back stack一文，地址：http://developer.android.com/guide/topics/fundamentals/tasks-and-back-stack.html 提到定义启动模式有两种方法...前一种方法有android的四大启动模式，其中就有“singleTask”：以此种模式启动的activity例如activityA会在一个新task栈中的根部启动，而且此栈可以加入新的activity。...当在其他activity中要启动activityA时，如果有activityA实例存在，就会把其抬到前台而不去启动新的activityA。...但事实是这样的吗？ 我实验了一天，结论如下： 一、实验中“singleTask”的行为：有如下几个activity A、B、C，B的启动模式是singleTask，A启动B，B启动C，C再启动B。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
外部 Datasets（数据集） Scala Java Python Spark 可以从 Hadoop 所支持的任何存储源中创建 distributed dataset（分布式数据集），包括本地文件系统...这种设计使 Spark 的运行更高效. 例如, 我们可以了解到，map 所创建的数据集将被用在 reduce 中，并且只有 reduce 的计算结果返回给驱动程序，而不是映射一个更大的数据集....) 反回一个新的 dataset，它包含了 source dataset（源数据集）和 otherDataset（其它数据集）的并集. intersection(otherDataset) 返回一个新的...RDD，它包含了 source dataset（源数据集）和 otherDataset（其它数据集）的交集. distinct([numTasks])) 返回一个新的 dataset，它包含了 source...另外，对象 v 在广播后不应该再被修改，以保证分发到所有的节点上的广播变量具有同样的值（例如，如果以后该变量会被运到一个新的节点）。
这些索引所需的每个文件的开销使得它们对于具有大量文件或记录的数据集效率较低。 另一方面，Hbase 索引为每个记录键保存一对一的映射，从而实现随数据集大小扩展的快速性能。...通过记录级别索引，可以观察到大型数据集的显着性能改进，因为延迟与摄取的数据量成正比。这与其他全局索引形成鲜明对比，其中索引查找时间随着表大小线性增加。...与传统方式相比，这预计将具有更好的查询性能。模式演进由清单方法支持。由于新的 schema 处理改进，不再需要从文件中删除分区列。...在 Hudi 0.14.0 中，我们添加了一种新的、更简单的方法，使用名为 hudi_table_changes 的表值函数来获取 Hudi 数据集的最新状态或更改流。...例如 Java Engine 0.14.0 中添加了压缩、Clustering和元数据表支持。
通过 Spark SQL 读取的数据格式是以命名列方式组织的分布式数据集 DataFrame，Spark SQL 本身也提供了众多 API 方便用户对 DataFrame 进行计算和转换，能对多种数据源使用...RelationProvider：获取参数列表，根据给定的参数返回一个新的 BaseRelation。...Providers RelationProvider：从指定数据源中生成自定义的 relation。 createRelation() 会基于给定的 Params 参数生成新的 relation。...SchemaRelationProvider：可以基于给定的 Params 参数和给定的 Schema 信息生成新的 Relation。...graphSpace partitionNum： 设定spark读取Nebula时的partition数，尽量使用创建 Space 时指定的 Nebula Graph 中的 partitionNum，可确保一个
函数（function） Java中，函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。...创建 – Value - RDD (1) parallelize：从驱动程序中对一个集合进行并行化，每个集合元素对应RDD一个元素 (2) textFile：读取外部数据集，每行生成一个RDD元素 2....诸如打开数据库连接或创建随机数生成器等操作。 Spark UI 默认Spark UI在驱动程序所在机器的4040端口。...当Spark调度并运行任务时，Spark会为每个分区中的数据创建出一个任务。该任务在默认情况下会需要集群中的一个计算核心来执行。...序列化调优 序列化在数据混洗时发生，此时有可能需要通过网络传输大量的数据。默认使用Java内建的序列化库。Spark也会使用第三方序列化库：Kryo。
