Scala 社区这几年也有非常大的变化和进步，最值得一提的是，ZIO 这个面向“作用”(effect)的编程类库对业务代码中常见的模式进行了非常有洞见性的抽象，将函数式编程以一种类型健壮且高效的方式引人一线开发者的工具库中...很自然地，ZIO 在顺利发布1.0版本之后，随着Scala 3的发布，也在第一时间全面“拥抱”Scala 3。 《Scala 编程（第5版）》针对Scala3进行了全面的更新。...虽然大部分人都是在 Java 平台上使用 Scala 的，但本书并不假定你了解 Java 。如果你是Java 程序员，阅读本书，你将接触到来自函数式编程领域和高阶面向对象领域的许多概念。...Scala》（第1版）、《快学Scala》（第2版）等Scala语言的名著。...本书从很务实的角度入手，向我们介绍将面向对象和函数式编程结合在一起所带来的强大功能，让读者彻底明白 Scala的真谛。
CTF的PWN题想必是很多小伙伴心里的痛，大多小伙伴不知道PWN该如何入门，不知道该如何系统性学习，本期开始，斗哥将输出PWN的一系列文章，手把手带小伙伴们入坑 。 0x01开篇介绍 ?...掌握工具： pwntools、zio 掌握技能： 1. 熟悉程序各种保护机制的绕过方式 2. 掌握ELF文件基本概念 3....getshell函数如：system("/bin/sh") 掌握工具： pwntools、zio 掌握技能： 1. 系统调用方式 2. 学习shellcode基本原理 3....整数溢出通常会进一步转换为缓冲区溢出、逻辑漏洞等其他漏洞。 3. 格式化字符串： ?
target_dir): os.mkdir(target_dir) # 子目录名称 today = target_dir + os.sep + time.strftime('%Y%m%d') # 将当前时间作为...zio文件的文件名 now = time.strftime('%H%M%S') # 添加一条来自用户的注释以创建 # zip文件的文件名 comment = input('Enter a comment...->') # 检查是否有评论键入 if len(comment) == 0: target = today + os.sep + now + '.zip' # replace函数中前面的将被替换为后面的
= [name: string, age: bigint] 3.2 RDD转换为DataSet SparkSQL能够自动将包含有case类的RDD转换成DataFrame，case类定义了...= [name: string, age: bigint] 2）将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person]...Person 3）将DateFrame转化为DataSet scala> df.as[Person] res14: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [age...[Person] = [name: string, age: bigint] 3）将DataSet转化为DataFrame scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame...（1）导入隐式转换 import spark.implicits._ （2）转换 val testDF = testDS.toDF 4.2 DataFrame转DataSet （1）导入隐式转换 import
腾讯不仅致力于开发广受欢迎的自研游戏，还与世界各地的知名游戏开发商合作，负责将这些游戏推向市场，让更多玩家享受游戏的乐趣。...该游戏采用了 Scala、Zio、Istio、CockroachDB 等技术栈，这些技术栈为游戏的上线和运维带来了额外的复杂性和挑战。...除此之外，蓝鲸团队与 DeepFlow 社区联合在新版支持了自定义获取 gRPC Header 字段，我们已经将表示客户端版本号的 metadata 提取至调用日志中，进一步避免未来再发生类似问题。...最终，通过这些技术的应用，我们不仅成功地提升了《某游戏》的性能和稳定性，还为未来的游戏运维设立了新的标杆。...我们期待在未来继续探索和分享更多技术创新和成功实践，为用户带来更优质的游戏体验，并为行业提供有价值的见解和解决方案。
loc: String) // 3.创建 RDD 并转换为 dataSet val rddToDS = spark.sparkContext .textFile("/usr/file/dept.txt...) val rowRDD = deptRDD.map(_.split("\t")).map(line => Row(line(0).toLong, line(1), line(2))) // 4.将...互相转换 Spark 提供了非常简单的转换方法用于 DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1...: org.apache.spark.sql.Dataset[Emp] = [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields] # Datasets转DataFrames...scala> ds.toDF() res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields
转换为Dataset，可以通过隐式转， 要求RDD数据类型必须是CaseClass val dataset: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS() dataset.printSchema...} 09-[掌握]-toDF函数指定列名称转换为DataFrame SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...将数据类型为元组的RDD，转换为DataFrame val rdd: RDD[(Int, String, String)] = spark.sparkContext.parallelize(...>2.11.12scala.version> scala.binary.version>2.11scala.binary.version> spark.version
