，是一个类型参数，可以是任何类型。...边的表示用 RDD[Edge[ED]] 来表示，Edge 用来具体表示一个边，Edge 里面包含一个 ED 类型参数来设定的属性，ED 类型中包括 一个源顶点的 ID 和一个目标顶点的 ID。...VD 和 ED 是类型参数，VD 表示顶点的属性，ED 表示边的属性。 （4）图。 图在 Spark 中用 Graph[VD, ED] 来表示，可以通过顶点和边来构建。...返回当前图的顶点的数量 3、graph.inDegrees 返回当前图每个顶点入度的数量，返回类型为 VertexRDD[Int] 4、graph.outDegrees 返回当前图每个顶点出度的数量...，返回的类型为 VertexRDD[Int] 5、graph.degrees 返回当前图每个顶点入度和出度的和，返回的类型为 VertexRDD[Int] ========== Spark
我们使用compile-time-reflection在编译程序时指导编译器修改编译中代码或者产生新的代码，用runtime-reflection来进行实例的类型匹配、验证等。...各种具体的runtime反射功能是通过Mirror来获取的，以runtimeMirror(...)为入口。...是因为compiler对模式匹配进行了这样的转换处理： case elem: T >>> case elem @tag(_:T) 通过ClassTag[T]隐式实例（implicit instance）...从这个例子可以证实了ClassTag和TypeTag最大的区别：ClassTag在运算时提供了一个实例的类型信息，而TypeTag在运算时提供了一个类型的完整信息。...我们只能用ClassTag来比较某个值的类型，而在运算时用TypeTag只能进行类型对比。extract中elem是List里的一个元素，是个值，所以只能用ClassTag来判别这个值的类型。
零、前置知识 Scala Product trait // 所有 products 的基trait，至少包含 [[scala.Product1]] 至 [[scala.Product22]] 及 [[scala.Tuple1...ret += f(_) ，最终返回一个 seq，包含将 f 通过 foreach 方式应用于所有节点并 add 到 ret。...将 pf 函数应用于符合 pf 定义的节点（即 pf.lift(node)返回的 Option 不是 None ）并都 add 到 ret = new collection.mutable.ArrayBuffer...[BaseType, B]): Option[B]：注意，因为可能没有符合 pf 定义的节点，所有返回的 Option 可能是 None 2.7、mapProductIterator[B: ClassTag...该方法会对 productElement 每个元素进行模式匹配，根据节点类型及一定规则进行替换。
Some(newData) } }} 作者的意图很简单，就是将RDD中的数据转换为新的数据格式，并统计非法数据的个数。咋一看代码，似乎没有什么问题，可是，这段代码真的能得到正确的结果么？...只有需要数据集将数据返回到 Driver 程序时（即触发 Action 类型操作），所有已记录的 transformation() 才会执行。...T 可以是 Scala 里面的基本类型或数据结构，不限于 (K, V)。但如果是 (K, V)，K 不能是 Array 等复杂类型（因为难以在复杂类型上定义 partition 函数）。...compute 方法 在 RDD 中，compute()被定义为抽象方法，要求其所有子类都必须实现，该方法接受的参数之一是一个Partition对象，目的是计算该分区中的数据。...以之前flatmap操作生成得到的MapPartitionsRDD类为例。
前面我们讨论过FSM，一种专门为维护内部状态而设计的Actor，它的特点是一套特殊的DSL能很方便地进行状态转换。...为了实现FSM的可用性，就必须为FSM再增加自我修复能力，PersistentFSM是FSM和PersistentActor的合并，是在状态机器模式的基础上再增加了状态转变事件的持久化，从而实现内部状态的自我修复功能的...PersistentFSM trait的三个类参数S,D,E分别代表状态类型（State）、状态数据（Data）、领域事件（event）。...与FSM比较：PersistentFSM除增加了event参数外，State类型是以FSMState类型为基础的，方便对State进行序列化（serialization）： /** * FSM...这是一个ClassTag[E]实例，用来解决泛型E的模式匹配问题（由scala语言类型擦拭type-erasure造成）： /** * Enables to pass a ClassTag of