它是一个不可变的分布式对象集合。RDD中的每个数据集被划分为逻辑分区，其可以在集群的不同节点上计算。RDD可以包含任何类型的Python，Java或Scala对象，包括用户定义的类。...下面给出了RDD转换列表: map(func):返回一个新的分布式数据集，它是通过函数func传递的每个元素而形成的。...filter(func)：返回通过选择func返回true的源元素形成的新数据集，也就是返回符合某种条件的数据集。...在开始程序的第一步之前，应该创建SparkContext对象。 ? 5.3 创建一个RDD 首先，我们必须使用Spark-Scala API读取输入文件并创建RDD。 以下命令用于从给定位置读取文件。...执行此操作后，您将找不到任何输出，因为这不是一个动作，这是一个转换; 指向一个新的RDD或告诉火花如何处理给定的数据） val counts = inputfile.flatMap(line => line.split
类似于Hadoop读取和写入文件到HDFS的概念，Spark使用RDD(弹性分布式数据集)处理RAM中的数据。Spark以独立模式运行，Hadoop集群可用作数据源，也可与Mesos一起运行。...Spark有几个API。原始界面是用Scala编写的，并且由于大量数据科学家的使用，还添加了Python和R接口。Java是编写Spark作业的另一种选择。...除此之外，Spark创建了一个名为RDD(弹性分布式数据集)的结构，它表示一组可并行操作元素的不可变集合。...给定转换的结果进入DAG，不会保留到磁盘，但每一步操作都会将内存中的所有数据保留到磁盘。 Spark RDD顶部的一个新抽象是DataFrames，它是在Spark 2.0中作为RDD配套接口开发的。...随着RDD的建立，lineage也是如此，它记住了数据集是如何构建的，由于它是不可变的，如果需要可以从头开始重建。跨Spark分区的数据也可以基于DAG跨数据节点重建。
创建 DataFrames Scala Java Python R 在一个 SparkSession中, 应用程序可以从一个 已经存在的 RDD, 从hive表, 或者从 Spark数据源中创建一个...但是，在某些情况下，例如当新数据具有不同的模式时，它将无法工作。 它默认为 false。 此选项仅适用于写操作。 createTableOptions 这是一个与JDBC相关的选项。...请注意，对于具有数千个 partitions（分区）的表，模式推断可能是非常耗时的操作。...请注意，使用新的默认INFER_AND_SAVE 设置，模式推理的结果被保存为 metastore key 以供将来使用。因此，初始模式推断仅发生在表的第一次访问。...SQL / DataFrame 函数的规范名称现在是小写（例如 sum vs SUM）。 JSON 数据源不会自动加载由其他应用程序（未通过 Spark SQL 插入到数据集的文件）创建的新文件。
读取数据集 ParDo：从给定 PCollection 的键值范围，读取相应的数据，并生成一个总的 PCollection 保存所有数据。...如果类里面有变量需要被修改的话，那每次做的修改操作都必须先复制一份完全一样的数据出来，然后再在这个新的变量上做修改。...2.创建一个静态（Static）的、用于测试的输入数据集。 3.使用 Create Transform 来创建一个 PCollection 作为输入数据集。...唯一的不同点在于，我们要为所有的输入数据集创建测试数据集，而不是只针对某一个 Transform 来创建。...步骤 创建一个 Beam 测试 SDK 中所提供的 TestPipeline 实例。 对于多步骤数据流水线中的每个输入数据源，创建相对应的静态（Static）测试数据集。
是 Spark 的基础，它提供了内存计算的能力，是分布式处理大数据集的基础。...，并返回一个新的 RDD filter 返回一个新的 RDD，其中包含满足给定谓词的元素 flatMap 将函数应用于 RDD 中的每个元素...RDD 中不同的元素 groupByKey 将键值对 RDD 中具有相同键的元素分组到一起，并返回一个新的 RDDreduceByKey将键值对 RDD 中具有相同键的元素聚合到一起...从外部存储系统由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有 Hadoop 支持的数据集，比如 HDFS、Cassandra、HBase 等：val rdd1 = sc.textFile("hdfs...Spark SQL允许将结构化数据作为Spark中的分布式数据集(RDD)进行查询，在Python，Scala和Java中集成了API。这种紧密的集成使得可以轻松地运行SQL查询以及复杂的分析算法。
