Scala flatMap，ms和e是什么？_Scala : RDD上的Map和Flatmap_{ zip map }和{ flatMap map }在Scala未来的区别 - 腾讯云开发者社区

假设文件读取和母音统计是有任意时间延迟的（latency）,我们看看如何进行并行运算及并行运算能有多少效率上的提升。...我们先设定一些跟踪和模拟延迟的帮助函数： 1 def log[A](prompt: String): Pipe[Task,A,A] = _.evalMap { a => Task.delay{ println...上面3个文件的字串读取和转换处理一共877行、9221ms。...[Char,Int] = Map(E -> 3381, U - 838, A -> 2361, I -> 2031, O -> 1824) 15 println(s"parallel reading...") 39 40 //c 是个vowl 41 def vowls(c: Char): Boolean = List('A','E','I','O','U').contains(c) 42 //直接用scala

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硅谷大厂 Meta 公司 E5 和 E6 级别的区别是什么？

，还需要在努力努力，才能达到 E6 的级别，这个网友对 Meta E5 和 E6 级别的差异不是很清楚，那么今天我们就来聊聊这个话题。...E5 就相当于阿里的 P7，也就是技术专家。需要在某一个领域有着很深的技术研究和理解，具有技术前瞻性，同时也能够指导初级工程师的能力。...所以 Meta E5 和 E6 级别的差异，其实也就是阿里 P8 和 P7 的差异，具体差异有以下几个点： E6 要有管理团队的经验，E5 没有要求，E6 管理能力要占大头。...E6 不仅要对内管理，同时也要对外进行沟通和管理，同时还有跨部门跨团队协调，以及负责自己团队的招聘工作，搭团队。其他软性方面的能力，E6 要求更高。...E6 需要开的会更多了，忙的 E6，可能机会都没有时间写代码，都在进行业务沟通和资源协调。下面，让我们看看 Meta 内部同学对于 E5 和 E6 级别能力差异的解释。

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Scalaz（57）－ scalaz-stream: fs2-多线程编程，fs2 concurrency

输入参数outer和运算结果类型都对得上。maxOpen代表最多并行运算数。...我们可以用join运算上面合并sa,sb,sc的例子： 1 val ms = concurrent.join(3)(streams) //> ms : fs2.Stream...[fs2.Task,Int] = attemptEval(Task).flatMap().flatMap() 2 ms.through(log("ABC>"...=> runSet(ref)(e) }) { _ => get(ref) }} ......>14 15 //| dequeued>15 fs2还在time包里提供了一些定时自动产生数据的函数和类型

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全面探索Optional类型

（当虚无被抹去，是什么样的存在？）...super T, V> function); } 我们可以这样来使用Optional: public final Optional first() { Iterator iterator...对应Scala中的函数new M(v)或者M(v)的调用。一个bind方法，起到将运算排成序列的作用。在Scala中通过flatMap组合子来实现。...若m为Some("Scala")，则m flatMap {x => Option(x)}，其结果还是m。 2. 左单位元(unit)。...假设我们定义一个函数f： def f(v: String) = Option(v) 则Option("Scala") flatMap {x => f(x)}的结果就等于f("scala")。 3.

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scala flatMap个人心得

scala flatMap个人心得前几天，用scala写了一个小程序。用到了flatMap函数，发现没有想象的那么简单，所以现在写下自己的体会，方便记忆。...由于本人也是初学者，如果内容有误，欢迎大家指出错误 flatMap 文章目录 flatMap的常见用法 flatMap和Map的区别 flatMap与Future 1 . flatMap常见用法首先看看...") val e = Seq("I love","coding scala") getWords(e).foreach(println(_)) 最后打印输出了函数说明 getWords(e)...先将e中的两个元素：”I love”,”coding scala”，变成Seq（”I”,”love”）和Seq(“coding”,”scala”)，然后从那两个Seq中取得元素，组成一个新的Seq(“I...(word => word.toSeq) 2 .flatMap和Map的区别在知乎中看到的，觉得很有道理： flatMap=map + flatten 3 .flatMap与Future 在1中我们讲到

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org.apache.spark.streaming.dstream.MappedDStream@5a69b104 has not been initialized现象原因及方案

true, waited for 0 ms. 15/07/09 11:26:55 INFO scheduler.JobGenerator: Stopped JobGenerator 15/07/09 11...$$anonfun$1.apply(DStreamGraph.scala:120) at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1....apply(TraversableLike.scala:251) at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala...(ArrayBuffer.scala:47) at scala.collection.TraversableLike$class.flatMap(TraversableLike.scala:251...) at scala.collection.AbstractTraversable.flatMap(Traversable.scala:105) at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph.generateJobs

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Scalaz（17）－ Monad：泛函状态类型－State Monad