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....也就是被参数化类型的泛化方向与参数类型的方向是一致的，所以称为协变。 3. 逆变 trait Queue[-T] {} 这是逆变情况。...这种情况下，当类型S是类型A的子类型，则Queue[A]反过来可以认为是Queue[S}的子类型。也就是被参数化类型的泛化方向与参数类型的方向是相反的，所以称为逆变。 4..../* * 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。...泛型参数类型限定，限定具体类的可以调用特定的方法。
Scala将闭包表示为Java对象，如果传递的参数是闭包，则这些对象被序列化，通过网络传输到其他节点上进行装载。Scala将闭包内的变量保存为Java对象的字段。...例如，var x = 5; rdd.map(_ + x) 这段代码将RDD中的每个元素加5。总的来说，Spark的语言集成类似于DryadLINQ。 RDD本身是静态类型对象，由参数指定其元素类型。...不过，我们举的例子几乎都省略了这个类型参数，因为Scala支持类型推断。 虽然在概念上使用Scala实现RDD很简单，但还是要处理一些Scala闭包对象的反射问题。...3.1 Spark中的RDD操作 表2列出了Spark中的RDD转换和动作。每个操作都给出了标识，其中方括号表示类型参数。...另外，函数名与Scala及其他函数式语言中的API匹配，例如map是一对一的映射，而flatMap是将每个输入映射为一个或多个输出（与MapReduce中的map类似）。
这个支持key-valued类型的流数据 ，支持的操作算子，如，groupByKeyAndWindow，join。...这些操作，在有key-value类型的流上是自动识别的。 对于dstream -> PairDStreamFunctions自动转换的过程大家肯定想到的是scala的隐式转换。...[K, V](stream) } 假如，你对scala的隐式转换比较懵逼，请阅读下面文章。...需要关注的是new TransformedDStream[V](Seq(this, other), realTransformFunc) 第一个参数是一个包含要进行join操作的两个流的Seq。...override def compute(validTime: Time): Option[RDD[U]] = { // 针对每一个流，获取其当前时间的RDD。
5、参数推断，当你将一个匿名函数传递给函数或方法时，Scala会尽可能推断类型信息如：valueAtOneQuater((x)=>3*x)函数会推断出x的类型为Double。...8、柯里化：将原本接收两个参数的方法或函数，转变为只接收一个参数并返回另外一个函数（以第二个参数为输入参数）的过程。...在模式匹配时可以将类型为Amount的对象和样例类进行匹配，然后参数会直接绑定然后直接用样例类中的变量如下： amout math{ case Dollar(v)=>"$"+v case...Nothing =>" " } 6、Option类型：Scala中Option[T]类型是用来处理java中null值类型的，Option有两个子类型一个为None，一个位Some[T]。...比如map的get方法在java中可能返回为null而导致出现NullPointerException异常，而Scala中返回的是一个Option[T]类型当值不存在时为None，存在时返回Some(T
: ClassTag[T] } 其中，size表示该MemoryEntry代表的块大小，memoryMode表示块存储在堆内内存还是堆外内存，classTag则是该块所存储的对象的类型标记。...前4个参数我们已经很熟悉了，不再多说。第5个参数是BlockEvictionHandler类型的，它实际上也是个特征，实现了该特征的类的作用就是将块从内存中淘汰掉。...所有数据都展开之后，标志keepUnrolling为真，表示展开成功。将SizeTrackingVector中的数据封装为DeserializedMemoryEntry。...一切成功，将块ID与DeserializedMemoryEntry的映射放入entries，并返回Right。...注意这个方法返回值的类型是Either类型，它在Scala中表示不相交的两个结果的集合，即可能返回错误的结果（Left），或者正确的结果（Right）。