块可以是数据块、删除块或回滚块。这些块被合并以便派生更新的基础文件。这种编码还创建了一个独立的日志。 表格式由表的文件布局、表的模式（Schema）和跟踪表更改的元数据组成。...通过有效使用元数据，时间旅行非常容易实现，其只是另一个具有定义起点和终点的增量查询。Hudi 在任何给定时间点以原子方式将键映射到单个文件组，支持 Hudi 表上的完整 CDC 功能。...，向MinIO写表 下面将生成新的行程数据，将它们加载到 DataFrame 中，并将我们刚刚创建的 DataFrame 作为 Hudi 表写入 MinIO。...每次写入 Hudi 表都会创建新的快照。将快照视为可用于时间旅行查询的表版本。尝试一些时间旅行查询（您必须更改时间戳以与您相关）。...请注意我们使用的是追加保存模式。一般准则是使用追加模式，除非您正在创建新表，因此不会覆盖任何记录。
Core 是 Spark 的基础，它提供了内存计算的能力，是分布式处理大数据集的基础。...下面是一些常见的转换操作： 转换操作 描述 map 将函数应用于 RDD 中的每个元素，并返回一个新的 RDD filter 返回一个新的 RDD，其中包含满足给定谓词的元素 flatMap 将函数应用于...groupByKey 将键值对 RDD 中具有相同键的元素分组到一起，并返回一个新的 RDD reduceByKey 将键值对 RDD 中具有相同键的元素聚合到一起，并返回一个新的 RDD sortByKey...从外部存储系统 由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有 Hadoop 支持的数据集，比如 HDFS、Cassandra、HBase 等： val rdd1 = sc.textFile(...Spark SQL允许将结构化数据作为Spark中的分布式数据集(RDD)进行查询，在Python，Scala和Java中集成了API。这种紧密的集成使得可以轻松地运行SQL查询以及复杂的分析算法。
RDD操作 RDD支持两类操作：转化操作，用于从已有的数据集转化产生新的数据集；启动操作，用于在计算结束后向驱动程序返回结果。...（译者注：这部分翻译比较简略，仅供简单参考，具体细节请看文档） 转化操作 | 作用 ————| —— map(func) | 返回一个新的分布数据集，由原数据集元素经func处理后的结果组成 filter...，包括原数据集和参数数据集的所有元素 intersection(otherDataset) | 返回新数据集，是两个集的交集 distinct([numTasks]) | 返回新的集，包括原集中的不重复元素...在第一次被计算产生之后，它就会始终停留在节点的内存中。Spark的缓存是具有容错性的——如果RDD的任意一个分片丢失了，Spark就会依照这个RDD产生的转化过程自动重算一遍。...Spark原生支持对数字类型的累加器，程序员也可以为其他新的类型添加支持。累加器被以一个名字创建之后，会在Spark的UI中显示出来。
操作 含义 filter(func) 筛选出满足函数func的元素，并返回一个新的数据集 map(func) 将每个元素传递到函数func中，并将结果返回为一个新的数据集 flatMap(func) 与...func的元素，并返回一个新的数据集。...func中，并将结果返回为一个新的数据集。...，返回一个新的(K, Iterable)形式的数据集。...对于内连接，对于给定的两个输入数据集(K,V1)和(K,V2)，只有在两个数据集中都存在的key才会被输出，最终得到一个(K,(V1,V2))类型的数据集。
._ import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._ // 自从 Spark 1.3 开始, 不再是必要的了 // 创建一个具有两个工作线程...这个可以在 DStream 中的任何 RDD 操作中使用. updateStateByKey(func) 返回一个新的 "状态" 的 DStream，其中每个 key 的状态通过在 key 的先前状态应用给定的函数和...元数据包括: Configuration - 用于创建流应用程序的配置. DStream operations - 定义 streaming 应用程序的 DStream 操作集....模式运行 Spark 比 fine-grained Mesos 模式更好的任务启动时间.有关详细信息, 请参阅 Running on Mesos guide ....RDD 是一个不可变的, 确定性地可重新计算的分布式数据集.每个RDD 记住在容错输入中使用的确定性操作的 lineage 数据集创建它.
