选掉其中的很多数据。...在数据库解析的过程中SQL语句时，将会把SQL语句转化成一个树形结构来进行处理，会形成一个或含有多个节点(TreeNode)的Tree,然后再后续的处理政对该Tree进行一系列的操作。
而另一种解释是RDD是由虚拟数据结构组成，并不包含真实数据本体，RDD使用了一种“血统”的容错机制，当数据发生丢失时，可以同时父节点计算复原。 在结构更新和丢失后可随时根据血统进行数据模型的重建。...如果Storagelevel不为空，根据存储级别进入RDD迭代器，继续迭代父RDD的结构，迭代出口为真实数据或内存。迭代器内部有数据本地化判断，先从本地获取数据，如果没有则远程查找。...这样Spark在执行作业时，会按照Stage的划分, 生成一个完整的最优的执行计划。...最下层是Spark API，利用RDD基本的计算实现RDD所有的算子，并调用多个底层RDD算子实现复杂的功能。 右边的泛型，是scala的一种类型，可以理解为类的泛型，泛指编译时被抽象的类型。...Spark利用scala的这一特性把依赖关系抽象成一种泛型结构，并不需要真实的数据类型参与编译过程。编译的结构类由序列化和反序列化到集群的计算节点取数并计算。
首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。 而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。...Action 操作 1、 collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行 2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组，返回dataframe...集合所有的行 3、 count() 返回一个number类型的，返回dataframe集合的行数 4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean...1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组，返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组，返回值是所有列的名字以及类型 4、 ...：String*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的， 13、 unpersist() 返回dataframe.this.type 类型，去除模式中的数据 14、 unpersist
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