S= StructType(1，2)是to s= new StructType(1，2)，因为s={ a:1，b:2 }是to \？ - 腾讯云开发者社区

解答题目说我们使用一次isSubstring函数就可以判断s2是否是s1的旋转字符串，如果从原始字符串s1和s2直接入手肯定不行，因为它们根本不存在子串关系。...要判断a串是否是b串的子串，一般情况下都会有b串长度大于a串，长度相等的话就直接判断它们是不是相等的串了。...我们可以考虑把串s1变长，然后调用一次isSubstring判断s2是否是s1变长后的子串，如果是，就得出s2是s1的旋转字符串。s1怎么变长呢？...因此s1+s1将包含s1的所有旋转字符串，如果s2是s1+s1的子串，自然也就是s1 的旋转字符串了。...如果s2的长度和s1的不相等，肯定就不可能s2是s1的旋转子串了。 if(s1.length() !

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为什么S2b时代互联网家装的必然是新家装？

在互联网时代，用户追求的是通过互联网的手段减少中间环节，减少成本，提升效率，价格是决定用户是否下单的关键。...于是，曾鸣提出了S2b的商业模式，试图通过新的供给方式来破解当前电商时代的痛点和问题。按照曾鸣老师的逻辑下一个十年S2b是最先进的商业模式。对于家装行业来讲，S2b模式同样有应用的空间和土壤。...笔者认为，S2b模式在家装领域的应用就是新家装的雏形。正如新零售的出现是为了满足用户消费升级的需求一样，互联网时代尚未破解用户在家装行业遭遇到的痛点和难题同样导致了新家装时代的来临。...互联网时代的来临的确在某种程度上减少了家装行业的中间环节，提升了效率，但仅仅靠搭建平台，促成对接，而不介入到家装实际流程中显然无法真正改善用户体验，而这也让S2b模式在互联网家装领域的应用有了可能性。...从某种意义上来讲，从互联网家装时代进入到新家装时代是S2b商业模式主导的下一个十年家装行业发展的主旋律，而如何借助这种模式满足用户消费升级的需求才是决定新家装到底能走多远的关键。

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S2B模式是互联网家装未来的发展方向吗？

互联网家装之所以受到人们关注的另外一个主要方面是因为它的其他方式并没有互联网家装发展的快速，抑或是其他的发展方式在这个阶段依然需要借助互联网的手段进行解决。...比如，我们传统的装修公司提供的是设计、施工等一条龙的服务，未来家装供给方可能有一个又一个的小S来组成，通过这些小S来供给一个又一个的小b，这种新型的家装供给模式将会从根本上重塑当下的互联网家装的商业模式...这种模式就是前不久曾鸣所提出的“S2B”的新型模式的一种。正如曾鸣所讲的那样，“这两年观察下来，我觉得未来的四五年应该会有一个阶段性的创新模式，我把这个模式叫做S2B。...这个S是Supply的意思，也就是供给平台化，所以这个S是一个大写的S。...我想强调的是一个大的平台会逐渐形成，但它形成的过程或者它产生的最大价值，是对非常多小的B（Business），就是为各种各样小的创业者提供一种支持和服务，帮助他们更好地服务他们所能影响的目标客户。”

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2022-05-12：小歪每次会给你两个字符串：笔记s1和关键词s2，请你写一个函数，判断s2的排列之一是否是s1的子串。如果是，返回true；否则，返

2022-05-12：小歪每次会给你两个字符串：笔记s1和关键词s2，请你写一个函数，判断s2的排列之一是否是s1的子串。如果是，返回true；否则，返回false。来自字节飞书团队。...("ans = {}",ans); } fn check2( s1:&str, s2:&str) ->bool{ if s1.chars().count() s2.chars().count...() { return false; } let str2: Vec = s2.chars().collect::>(); let...mut count:[isize;256]=[0;256]; for i in 0..s2.chars().count() { count[str2[i] as usize]+=...1; } let m = s2.chars().count() as isize; let st1: Vec = s1.chars().collect::<Vec<