这两者不仅与之后调度系统的细节（DAG、Shuffle等）息息相关，而且也是面试Spark系大数据研发工程师时经常被问到的基础问题（反正我是会问的），因此看官也可以将本文当做一篇面试知识点解析来看。...private[spark] val combinerClassName: Option[String] = Option(reflect.classTag[C]).map(_.runtimeClass.getName...ShuffleDependency类有3个泛型参数，K代表键类型，V代表值类型，而C则代表Combiner的类型。...由于Shuffle过程对键值型数据才有意义，因此ShuffleDependency对父RDD的泛型类型有限制，必须是Product2[K,V]或者其子类，Product2在Scala中代表两个元素的笛卡尔积...其他构造方法参数说明如下： partitioner：分区器，下面马上就会讲到。 serializer：闭包序列化器，SparkEnv中已经创建，为JavaSerializer。
8、union(otherDataset) 对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD。...每个键相应的值是由一个源 RDD 中的值与一个包含第二个 RDD 的值的 Option(在 Java 中为 Optional)对象组成的二元组。 ...将 RDD 保存到 HDFS 中在通常情况下需要关注或者设置五个参数，即文件保存的路径、Key值的class类型、Value值的class类型、RDD的输出格式(OutputFormat，如 TextOutputFormat...API，前面 6 个都是 saveAsHadoopDataset 的简易实现版本，仅仅支持将 RDD 存储到 HDFS 中，而 saveAsHadoopDataset 的参数类型是 JobConf，所以其不仅能够将... def isZero: Boolean = { // 检查 logArray 是否为空 _logArray.isEmpty } // 重置你的累加器数据结构 override
类型 在Scala中Option类型样例类用来表示可能存在或也可能不存在的值(Option的子类有Some和None)。...偏函数： //偏函数，它是PartialFunction[-A,+B]的一个实例，A代表参数类型，B代表返回值类型，常用作模式匹配（后文阐述）。...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。...=：表示将函数赋给一个变量 =>：左面表示输入参数名称、类型和个数，右边表示函数的实现和返回值类型和参数个数 ?...5.4 柯里化 柯里化指的是将原来接收多个参数的方法或函数变成新的接收一个一个的参数的方法的过程。 ? 5.5 隐式转换 对类进行增强，关键字implicit。
因为泛型类型在编译期会被擦除（即type erasure），故ClassTag在Scala中用来在运行期指定无法识别的泛型类型。...primitiveAndPrimitiveArrayClassTags：Scala基本类型（primitive types）及它们对应数组（即Array[...]）的所有ClassTag。...8种Scala基本类型与String类型中。...如果存储块的ID对应的数据类型支持压缩，调用wrapForCompression()方法可以将流数据用指定的编解码器压缩。判断是否可压缩的shouldCompress()方法代码如下。...并且当存储块ID的类型为StreamBlockId（Spark Streaming中用到的块ID）时，SerializerManager就不会自动判别该使用哪种序列化器，而是完全采用用户指定的类型。
转发请注明原创地址：https://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/11358781.html 本文基于spark源码版本为2.4.3 在流式计算中通常会有状态计算的需求...版本的有状态统计，在updateStateByKey的作用下，应用会记住每个word之前count的总和并把下次到来的数据进行累加. updateStateByKey拥有不同的参数封装版本，比较全的一个定义如下...RDD[(K, (Iterable[V], Iterable[S]))]，其中K是DStream的key的类型，value类型是当前数据的terable[V]和历史状态的Iterable[S])的二元Tuple...，为了匹配这个参数类型spark将前面的updateFunc: (Iterator[(K, Seq[V], Option[S])])继续进行了封装 val finalFunc = (iterator...(Iterator[(K, Seq[V], Option[S])]格式再经过第二次封装变成了对用户自定义状态函数updateFunc: (Seq[V], Option[S]) => Option[S]的调用并返回