通过反射确定（需要用到样例类） 创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala>...") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD...[name: string, age: bigint] 将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] =...DataFrame与DataSet的互操作 DataFrame转DataSet 创建一个DateFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main...//创建聚合对象 val udaf = new MyAgeAvgClassFunction // 将聚合函数查询转换为查询列 val avgCol: TypedColumn
转换为Dataset，可以通过隐式转， 要求RDD数据类型必须是CaseClass val dataset: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS() dataset.printSchema...() dataset.show(10, truncate = false) // 将Dataset直接转换为DataFrame val dataframe = dataset.toDF...} 09-[掌握]-toDF函数指定列名称转换为DataFrame SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...将数据类型为元组的RDD，转换为DataFrame val rdd: RDD[(Int, String, String)] = spark.sparkContext.parallelize(
RDD简介 RDD，全称为Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集），是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。...在这些操作中，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了函数式编程模式，很好地契合了Scala的集合操作。...RDD混合了这四种模型，使得Spark可以应用于各种大数据处理场景。 定义： 只读的，可分区的分布式数据集；数据集可全部或部分缓存在内存中，在一个App多次计算间重用， RDD是Spark的核心。...原生数据空间转RDD 原生的SCALA数据集合可以转换为RDD进行操作 包含一下两种方式 makeRDD parallelize 存储文件转RDD Partition（分区） 一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑切分成...的内核数，比如是双核的就是2 4核就是4 通过自定义分区数 通过设置初始化分区数 sc.makeRDD(1 to 1000,5) 可通过算子来进行修改分区数.repartition(3) 如果使用的是scala
spark 代码样例 scala 版本 sampleBy python版本 spark 数据类型转换 参考文献 简介 简单抽样方法都有哪些？...spark scala最新版文档： http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/org/apache/spark/sql/DataFrameStatFunctions.html...spark scala老版本的文档： http://spark.apache.org/docs/2.4.7/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.DataFrameStatFunctions..._1,line._2)}.toDS DataSet 转 DataFrame： // 这个转换简单，只是把 case class 封装成Row import spark.implicits._ val...import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用 今天学习了一招，发现DataFrame 转换为DataSet 时候比较讨厌，居然需要动态写个case class 其实不需要
{DataFrame, Dataset, SparkSession} /** * 采用反射的方式将RDD转换为Dataset */ object _01SparkDatasetTest {...将RDD转换为Dataset，可以通过隐式转， 要求RDD数据类型必须是CaseClass val ratingDS: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS()...，封装到DataFrame中，指定CaseClass，转换为Dataset scala> val empDF = spark.read.json("/datas/resources/employees.json...上图中可以看到3点： 1、Frontend：前段 编写SQL和DSL语句地方 2、Catalyst：优化器 将SQL和DSL转换为逻辑计划LogicalPlan 由三个部分组成 Unresolved...Logical Plan 未解析逻辑计划 | Logical Plan 逻辑计划 | Optimized Logical Plan 优化逻辑计划 3、Backend：后端 将逻辑计划转换为物理计划
19| Justin| +----+-------+ 2）从RDD中转换 参照第2.5节的内容:DateFrame 转换为RDD 3） 从Hive Table进行查询返回 这个将在后面的博文中涉及到...语句实现查询全表 scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame =...）通过反射确定(需要用到样例类) 创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala...= [name: string, age: int] 2.5 DateFrame 转换为RDD 直接调用rdd即可。...= [age: bigint, name: string] 2）将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD = df.rdd dfToRDD: org.apache.spark.rdd.RDD