由于Writer是个Monad，通过flatMap可以把状态值W在运算之间连续下去。...这点我们可以从WriterT的flatMap函数得出： def flatMap[B](f: A => WriterT[F, W, B])(implicit F: Bind[F], s: Semigroup...Writer类型款式的一个特点就是这个（W,A）返回类型，就是把状态和运算值传入再同时返回。不过对状态的操作只能局限在Monoid操作。...函数run就是apply，就是一种状态运算函数：传入状态S1，通过运算返回计算值A和新状态S2，并把结果包在F[(S2,A)]里。...这是什么地干活？

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spark-2.4.0-hadoop2.7-简单操作 2.1. 相关截图

> sc 23 res0: org.apache.spark.SparkContext = org.apache.spark.SparkContext@77e1b84c 注意：　　如果启动spark...shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系...……… 11 2018-11-25 12:25:49 INFO TaskSetManager:54 - Finished task 97.0 in stage 0.0 (TID 97) in 20 ms...100) 12 2018-11-25 12:25:49 INFO TaskSetManager:54 - Finished task 98.0 in stage 0.0 (TID 98) in 26 ms...100) 13 2018-11-25 12:25:49 INFO TaskSetManager:54 - Finished task 99.0 in stage 0.0 (TID 99) in 25 ms

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Spark Core快速入门系列(6) | RDD的依赖关系

RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。 ?...1.读取一个HDFS文件并将其中内容映射成一个个元组 scala> val wordAndOne = sc.textFile("/fruit.tsv").flatMap(_.split("\t")).map...wordAndCount.dependencies res8: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]] = List(org.apache.spark.ShuffleDependency@63f3e6a8...RDD 之间的关系可以从两个维度来理解: 一个是 RDD 是从哪些 RDD 转换而来, 也就是 RDD 的 parent RDD(s)是什么; 另一个就是 RDD 依赖于 parent RDD(s)的哪些...具有宽依赖的 transformations 包括: sort, reduceByKey, groupByKey, join, 和调用rePartition函数的任何操作. 本次的分享就到这里了

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Scala当中什么是Transformation和 Action，以及它们俩的区别是什么？

一个完整的RDD任务由两部分组成：Transformation和 Action。Transformation用于对RDD的创建，还可以把老的RDD通过Transformation来生成新的RDD。...collect和reduce就是action操作。更多请看：https://blog.csdn.net/qq_44596980/article/details/93308631

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Spark算子：map和flatMap区别

flatMap=map + flatten 例1： scala> val test=List("hello java","hello python","hello hadoop") test: List...[String] = List(hello java, hello python, hello hadoop) map输出结果： scala> test.map(line=>line).foreach(...x=>println(x)) hello java hello python hello hadoop flatMap输出结果1： scala> test.flatMap(line=>line.split...(" ")).foreach(x=>println(x)) hello java hello python hello hadoop flatMap输出结果2： scala> text.flatMap(...line=>line).foreach(x=>println(x)) h e l l o j a v a h ……

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2021年大数据常用语言Scala（二十三）：函数式编程扁平化映射 flatMap

---- 扁平化映射 flatMap 扁平化映射也是将来用得非常多的操作，也是必须要掌握的。...如果我们有这样的需求, 我们就可以使用flatMap( 此方法帮我们实现先map 后flatten的操作) map是将列表中的元素转换为一个List 这是什么意思呢?...a: List[String] = List(hadoop hive spark flink flume, kudu hbase sqoop storm) // 使用map将文本行转换为单词数组 scala...简化操作参考代码 scala> val a = List("hadoop hive spark flink flume", "kudu hbase sqoop storm") a: List[String...] = List(hadoop hive spark flink flume, kudu hbase sqoop storm) scala> a.flatMap(_.split(" ")) res7:

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spark常用的Transformations 和Actions

先看下面这张图： [这里写图片描述] 从上图中可以清洗的看到 map和filter都是做的什么工作，那我们就代码演示一下。...flatMap 另外一个常用的就是flatMap，输入一串字符，分割出每个字符 [map和flatmap的区别] 来用代码实践一下： val lines = sc.parallelize(List("...completed, from pool hello world 16/08/17 19:33:14 INFO SparkContext: Invoking stop() from shutdown hook 和想象的一样吧...foreach(println) 结果： 16/08/17 19:52:30 INFO TaskSetManager: Finished task 0.0 in stage 9.0 (TID 9) in 31 ms...(3,4) 得到的结果就会是(3,2) (7,2) 然后进行第二步combine就得到 (10,4) 这样你应该能理解aggregate这个函数了吧以上就是对常用的Transformations 和Actions

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Scalaz（44）－ concurrency ：scalaz Future，尚不完整的多线程类型

