classtag_ScalaMock，基于ClassTag返回_隐式classTag和currying - 腾讯云开发者社区

ClassTag应该是有明显区别的，因为它在另外一个命名空间里： 1 import scala.reflect.ClassTag 2 def extract[T: ClassTag](list: List...在scala.reflect.ClassTag里。...在上面的例子里我们通过ClassTag得出T就是String。分析得出ClassTag可以分辨基础类型但无法分辨像List[Int],List[String]这样的高阶类型。...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。...总结以上分析，ClassTag与TypeTag有下面几点重要区别： 1、ClassTag不适用于高阶类型：对于List[T]，ClassTag只能分辨是个List，但无法获知T的类型。

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Spark Core源码精读计划12 | Spark序列化及压缩机制浅析

ClassTag[_]] = { val primitiveClassTags = Set[ClassTag[_]]( ClassTag.Boolean, ClassTag.Byte..., ClassTag.Char, ClassTag.Double, ClassTag.Float, ClassTag.Int, ClassTag.Long..., ClassTag.Null, ClassTag.Short ) val arrayClassTags = primitiveClassTags.map(_.wrap...stringClassTag：String类的类型标记（ClassTag）。...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。

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spark-streaming-kafka包源码分析

decoder * @return DStream of (Kafka message key, Kafka message value) */ def createStream[K: ClassTag..., V: ClassTag, U <: Decoder[_]: ClassTag, T <: Decoder[_]: ClassTag]( ssc: StreamingContext,...storageLevel: StorageLevel ): JavaPairReceiverInputDStream[K, V] = { implicit val keyCmt: ClassTag...[K] = ClassTag(keyTypeClass) implicit val valueCmt: ClassTag[V] = ClassTag(valueTypeClass) implicit...val keyCmd: ClassTag[U] = ClassTag(keyDecoderClass) implicit val valueCmd: ClassTag[T] = ClassTag

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spark streaming消费指定的topic和partition并手动更新offset

HasOffsetRanges, KafkaCluster, KafkaUtils} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import scala.reflect.ClassTag...val kc = new KafkaCluster(kafkaParams) /** * 创建数据流 */ def createDirectStream[K: ClassTag..., V: ClassTag, KD <: Decoder[K] : ClassTag, VD <: Decoder[V] : ClassTag](...VD * @return */ //update by shengjk1 def createDirectStreamByAssignPartition[K: ClassTag..., V: ClassTag, KD <: Decoder[K] : ClassTag, VD <: Decoder[V] : ClassTag](

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RDD的join和Dstream的join有什么区别？

implicit def toPairDStreamFunctions[K, V](stream: DStream[(K, V)]) (implicit kt: ClassTag[K], vt...: ClassTag[V], ord: Ordering[K] = null): PairDStreamFunctions[K, V] = { new PairDStreamFunctions...*/ def join[W: ClassTag](other: DStream[(K, W)]): DStream[(K, (V, W))] = ssc.withScope { join[W...*/ def join[W: ClassTag]( other: DStream[(K, W)], numPartitions: Int): DStream[(K, (V,..., V: ClassTag]( other: DStream[U], transformFunc: (RDD[T], RDD[U]) => RDD[V] ): DStream[V]

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大数据技术之_19_Spark学习_05_Spark GraphX 应用解析小结

, ED: ClassTag] （1）通过 Graph 类的 apply 方法来构建。..., ED: ClassTag]( vertices: RDD[(VertexId, VD)], edges: RDD[Edge[ED]], defaultVertexAttr: ..., ED: ClassTag]( edges: RDD[Edge[ED]], defaultValue: VD, edgeStorageLevel: StorageLevel =...3、def mask[VD2: ClassTag, ED2: ClassTag](other: Graph[VD2, ED2]): Graph[VD, ED] mask 函数用于求一张图和 other...2、def outerJoinVertices[U: ClassTag, VD2: ClassTag](other: RDD[(VertexId, U)])(mapFunc: (VertexId, VD

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读Zepto源码之Selector模块

+classTag+' '+sel var nodes = oldQsa(node, sel) } catch(e) { console.error('error...sel && filter) sel = '*' else if (childRe.test(sel)) taggedParent = $(node).addClass(classTag), sel...+classTag+' '+sel var nodes = oldQsa(node, sel) 如果选择器和过滤器都不存在，则将 sel 设置 * ，即获取所有元素。...这里的做法是，向元素 node 中添加唯一的样式名 classTag，然后用唯一样式名和选择器拼接成子元素选择器。最后调用原有的 qsa 函数 oldQsa 来获取符合选择器的所有元素。...清理所添加的样式 if (taggedParent) taggedParent.removeClass(classTag) 如果存在 taggedParent ，则将元素上的 classTag 清理掉。