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spark sql是如何比较复杂数据类型的？该如何利用呢？

几种情况： 1、如果两个同位置的元素都为null，则do nothing，接着比下一个 2、如果两个同位置的元素其中有一个为null，则不为null的那个数组大 3、按照从左往右，如果所有同位置的元素都相等...StructType => s.interpretedOrdering.asInstanceOf[Ordering[Any]] case other => throw new IllegalArgumentException...1 } else { return 0 } } } StructType处理方法 struct的比较方法和数组类似，因为StructType的fields是以一个数组的结构存储的...StructType中要求元素个数必须是一样的，因此fields数组的长度是一样的。比较方法也是：从左往右，挨个儿比，直到比出大小。...几种情况： 1、如果两个同位置的元素都为null，则do nothing，接着比下一个 2、如果两个同位置的元素其中有一个为null，则不为null的那个数组大（默认是Ascending，即：NullsFirst

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2022-05-12：小歪每次会给你两个字符串：笔记s1和关键词s2，请你写一个函数，判断s2的排列之一是否是s1的子串。

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客快物流大数据项目（一百零一）：实时OLAP开发

业务流程：二、SparkSQL基于DataSourceV2自定义数据源1、Data Source API V1Spark 1.3 版本开始引入了 Data Source API...Data Source API V2Data Source API V2为了解决 Data Source V1 的一些问题，从 Apache Spark 2.3.0 版本开始，社区引入了 Data Source...API V2，在保留原有的功能之外，还解决了 Data Source API V1 存在的一些问题，比如不再依赖上层 API，扩展能力增强。.../** * Spark SQL 基于DataSourceV2接口实现自定义数据源 * 1.继承DataSourceV2向Spark注册数据源 * 2.继承ReadSupport支持读数据 * 3.继承WriteSupport...SparkSQL的DataSourceV2的实现与StructuredStreaming自定义数据源如出一辙，思想是一样的，但是具体实现有所不同主要步骤如下：继承DataSourceV2和ReadSupport

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Spark SQL 快速入门系列(6) | 一文教你如何自定义 SparkSQL 函数

, 第二个参数是函数的具体实现 scala> spark.udf.register("toUpper", (s: String) => s.toUpperCase) res1: org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction..., Dog("中黄", 4)).toDS() // 强类型的使用方式 val avg: TypedColumn[Dog, Double] = new MyAvg2().toColumn.name...AgeAvg, a: Dog): AgeAvg = a match { // 如果是dog对象，则把年龄相加，个数加1 case Dog(name,age) => AgeAvg(b.sum...+ age , b.count + 1) // 如果是null，则原封不动返回 case _ => b } // 分区间的聚合 override def merge(...b1: AgeAvg, b2: AgeAvg): AgeAvg = { AgeAvg(b1.sum + b2.sum,b1.count + b2.count) } // 返回最终的值

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scala-sparkML学习笔记：serializable custom transformer with spark-scala

, ("a,b,c", 2), ("no", 3) )).toDF("myInputCol", "id") data.show...println(s"Original data has ${data.count()} rows.") // val output = myTransformer.transform(...--------+---+ |myInputCol|id | +----------+---+ |hi,there |1 | |a,b,c |2 | |no |3 | +-...---------+---+ res: +----------+----+ |myInputCol|lpid| +----------+----+ |hi,there |1 | |a,b,c...|2 | |no |3 | +----------+----+

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Spark MLlib特征处理之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析