) //> error message {/ by zero} 又或者同时绑定运算成功和失败事件的callback函数： 1 import scala.util....{/ by zero} scala Future 实现了flatMap，我们可以把几个Future组合起来用： 1 def dbl(i: Int): Future[Int] = Future...Future利用flatMap实现了流程运算：先运算dbl再sqr再sum，这个顺序是固定的即使它们可能在不同的线程里运算，因为sqr依赖dbl的结果，而sum又依赖dbl和sqr的结果。...scala Future和scalaz Future之间可以相互转换： 1 import scala.concurrent....=> cb(e) 8 }} //> futureTozFuture: [A](sf: scala.concurrent.Future[A])

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Kafka学习笔记之Kakfa异常分析-Magic v0 does not support record headers

server$KafkaApis$$convertedPartitionData$1$1.apply(KafkaApis.scala:511) at scala.Option.flatMap(Option.scala...", "4000"); props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200"); props.put("auto.commit.interval.ms...server$KafkaApis$$convertedPartitionData$1$1.apply(KafkaApis.scala:511) at scala.Option.flatMap(Option.scala...convertedPartitionData(tp: TopicPartition, data: FetchResponse.PartitionData) = { replicaManager.getMagic(tp).flatMap...因为Magic v0 和Magic v1版本的消息格式中，不支持header private Long appendWithOffset(long offset, boolean isControlRecord

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Scala教程之:Future和Promise

在scala中可以方便的实现异步操作，这里是通过Future来实现的，和java中的Future很相似，但是功能更加强大。...] = donutStock("plain donut").flatMap(qty => buyDonuts(qty)) import scala.concurrent.Await import scala.concurrent.duration...)) flatMap返回的值是Future[Boolean]。...operations, error = ${e.getMessage}") } recoverWith()和recover（）类似，不同的是他的返回值是一个Future。...当然scala的promise和ES6的promise还是不一样的，我们看下scala中promise是怎么用的： println("Step 1: Define a method which returns

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RDD依赖关系

Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned) 分区器：key-value...Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS...[3] at groupBy at MapAndMapPartitions.scala:185 [] | MapPartitionsRDD[2] at flatMap at MapAndMapPartitions.scala...at groupBy at MapAndMapPartitions.scala:185 [] | MapPartitionsRDD[2] at flatMap at MapAndMapPartitions.scala...at groupBy at MapAndMapPartitions.scala:185 [] | MapPartitionsRDD[2] at flatMap at MapAndMapPartitions.scala

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Spark2.x学习笔记：16、Spark Streaming入门实例NetworkWordCount

Spark Streaming入门实例NetworkWordCount 16.1 源码解析在Spark源码的spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\scala...\org\apache\spark\examples\streaming目录下即可找到NetworkWordCount.scala源文件。...val lines = ssc.socketTextStream(args(0), args(1).toInt, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER) //flatMap...是把将每一行使用空格做分解，words是个集合，存放单词 val words = lines.flatMap(_.split(" ")) //单词个数统计 val wordCounts...---------------------------------- ------------------------------------------- Time: 1509542804000 ms

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Spark基础-scala学习（五、集合）

这个结构与java的集合体系非常相似 scala中的集合是分成可变和不可变两类集合的，其中可变集合就是说，集合的元素可以动态修改，而不可变集合的元素在初始化之后，就无法修改了。...分别对应scala.collection.mutable和scala.collection.immutable两个包 Seq下包含了Range、ArrayBuffer、List等子trait。...("Hello World","You Me").flatMap(_.split(" ")) res8: List[String] = List(Hello, World, You, Me) scala...(_ + _) res11: Int = 21 scala> lines.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).map(_._2) res12: List[Int] = List...(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1) scala> lines.flatMap(_.split(" ")).map

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Scalaz（20）－Monad： Validation－Applicative版本的Either

Validation也是由两种状态组成：Success和Failure，分别与\/的left和right相对应。Failure可以返回多个值。...我们先来看看Validation在scalaz里的定义：scalaz/Validation.scala sealed abstract class Validation[+E, +A] extends...不过上面两条异常信息只返回了头一条，这与\/并没有什么两样，因为它们的flatMap都是一样的： final class ValidationFlatMap[E, A] private[scalaz](...val self: Validation[E, A]) { /** Bind through the success of this validation. */ def flatMap[EE...a) case e @ Failure(_) => e } } 当前版本的scalaz已经放弃了flatMap用法： @deprecated("""flatMap does not

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Scalaz（58）－ scalaz-stream: fs2-并行运算示范，fs2 parallel processing

硅谷大厂 Meta 公司 E5 和 E6 级别的区别是什么？

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scala flatMap个人心得

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spark-2.4.0-hadoop2.7-简单操作 2.1. 相关截图

Spark Core快速入门系列(6) | RDD的依赖关系

Scala当中什么是Transformation和 Action，以及它们俩的区别是什么？

Spark算子：map和flatMap区别

2021年大数据常用语言Scala（二十三）：函数式编程扁平化映射 flatMap

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