在前面几篇关于数据库引擎的讨论里很多的运算函数都返回了scala.Future类型的结果,因为我以为这样就可以很方便的实现了non-blocking效果。无论任何复杂的数据处理操作,只要把它们包在一个Future{...}里扔给系统运算就算完事不理了,马上可以把关注放到编程的其它部分了。在3月17日的深圳scala用户meetup里我做了个关于scala函数式编程的分享,里面我提到现在使用最多的函数组件就是scala.Future了。我想这应该在scala用户群里是个比较普遍的现象:大家都认为这是实现n
Reactive-Stream不只是简单的push-model-stream, 它还带有“拖式”(pull-model)性质。这是因为在Iteratee模式里虽然理论上由Enumerator负
因为公司有在跑的Scala程序,为了解决一些常见的BUG,我也是自学了Scala,浅谈一下使用心得把。
TIOBE 公布了 2024 年 6 月编程语言的排行榜:www.tiobe.com/tiobe-index…
可能是spark-shell --master yarn-client过时了,但是换成spark-shell --master yarn --deploy-mode client,依然报错。
下载Scala下载地址 https://www.scala-lang.org/download/
在前面几次讨论中我们介绍了Free是个产生Monad的最基本结构。它的原理是把一段程序(AST)一连串的运算指令(ADT)转化成数据结构存放在内存里,这个过程是个独立的功能描述过程。然后另一个独
在上一篇 文章 中我们介绍了一些 Flink SQL 的基础内容,以及与 Spark SQL 对比,有兴趣的小伙伴可以点连接进去看看。这篇文章,我们来说说UDF(User-Defined Functions)——用户自定义函数。
对于 Spark 内置的算子,在 Python 中调用 RDD、DataFrame 的接口后,从上文可以看出会通过 JVM 去调用到 Scala 的接口,最后执行和直接使用 Scala 并无区别。而 对于需要使用 UDF 的情形,在 Executor 端就需要启动一个 Python worker 子进程,然后执行 UDF 的逻辑。那么 Spark 是怎样判断需要启动子进程的呢?
我们经常提到函数式编程就是F[T]。这个F可以被视为一种运算模式。我们是在F运算模式的壳子内对T进行计算。理论上来讲,函数式程序的运行状态也应该是在这个运算模式壳子内的,也是在F[]内更新的。那么
在10月22的 Oracle Codeone大会上,Java 平台的首席架构师 Mark Reinhold 做了The Future of Java is Today的演讲, 回顾了最近 Java 的几个版本的新的功能,Java 的每年两次的发布周期, 澄清了关于发布流程和 Java 版本的几个误区,最后花了很大的篇幅介绍了未来 Java 几个令人非常期待的几个孵化中项目,可以为Java带来更好的生产力、性能和可扩展性。我整理了这四个项目相关的知识,你可以提前了解到 Java 未来的这些酷炫的特性。
scalaz-stream-fs2是一种函数式的数据流编程工具。fs2的类型款式是:Stream[F[_],O],F[_]代表一种运算模式,O代表Stream数据元素的类型。实际上F就是一种延
"Flink SQL UDF不应有状态" 这个技术细节可能有些朋友已经知道了。但是为什么不应该有状态呢?这个恐怕大家就不甚清楚了。本文就带你一起从这个问题点入手,看看Flink SQL究竟是怎么处理UDF,怎么生成对应的SQL代码。
在10月22的 Oracle Codeone大会上,Java平台的首席架构师 Mark Reinhold 做了The Future of Java is Today的演讲, 回顾了最近Java的几个版本的新的功能,Java的每年两次的发布周期, 澄清了关于发布流程和Java版本的几个误区,最后花了很大的篇幅介绍了未来Java几个令人非常期待的几个孵化中项目,可以为Java带来更好的生产力、性能和可扩展性。我整理了这四个项目相关的知识,你可以提前了解到Java未来的这些酷炫的特性。
flink-table_2.11-1.7.1-sources.jar!/org/apache/flink/table/functions/ScalarFunction.scala
查看spark-env.sh 和spark-default.conf中的配置发现两边都写的有classpath
众所周知,Spark 框架主要是由 Scala 语言实现,同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口,也是 Scala。然而,在数据科学领域,Python 一直占据比较重要的地位,仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库,例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时,Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。
用户自定义函数是非常重要的一个特征,因为他极大地扩展了查询的表达能力。本文除了介绍这三种udf之外,最后会介绍一个redis作为交互数据源的udf案例。
scalaz-stream库的主要设计目标是实现函数式的I/O编程(functional I/O)。这样用户就能使用功能单一的基础I/O函数组合成为功能完整的I/O程序。还有一个目标就是保证资源
1. 介绍 传值参数在函数调用之前表达式会被求值,例如Int,Long等数值参数类型;传名参数在函数调用前表达式不会被求值,而是会被包裹成一个匿名函数作为函数参数传递下去,例如参数类型为无参函数的参数就是传名参数。下文将举例说明这两者的区别。 2. 简单类型的传递示例 2.1 传值参数(by-value parameter)示例 在下面的示例中,编译器检测到strToInt接受一个传值参数,所以先对传入的参数表达式{println("eval parameter expression"); "123"},然
flink-table_2.11-1.7.1-sources.jar!/org/apache/flink/table/functions/UserDefinedFunction.scala
Flink Table 和 SQL 内置了很多 SQL 中支持的函数;如果有无法满足的需要,则可以实现用户自定义的函数(UDF)来解决。
我们在上一节讨论了scalaz Future,我们说它是一个不完善的类型,最起码没有完整的异常处理机制,只能用在构建类库之类的内部环境。如果scalaz在Future类定义中增加异常处理工具的
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
1、执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: 18/04/22 09:28:22 ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch applic
Java虚拟机能支持JavaScript、Scala、JRuby、Jython和Groovy等脚本语言.