公告：基于DataFrame的API是主要的API 基于MLlib RDD的API现在处于维护模式。 从Spark 2.0开始，spark.mllib包中基于RDD的API已进入维护模式。...它已被新的OneHotEncoderEstimator所取代（参见SPARK-13030）。...2.5 分布式数据集 ◆ RDD Dataset DataFrame都是Spark的分布式数据集的数据格式 三者在一定程度上可以互相转化,有各自的适用范围 其中RDD是最为基础与简单的一种数据集形式 2.5.1...RDD ◆ RDD(Resilient Distributed Datasets),弹性分布式数据集,是Spark中结构最简单,也是最常用的一类数据集形 式。...如无特殊指明，MLlib指代Spark的机器学习组件 4 MLlib的应用场景 4.1 海量数据的分析与挖掘 ◆ 例如对海量的房屋出租,出售信息进行数据挖掘,预测房价价格,租金 ◆ 典型数据集:波士顿房价数据集
公告：基于DataFrame的API是主要的API 基于MLlib RDD的API现在处于维护模式。 从Spark 2.0开始，spark.mllib包中基于RDD的API已进入维护模式。...它已被新的OneHotEncoderEstimator所取代（参见SPARK-13030）。...2.5 分布式数据集 ◆ RDD Dataset DataFrame都是Spark的分布式数据集的数据格式 三者在一定程度上可以互相转化,有各自的适用范围 其中RDD是最为基础与简单的一种数据集形式...2.5.1 RDD ◆ RDD(Resilient Distributed Datasets),弹性分布式数据集,是Spark中结构最简单,也是最常用的一类数据集形 式。...◆ 典型数据集:波士顿房价数据集 ◆ 主要用到传统的数据挖掘算法,例如使用回归算法 4.2 大数据机器学习系统 ◆ 例如自然语言处理类的系统,推荐系统等 ◆ 推荐系统,需要实时进行数据的收集,统计
在发生灾难/数据恢复的情况下，它有助于将数据集还原到时间轴上的某个点。 任何给定的即时都可以处于以下状态之一 REQUESTED - 表示已调度但尚未启动的操作。...下表总结了这两种存储类型之间的权衡 视图 Hudi支持以下存储数据的视图 读优化视图 : 在此视图上的查询将查看给定提交或压缩操作中数据集的最新快照。...该视图仅将最新文件切片中的基本/列文件暴露给查询，并保证与非Hudi列式数据集相比，具有相同的列式查询性能。 增量视图 : 对该视图的查询只能看到从某个提交/压缩后写入数据集的新数据。...，并具有可插拔的接口，用于提取数据、生成密钥和提供模式。...使用MOR存储类型时，任何写入Hudi数据集的新数据都将写入新的日志/增量文件，这些文件在内部将数据以avro进行编码。
Transformation 操作 Transformation Meaning map(func) 返回一个新的分布式数据集，将数据源的每一个元素传递给函数 func映射组成。...，返回一个新的数据集，由原数据集和otherDataset联合而成。...，返回一个新的数据集，包含两个数据集的交集数据；Return a new RDD that contains the intersection of elements in the source dataset...，在一个由（K,V）对组成的数据集上调用，返回一个（K,Seq[V])对的数据集。...combineByKey()的处理流程如下： 如果是一个新的元素，此时使用createCombiner()来创建那个键对应的累加器的初始值。（！
通过对训练数据的单次传递，它计算给定每个标签的每个特征的条件概率分布。 对于预测，它应用贝叶斯定理来计算给定观察的每个标签的条件概率分布。 MLlib支持多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。...[分类数据]是[机器学习]中的一项常见任务。 假设某些给定的数据点各自属于两个类之一，而目标是确定新数据点将在哪个类中。...给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率[二元][线性分类器]。...有关spark.ml实现的更多信息可以在决策树的部分中找到。 示例 以下示例以LibSVM格式加载数据集，将其拆分为训练和测试集，在第一个数据集上训练，然后评估保持测试集。...基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法 X 联系我 Java交流Q群 博客 知乎 Githu
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