，最后将DataFrame转换为Dataset .selectExpr("CAST(value AS STRING)") .as[String] // 进行数据过滤 -> station...针对获取流式DStream进行词频统计 val etlStreamDF: DataFrame = inputStreamDF // 将DataFrame转换为Dataset操作，Dataset...scala-library ${scala.version} org.apache.spark...spark-core_${scala.binary.version} ${spark.version}...org.apache.spark spark-sql_${scala.binary.version} ${spark.version
此外，IDE 现在将报告带有显式 ChronoField 或 ChronoUnit 实参的调用，并建议将其替换为更具体的方法的调用，从而简化代码。...Scala 更出色的 Scala 3 支持 IntelliJ IDEA 2023.2 增强了 Scala 3 支持，专注于简化开发体验。...TASTy 反编译器得到显著增强，确保对 Akka、Cats、Play、ZIO 等流行 Scala 库进行准确的反编译。...现在，显示的声明中的注解、关键字和文字将根据所选主题高亮显示。 如果超出可用空间，扩展的特征和类的列表将分成多行。 此外，文档中现在也支持 Scala 3 关键字。...Spring MVC 服务器端点现已得到支持，未来将有更多服务器框架加入支持列表。
[19] at makeRDD at :25 2）将RDD转换为携带当前时间戳不做缓存 scala> val nocache = rdd.map(_.toString+System.currentTimeMillis...) nocache: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[20] at map at :27 3）多次打印结果 scala...) 4）将RDD转换为携带当前时间戳并做缓存 scala> val cache = rdd.map(_.toString+System.currentTimeMillis).cache cache:...atguigu1538978435705) 8.RDD CheckPoint Spark中对于数据的保存除了持久化操作之外，还提供了一种检查点的机制，检查点（本质是通过将RDD写入Disk...at parallelize at :24 3）将RDD转换为携带当前时间戳并做checkpoint scala> val ch = rdd.map(_+System.currentTimeMillis
所以 Spark SQL 的应运而生，它是将 Spark SQL 转换成 RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！ ?...而 Spark SQL 的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。 ...5）DataFrame 是 DataSet 的特列，type DataFrame = Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 DataFrame 转换为 DataSet。...SQL 支持通过两种方式将存在的 RDD 转换为 DataSet，转换的过程中需要让 DataSet 获取 RDD 中的 Schema 信息。...] // Convert records of the RDD (people) to Rows (将 RDD (people) 的记录转换为很多行) import org.apache.spark.sql
将文本中的数据进行拆分致每一行，然后分别赋值为1，之后进行分组求和。...$ nc -lk 8899 spark,flink,spark spark,flink,spark ... a....StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); b. nc 输出，将字符串转换为...out.collect(new WC(split, 1L)); } } }); //DataStream 转sql...Table resultTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT word, SUM(`count`) FROM WC group by word"); // 将结果数据转换为
与 DataFrame 一样，DataSets 通过将表达式和数据字段公开给查询计划器(query planner)来充分利用 Spark 的 Catalyst 优化器。...Spark 1.6 首次提出了 Datasets，我们期望在未来的版本中改进它们。 1. 使用Datasets Datasets 是一种强类型，不可变的可以映射到关系性 schema 的对象集合。...Spark 1.6 支持自动生成各种类型的 Encoder，包括原始类型（例如String，Integer，Long），Scala Case 类和Java Beans。...Spark内置支持自动生成原始类型（如String，Integer，Long），Scala Case 类和 Java Beans 的 Encoder。 3....例如，如果我们尝试使用太小的数据类型，例如转换为对象会导致截断（即numStudents大于一个字节，最大值为255），分析器将发出AnalysisException。
df.select($"name", $"age" + 1).show() 上面我们还可以对字段操作，将字段的age都加1，并显示，如下： [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...val caseClassDS = Seq(Person("Andy", 32)).toDS() 上面是person类转换为序列，然后序列转换为DataFrame。...spark.read.json(path) 这里其实为DataFrame，但是通过 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...as[Person] 转换为了dataset，person则为case类。 runInferSchemaExample函数 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...// | Name: Justin| // +-------------+ // $example off:programmatic_schema$ } 这个函数主要实现了，将RDD
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