在之前的博客中已经用单机、Spark分布式两种训练的方式对深度神经网络进行训练,但其实DeepLearning4j也是支持多GPU训练的。 这篇文章我就总结下用GPU来对DNN/CNN进行训练和评估过程。并且我会给出CPU、GPU和多卡GPU之前的性能比较图表。不过,由于重点在于说明Mnist数据集在GPU上训练的过程,所以对于一些环境的部署,比如Java环境和CUDA的安装就不再详细说明了。 软件环境的部署主要在于两个方面,一个是JDK的安装,另外一个是CUDA。目前最新版本的DeepLearning4j
当前最著名的交互式编程环境莫属Jupyter Notebook了,程序员可以启动一个交互的Session,在这Session中编写代码、执行程序、获取结果,所见即所得。
创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境,是最常用的一种创建执行环境的方式。
fs2的多线程编程模式不但提供了无阻碍I/O(java nio)能力,更为并行运算提供了良好的编程工具。在进入并行运算讨论前我们先示范一下fs2 pipe2对象里的一些Stream合并功能。我
介绍了 Flink Table & SQL的一些核心概念,本部分将介绍 Flink 中窗口和函数。
Scala是一门主要以Java虚拟机(JVM)为目标运行环境并将面向对象和函数式编程语言的最佳特性综合在一起的编程语言。你可以使用Scala编写出更加精简的程序,同时充分利用并发的威力。由于Scala默认运行于JVM之上,因此 它可以访问任何Java类库并且与Java框架进行互操作,比如Scala可以被编译成JavaScript代码,让我们更便捷、高效地开发Web应用。
该文介绍了如何使用Free Monad和Scalaz-Stream实现一个功能类似于命令行交互的程序。通过Free Monad和Scalaz-Stream,可以编写异步代码,实现多线程和分布式计算,同时避免使用回调函数和事件循环。该示例使用了Scalaz的Task和Process,以及Apache Arrow的Array和Record,通过这些工具,可以高效地处理大量数据。
本文介绍了JetBrains系列产品插件的安装和使用方法。文章以插件集锦的形式展示了不同产品的插件安装步骤,并提供了相关的截图指导。同时,还介绍了插件的使用方式和支持的常用产品。通过学习本文,读者可以轻松掌握JetBrains产品插件的安装和使用,提高开发效率。
本周一开始重构了一下vm的部分代码,之后基本上都是在用新语言重写parser的部分。
大家对简单数据类型的比较都很清楚,但是针对array、map、struct这些复杂类型,spark sql是否支持比较呢?都是怎么比较的?我们该怎么利用呢?
对于用户只需要表达我想要什么,具体处理逻辑交给框架,系统处理,用户无需关心,对于一些非专业的开发人员有了解 sql,并且 sql 相对我们学习 java,c 等语言更简单,学习成本更低,如果跨团队,或者非大数据开发人员,也可以通过 sql 来进行 flink 任务的开发
在以前的博文中我们介绍了Slick,它是一种FRM(Functional Relation Mapper)。有别于ORM,FRM的特点是函数式的语法可以支持灵活的对象组合(Query Compos
如果scalaz-stream真的是一个实用的数据流编程工具库的话,那它应该能处理同时从多个数据源获取数据以及把数据同时送到多个终点(Sink),最重要的是它应该可以实现高度灵活的多线程运算。但
终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark-shell脚本开始吧。不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的。另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其实都可以通过这种方式来寻找源码入口。 先来介绍一下Spark-shell是什么? Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口,你可以在里面编写spark代码,然后根据你的命令立即进行运算。这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境。 先来粗略的看一眼,
https://www.iteblog.com/archives/1408.html 一、 为什么要选择Apache Spark 当前,我们正处在一个“大数据"的时代,每时每刻,都有各种类型的数据被生产。而在此紫外,数据增幅的速度也在显著增加。从广义上看,这些数据包含交易数据、社交媒体内容(比如文本、图像和视频)以及传感器数据。那么,为什么要在这些内容上投入如此多精力,其原因无非就是从海量数据中提取洞见可以对生活和生产实践进行很好的指导。 在几年前,只有少部分公司拥有足够的技术力量和资金去储存和挖掘大
这里的 runtime 指的是 JVM,JVM 之初是为运行 Java 语言而设计,而现在已经发展成一重量级平台,除了 Clojure 之外,很多动态语言也都选择基于 JVM 去实现。 为了更加具体描述 Clojure 运行原理,会分两篇文章来介绍。 本文为第一篇,涉及到的主要内容有:编译器工作流程、Lisp 的宏机制。 第二篇将主要分析 Clojure 程序编译成的 bytecode 如何保证动态语言的特性以及如何加速 Clojure 程序执行速度,这会涉及到 JVM 的类加载机制、反射机制。
Groovy 是基于 JVM 的 动态脚本语言,可以与 Java 无缝对接。Groovy 并不替代 Java,而是与 Java 互补
1、今天启动启动spark的spark-shell命令的时候报下面的错误,百度了很多,也没解决问题,最后想着是不是没有启动hadoop集群的问题
# /etc/profile # System wide environment and startup programs, for login setup # Functions and aliases go in /etc/bashrc # It's NOT a good idea to change this file unless you know what you # are doing. It's much better to create a custom.sh shell script
protobuf 作为目前各大公司中最广泛使用的高效的协议数据交换格式工具库,会大量作为流式数据传输的序列化方式,所以在 flink sql 中如果能实现 protobuf 的 format 会非常有用(目前社区已经有对应的实现,不过目前还没有 merge,预计在 1.14 系列版本中能 release)。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云