Play Mongo 是由 PlayScala 社区为 Play Framework 开发的 MongoDB 模块, 该项目基于 MongoDB 官方的 Scala 驱动，并且提供了更多的实用功能，例如...本文将采用 Play Mongo 讲述 MongoDB 的开发细节。 Play Mongo 开发入门 Play Mongo 只是为我们提供了数据访问层，我们还需要基于访问层构建模型层。... User 仅仅用于指定返回的结果类型, 我们可以通过更改该参数类型设置不同的返回结果类型， mongo.collection("common-user").find[JsObject]().list(...collection, 第2个参数类型 User 用于指定返回的结果类型。...我们仍然可以通过改变第2个参数类型从而改变返回的结果类型。
两种视图都有自己独有的操作符，从而使我们同时获得了操作的灵活性和执行的高效率。属性图以 vertex(VD) 和 edge(ED) 类型作为参数类型，这些类型分别是顶点和边相关联的对象的类型。...所得的图形将具有类型签名：val userGraph: Graph[(String, String), String] 有很多方式从一个原始文件、RDD 构造一个属性图。...我们可以分别用 graph.vertices 和 graph.edges 成员将一个图解构为相应的顶点和边。 ...](sc, deps) 从源码中我们可以看到，EdgeRDD 继承自 RDD[Edge[ED]]，即类型为 Edge[ED] 的 RDD。...注意，某些函数签名已经简化（如默认参数和类型的限制已删除），一些更高级的功能已经被删除，所以请参阅 API 文档了解官方的操作列表。 ?
当你检测到 null 值时，可以选择抛出更具针对性的异常类型，如 IllegalArgumentException，并添加消息内容。...，当结果为空时，不要返回 null 值，而是返回一个空的集合；如果返回值类型是对象，则可以选择抛出异常。...其它 JVM 语言中的空指针异常 Scala 语言中的 Option 类可以对标 Java 8 的 Optional。它有两个子类型，Some 表示有值，None 表示空。...val opt: Option[String] = Some("text") opt.getOrElse("default") 除了使用 Option#isEmpty 判断，还可以使用 Scala 的模式匹配...length // 强制忽略，可能引发空值异常 Kotlin 的特性之一是与 Java 的可互操作性，但 Kotlin 编译器无法知晓 Java 类型是否为空，这就需要在 Java 代码中使用注解了，而
[S: ClassTag]( updateFunc: (Seq[V], Option[S]) => Option[S], partitioner: Partitioner...partitioner，接着以两个rdd为参数、自定义的mappingFunction函数、以及key的超时时间等为参数又创建了MapWithStateRDD，该RDD继承了RDD[MapWithStateRDDRecord...，接着获取了prevStateRDD的一条数据，这个分区也只有一条MapWithStateRDDRecord类型的数据，维护了对应分区所有数据状态，接着调用了最核心的方法来跟新状态，最后返回了只包含一条数据的迭代器...，我们来看看是怎么这个核心的计算逻辑： def updateRecordWithData[K: ClassTag, V: ClassTag, S: ClassTag, E: ClassTag](...接着遍历当前批次的数据，从状态中取出key对应的原来的state，并根据自定义的函数来对state进行跟新，这里涉及到state的remove&update&timeout来对newStateMap进行跟新操作
首先，它是一个数据集，就像Scala语言中的Array、List、Tuple、Set、Map也是数据集合一样，但从操作上看RDD最像Array和List，里面的数据都是平铺的，可以顺序遍历。...比如groupBy，在做groupBy之前完全不知道每个key的分布，必须遍历RDD的所有数据块，将具有相同key的元素汇聚在一起，这样RDD的分布就完全重组，而且数量也可能发生变化。...一般计算都是流水式生成、使用RDD，新的RDD生成之后，旧的不再使用，并被Java虚拟机回收掉。但如果后续有多个计算依赖某个RDD，我们可以让这个RDD缓存在内存中，避免重复计算。...RDD及其常见子类的继承关系 每个Transformation操作都会生成一个新的RDD，不同操作也可能返回相同类型的RDD，只是计算方法等参数不同。...比如，map、flatMap、filter这3个操作都会生成MapPartitionsRDD类型的RDD： /** * Transformation：map */ def map[U: ClassTag
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