比如下面的列表进行StringIndexer id category 0 a 1 b 2 c 3 a 4 a 5 c 就可以得到如下： id category categoryIndex 0 a 0.0...1 b 2.0 2 c 1.0 3 a 0.0 4 a 0.0 5 c 1.0 可以看到出现次数最多的"a"，索引为0；次数最少的"b"索引为2。...( Seq((0, "a"), (1, "b"), (2, "c"), (3, "a"), (4, "e"), (5, "f")) ).toDF("id", "category")...at org.apache.spark.sql.types.StructType$$anonfun$apply$1.apply(StructType.scala:266) at org.apache.spark.sql.types.StructType...map，里面的内容为{a->3, b->1, c->2} val labels = counts.toSeq.sortBy(-_._2).map(_._1).toArray // 按照个数大小排序

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spark 编写udaf函数求中位数

Row buffer2) { buffer1.update(0,buffer1.getString(0)+","+buffer2.getInt(0)); } @Override...){ list.add(Integer.valueOf(s)); } Collections.sort(list); int size...= list.size(); int num=0; if(size % 2 == 1) { num = list.get((size / 2)+...1); } if(size %2 == 0) { num = (list.get(size / 2)+list.get((size / 2)+1...))/2; } return num; } } 上面是代码段，可以直接拿来使用下面是测试程序 package com.frank.sparktest.java

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Spark Structured Streaming 使用总结

半结构化数据格式的好处是，它们在表达数据时提供了最大的灵活性，因为每条记录都是自我描述的。但这些格式的主要缺点是它们会产生额外的解析开销，并且不是特别为ad-hoc(特定)查询而构建的。...// input { "a": 1, "b": 2 } Python: events.select(struct("*").alias("x")) Scala: events.select(...": 2 } } Spark SQL提供from_json()及to_json()函数 // input { "a": "{\"b\":1}" } Python: schema = StructType...{ "b": 1 } } regexp_extract()解析正则表达式 // input [{ "a": "x: 1" }, { "a": "y: 2" }] Python: events.select...port1,host2:port2") \ .option("topic", "topic1") \ .option("checkpointLocation", "/path/to/HDFS/dir

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【Spark篇】---SparkSQL中自定义UDF和UDAF，开窗函数的应用

; // // @Override // public Integer call(String t1, Integer t2) throws Exception { //return t1....Row buffer2) { buffer1.update(0, buffer1.getInt(0) + buffer2.getInt(0));...100 * 2 B 200 * 3 A 300 * 4 B 400 * 5 A 500 * 6 B 600...* 排序后： * 5 A 500 --rank 1 * 3 A 300 --rank 2 * 1 A 100 --rank 3...* 6 B 600 --rank 1 * 4 B 400 --rank 2 * 2 B 200 --rank 3 *

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Spark ML 正则化标准化归一化 ---- spark 中的标准化

): StructType = { SchemaUtils.checkColumnType(schema, $(inputCol), new VectorUDT) require(!...schema.fieldNames.contains($(outputCol)), s"Output column ${$(outputCol)} already exists.")...val outputFields = schema.fields :+ StructField($(outputCol), new VectorUDT, false) StructType(outputFields...: uid=$uid, numFeatures=${mean.size}, withMean=${$(withMean)}, " + s"withStd=${$(withStd)}" }...IllegalArgumentException(s"Unknown vector type ${v.getClass}.") } case (false, false

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RDD和DataFrame转换

利用反射机制推断RDD 在利用反射机制推断RDD模式时，需要首先定义一个case class，因为，只有case class才能被Spark隐式地转换为DataFrame。...Rows from the original RDD; 2Create the schema represented by a `StructType` matching the structure...，是无法理解的。...> insert into student values(2,'xiaohong','M',14); Query OK, 1 row affected Time: 0.018s mysql root@aliyun...= new Properties() prop.put("user", "root") //表示用户名是root prop.put("password", "baxiang") //表示密码是