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聊聊flink的JobManagerGateway

JobManagerMessages.CancelJob(jobId), FutureUtils.toFiniteDuration(timeout)) .mapTo(ClassTag...new JobManagerMessages.StopJob(jobId), FutureUtils.toFiniteDuration(timeout)) .mapTo(ClassTag...ask(new RequestJobDetails(true, true), FutureUtils.toFiniteDuration(timeout)) .mapTo(ClassTag...JobManagerMessages.RequestJob(jobId), FutureUtils.toFiniteDuration(timeout)) .mapTo(ClassTag...(RequestStatusOverview.getInstance(), FutureUtils.toFiniteDuration(timeout)) .mapTo(ClassTag

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Spark Core源码精读计划26 | 内存存储MemoryStore的具体实现

: 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。...: ClassTag[T]) extends MemoryEntry[T] { val memoryMode: MemoryMode = MemoryMode.ON_HEAP } private...: ClassTag[T]) extends MemoryEntry[T] { def size: Long = buffer.size } 可见，反序列化的DeserializedMemoryEntry...代码#26.4 - o.a.s.memory.MemoryStore.putBytes()方法 def putBytes[T: ClassTag]( blockId: BlockId,...: ClassTag[T]): Either[PartiallyUnrolledIterator[T], Long] = { require(!

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一文详解scala泛型及类型限定

泛型与约束实战 1 泛型函数 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[]，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。...关键字 ClassTag[T]保存了泛型擦除后的原始类型T,提供给被运行时的。...*/ def mkArray[T:ClassTag](elems:T*) = Array[T](elems:_*) /* * 执行结果...用TypeTag替代了Manifest，用ClassTag替代了ClassManifest，原因是在路径依赖类型中，Manifest存在问题。

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Spark源码解析：DStream

abstract class DStream[T: ClassTag] ( @transient private[streaming] var ssc: StreamingContext ) extends...abstract class InputDStream[T: ClassTag](_ssc: StreamingContext) extends DStream[T](_ssc) { override...def flatMap[U: ClassTag](flatMapFunc: T => TraversableOnce[U]): DStream[U] = ssc.withScope { new...class FlatMappedDStream[T: ClassTag, U: ClassTag]( parent: DStream[T], flatMapFunc: T => TraversableOnce...class MappedDStream[T: ClassTag, U: ClassTag] ( parent: DStream[T], mapFunc: T => U ) extends

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spark连接kafka工具类

._ import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import scala.reflect.ClassTag import scala.util.control.Breaks.breakable...tparam KD * @tparam VD * @return */ def createDirectStreamByAssignPartition[K: ClassTag..., V: ClassTag, KD <: Decoder[K] : ClassTag, VD <: Decoder[V] : ClassTag]( ssc: StreamingContext...* @tparam VD * @return */ def createDirectStreamByAssignPartitionAndOffset[K: ClassTag..., V: ClassTag, KD <: Decoder[K] : ClassTag, VD <: Decoder[V] : ClassTag](

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状态管理 updateStateByKey&mapWithState

，(key，currValues，preValue)这不就是和我们需要自己实现的updateFun类似的结构吗，是的没错，我们的方法已经被包装了一次： def updateStateByKey[S: ClassTag...接下来我们跟踪源码看看是怎么实现状态的管理的，会创建一个MapWithStateDStreamImpl实例： def mapWithState[StateType: ClassTag, MappedType...: ClassTag]( spec: StateSpec[K, V, StateType, MappedType] ): MapWithStateDStream[K, V, StateType...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]( prevRecord: Option[MapWithStateRDDRecord[K, S, E]],

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Spark Storage ④ - 存储执行类介绍（DiskBlockManager、DiskStore、MemoryStore）

MemoryEntry： private sealed trait MemoryEntry[T] { def size: Long def memoryMode: MemoryMode def classTag...接下来看看几个重要的方法：三个写方法 putBytes[T: ClassTag](blockId: BlockId, size: Long, memoryMode: MemoryMode, _bytes...若有则将 block 以字节 buffer 形式存入；否则不存入，返回失败 putIteratorAsValues[T](blockId: BlockId, values: Iterator[T], classTag...: ClassTag[T]): Either[PartiallyUnrolledIterator[T], Long]：尝试将参数 blockId 对应的数据通过迭代器的方式写入内存。...: ClassTag[T], memoryMode: MemoryMode): Either[PartiallySerializedBlock[T], Long]：尝试将参数 blockId 对应的数据通过字节

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geotrellis使用（四十一）流水线技术

(typeTag[K].mirror.runtimeClass(typeTag[K].tpe)).asInstanceOf[ClassTag[K]] implicit def classTagV...= ClassTag(typeTag[V].mirror.runtimeClass(typeTag[V].tpe)).asInstanceOf[ClassTag[V]] EtlConf(args...=> TilerKeyMethods[I, K]), V <: CellGrid: RasterRegionReproject: Stitcher: ClassTag: (?...(typeTag[K].mirror.runtimeClass(typeTag[K].tpe)).asInstanceOf[ClassTag[K]] implicit def classTagV...= ClassTag(typeTag[V].mirror.runtimeClass(typeTag[V].tpe)).asInstanceOf[ClassTag[V]] val outputPlugin

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揭开Spark Streaming神秘面纱① - DStreamGraph 与 DStream DAG

MappedDStream 的实现如下： class MappedDStream[T: ClassTag, U: ClassTag] ( parent: DStream[T], mapFunc...继续来看val words = lines.flatMap(_.split(" "))，flatMap如下： def flatMap[U: ClassTag](flatMapFunc: T => Traversable...操作都将创建一个新的 DStream，flatMap 操作也不例外，它会创建一个FlatMappedDStream，FlatMappedDStream的实现如下： class FlatMappedDStream[T: ClassTag..., U: ClassTag]( parent: DStream[T], flatMapFunc: T => Traversable[U] ) extends DStream[U](parent.ssc

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7 spark入门键值对操作subtractByKey, join, rightOuterJoin, leftOuterJoin

article/details/70557249 subtractByKey 函数定义 def subtractByKey[W](other: RDD[(K, W)])(implicit arg0: ClassTag...[W]): RDD[(K, V)] def subtractByKey[W](other: RDD[(K, W)], numPartitions: Int)(implicit arg0: ClassTag...[W]): RDD[(K, V)] def subtractByKey[W](other: RDD[(K, W)], p: Partitioner)(implicit arg0: ClassTag[W

8953 0

Spark Block存储管理分析

以序列化格式保存Block数据 def putBytes[T: ClassTag]( blockId: BlockId, size: Long, memoryMode: MemoryMode...case class SerializedMemoryEntry[T]( buffer: ChunkedByteBuffer, memoryMode: MemoryMode, classTag...: ClassTag[T]) extends MemoryEntry[T] { def size: Long = buffer.size } 如果无法申请到size大小的Storage内存，则存储失败...: ClassTag[T]): Either[PartiallyUnrolledIterator[T], Long] 这种方式，调用者希望将Block数据记录以反序列化的方式保存在内存中，如果内存中能放得下...: ClassTag[T], memoryMode: MemoryMode): Either[PartiallySerializedBlock[T], Long] 这种方式，调用这种希望将Block

1.4K10 0

Spark 存储行动算子源码解析

def write[K, V: ClassTag]( rdd: RDD[(K, V)], config: HadoopWriteConfigUtil[K, V]): Unit = {...saveAsHadoopFile[F <: OutputFormat[K, V]]( path: String, codec: Class[_ <: CompressionCodec])(implicit fm: ClassTag...val nullWritableClassTag =implicitly[ClassTag[NullWritable]] val textClassTag =implicitly[ClassTag[

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RDD缓存源码解析

跟进方法getOrElseUpdate： def getOrElseUpdate[T]( blockId: BlockId, level: StorageLevel, classTag...: ClassTag[T], makeIterator: () => Iterator[T]): Either[BlockResult, Iterator[T]] = { // Attempt...get[T](blockId)(classTag) match { case Some(block) => return Left(block) case _ =...doPutIterator(blockId, makeIterator, level, classTag, keepReadLock = true) match { ...

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Scala Reflection － Mirrors,ClassTag,TypeTag and WeakTypeTag

Spark Core源码精读计划12 | Spark序列化及压缩机制浅析

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spark streaming消费指定的topic和partition并手动更新offset

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