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GeaFlow图计算快速上手之K-hop算法

K-hop算法本质上是一种广度优先搜索（BFS）算法，通过从起点开始不断向外扩散的方式来计算每一个节点到起点的跳跃数。...return new StructType( new TableField("id", IntegerType.INSTANCE, false),...AS 'com.antfin.rayag.myUDF.KHop'; INSERT INTO tbl_result(v_id, k_value) //调用khop函数，并返回结果 CALL khop(1,2...) YIELD (vid, kValue) RETURN vid, kValue ; 运行结果输入数据如下 //vertex文件内容: 1,1 2,1 3,1 4,1 5,1 6,1 //edge文件内容...: 1,3 1,5 1,6 2,3 3,4 4,1 4,6 5,4 5,6 在container的/tmp/result文件中可以得到结果如下 1,0 3,1 5,1 6,1 4,2 至此，我们就成功使用

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以下代码应该返回{S1:[M1,

以下代码应该返回{"S1":["M1","M2"],"S2":[],"S3":["M1","M3"]}，顺序不限。S1的M3方法不是指针方法，S3的M2方法也不是指针方法，所以不能输出。...package main type S1 struct{} func (this *S1) M1() {} func (this *S1) M2() {} func (this S1) M3() {}...type S2 struct{} type S3 struct{} func (this *S3) M1() {} func (this S3) M2() {} func (this *S3) M3()...struct{} func (this *S1) M1() {} func (this *S1) M2() {} func (this S1) M3() {} type S2 struct{} type...ok2 { continue } structType, ok3 := spec.Type.(*ast.StructType) if !

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Spark SQL 用户自定义函数UDF、用户自定义聚合函数UDAF 教程（Java踩坑教学版）

c1| c| +---+----+---+ | 1|null| d| | 2| b| d| | 3| c| d| | 4|null| d| +---+----+---+ 其中比较关键的就是这句...这里我直接用的java8的语法写的，如果是java8之前的版本，需要使用Function2创建匿名函数。再来个自定义的UDAF—求平均数先来个最简单的UDAF，求平均数。....getInt(0)+buffer2.getInt(0)); buffer1.update(1,buffer1.getInt(1)+buffer2.getInt(1)); }...; } } 计算的文本内容为： a^3 a^6 b^2 b^4 b^6 ?...^0 a^3333^1 b^4444^0 b^5555^3 c^6666^0 按照第一列进行分组，不同的第三列值，进行拼接。

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MLIR入门教程7-添加struct类型

Struct value = {[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]}; # We pass these arguments to functions...下一步是添加对在我们的操作中使用它的支持。更新现有操作我们现有的一些操作需要更新以处理StructType。第一步是让ODS框架知道我们的Type，这样我们就可以在操作定义中使用它。...下面是一个简单的示例： // Provide a definition for the Toy StructType for use in ODS....Struct value = {[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]}; # We pass these arguments to functions...> %1 = toy.transpose(%0 : tensor2x3xf64>) to tensor2xf64> %2 = toy.mul %1, %1 : tensor2xf64

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Spark2.4.0源码分析之WorldCount ShuffleMapTask处理(八)

Task的过程理解ShuffleMapTask是处理过程输入数据 a b a a c a a 输出结果数据 (c,1) (b,1) (a,5) 程序 BaseSparkSession package...// .config("spark.sql.shuffle.partitions",2) //executor debug,是在提交作的地方读取 if..., partitionSchema: StructType, requiredSchema: StructType, filters: SeqFilter, options...，temp_shuffle_2651d1d9-7d23-478e-8e7a-0a9d0210b723 partitionWriterSegments：FileSegment 记录每个partition中数据的长度...(BlockManagerId,partitionLengths)(c,1) (b,1) (a,5)0 0 0 ...... offset += length (length=70) ...... offset

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经典算法面试题目-判断s2是否是s1的旋转字符串（1.8）

为什么S2b时代互联网家装的必然是新家装？

S2B模式是互联网家装未来的发展方向吗？

2022-05-12：小歪每次会给你两个字符串：笔记s1和关键词s2，请你写一个函数，判断s2的排列之一是否是s1的子串。如果是，返回true；否则，返

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