大纲 隐式转换 使用隐式转换加强现有类型 导入隐式转换函数 隐式转换的发生时机 隐式参数 隐式转换 要实现隐式转换，只要程序可见的范围内定义隐式转换函数即可。Scala会自动使用隐式转换函数。...隐式转换函数与普通函数唯一的语法区别就是，要以implicit开头，而且一定要定义函数返回类型 案例：特殊售票窗口（只接受特殊人群，比如学生、老人等） scala> :paste // Entering...也就是说，可以为某个类定义一个加强版的类，并定义互相之间的隐式转换，从而让源类在使用加强版的方法时，由scala自动进行隐式转换为加强类，然后再调用该方法 案例：超人变身 scala> :paste /...隐式转换函数的作用域与导入 scala会使用两种隐式转换，一种是源类型，或者目标类型的伴生对象内的隐式转换函数；一种是当前程序作用域内的可以用唯一标识符表示的隐式转换函数 如果隐式转换函数不在上述两种情况下的话...，那么就必须手动使用import语法引入某个包下的隐式转换函数，比如import test._ 通常建议，仅仅在需要进行隐式转换的地方，比如某个函数或者方法内，用import导入隐式转换函数，这样可以缩小隐式转换函数的作用域
/*reduceByKey(function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce操作(如前所述)，因此，Key相同的多个元素的值被...reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
我们把 List[String] 成功的转换成了 List[Int] 类型。事实上真的是这样吗？...at test.Test.main(Test.scala) 哈哈，抛出了类型转换异常。编译器推断出 head 类型为 Int 型，但在运行时却被赋予了 String 型，所以导致了运行时错误。...在调用 asInstanceOf 方法时，编译器给予开发者足够的信任，认为你有足够的理由去这样做。...但是在运行时，由于泛型类的类型参数被擦除了，所以 List[String] 和 List[Int] 在运行时都是 List 类型，但是在操作其元素时要格外小心，否则会抛出类型转换异常。...利用这个特性我们可以写出一些很有意思的代码，虽然 Class[T] 是 invariant 的，利用 asInstanceOf 方法可以让它变成 covariant，示例代码如下： object Test
)可以验证scala的版本或进行交互实验(scala官网推荐的图书《Programming in Scala, 3rd ed》中的实例均为在此模式下运行，故学习scala阶段到这一步就够了) 下载IntelliJ...图片 完成配置如下： 图片 为方便开发，将项目转换为maven项目以解决繁琐的依赖包问题，项目名右键–>Add Framework Support… 图片 图片 项目会自动引入pom.xml，变为scala...project再转换为maven project的方式，因为package name会包含main；创建的时候先选择maven或java project，通过“Add Framework Support...使用上面准备好的Scala环境，创建一个scala maven project：mvn-rdd-test 编写代码 package com.tencent.omg import org.apache.spark.../mvn-rdd-test/target/mvn-rdd-test-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 可以到hdfs上查看运行结果，终端会打印计数器的值。
reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，将新产生的return值与RDD中下一个元素（即第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，这样递归运作，直到最后只有一个值为止
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...1、spark本身就是用scala写的，采用与底层框架相同的语言有很多好处，例如以后你要看源码...... 2、性能开销小，scala可以直接编译运行在java的JVM上 3、能用上最新的版本。...开始使用spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在mysql查询中，当查询条件左右两侧类型不匹配的时候会发生隐式转换，可能导致查询无法使用索引。...下面分析两种隐式转换的情况 看表结构 phone为 int类型,name为 varchar EXPLAIN select * from user where phone = ‘2’ EXPLAIN...select * from user where phone = 2 两种情况都可以用到索引,这次等号右侧是’2’，注意带单引号哟，左侧的索引字段是int类型，因此也会发生隐式转换，但因为int类型的数字只有...2能转化为’2’，是唯一确定的。...所以虽然需要隐式转换，但不影响使用索引，不会导致慢查询 EXPLAIN select * from user where name= ‘2’ 这种情况也能使用索引,因为他们本身就是varchar 类型
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...1、spark本身就是用scala写的，采用与底层框架相同的语言有很多好处，例如以后你要看源码...... 2、性能开销小，scala可以直接编译运行在java的JVM上 3、能用上最新的版本。...spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。
ImmutableBytesWritable其实就是hbase把其封装成的rowkey，如果要通过collect算子收集到客户端driver，涉及到序列化的操作： new SparkConf().set...("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 接下来如果要打印出rowkey： hbaseRDD.map {
Spark是用Scala编写的，它提供了Scala、JAVA、Python和R的接口. PySpark一起工作的API。PySpark是用Python编写的Python API用来支持Spark的。...请记住，如果你使用的是PySpark，就不需要安装它。但是如果你使用JAVA或Scala构建Spark应用程序，那么你需要在你的机器上安装SBT。...在Scala和Python中，当你启动控制台时，Spark会话变量就是可用的: ? Spark的分区 分区意味着完整的数据不会出现在一个地方。它被分成多个块，这些块被放置在不同的节点上。...我们将在10到1000之间创建一个包含2000万个随机数的列表，并对大于200的数字进行计数。...当大多数数字为零时使用稀疏向量。要创建一个稀疏向量，你需要提供向量的长度——非零值的索引，这些值应该严格递增且非零值。
正如之前所介绍，Spark是用Scala语言编写的，Kafka server端也是，那么深入学习Scala对掌握Spark、Kafka是必备掌握技能。...本篇文章主要介绍，在学习、编写Spark程序时，至少要掌握的Scala语法，多以示例说明。建议在用Scala编写相关功能实现时，边学习、边应用、边摸索以加深对Scala的理解和应用。 1....类型检查和转换： Scala Java obj.isInstanceOf[C]：判断obj是否属于C类型 obj instanceof C obj.asInstanceOf[C]：转换 (C)obj classOf...5.3 方法转换为函数 在Scala中，方法和函数是不一样的，最本质的区别是函数可以做为参数传递到方法中，方法可以被转换成函数。 ?...至于akka，如果大家使用的是老版本Spark，如Spark1.X，也建议结合actor好好学习，Spark老版本通信框架是用akka和netty结合的，当然后面完全是用netty了。
Spark于11月9号又将几个BUG解决之后，release一个较新的版本。作为spark的追随者，于是开始重新进行spark的编译。...有了前面的编译经验和之前下载好的java类包，花了大概一分钟就编译妥当，于是重新部署配置一下，马上OK。简直是高效率。 对于scala的编译，还是只需要一条语句。...然后复制到各台电脑上。...sudo scp -r spark-1.5.2 ndscbigdata@ubuntu-bigdata-8:/home/ndscbigdata/soft/ 开启spark,进入spark 监控页面，1.5.2...的版本马上就显现出来！
在编写spark程序的过程中，如果以master=local的方式是可以正常搞定的，然而如果将master设置为spark集群的方式则总是报各种错，通过源码查看，主要是AKKA通信与序列化之间的问题，而其核心原因是...scala版本不匹配的问题。...默认从apache官网下载的BIN包只支持2.10的，而2.11版本的还需要自己搞定。 看了官网说明，主要有两种编译方式，一种是MVN，另一种SBT。...输入：build/sbt -Dscala=2.11 -Pyarn -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver assembly，经过漫长的等待，不过最终还是成功了。...最好还是重新编译，顺便把这个HIVE的问题也解决了。以前采用没编译的版本也经常出现HIVE的各种错误。
笔者从18年开始做大数据开发，最近有朋友找我推荐一些spark相关的学习资料，于是就再次梳理了下，自己踩过的，比较好的相关资料...... 1. scala学习 相比于其他语言，个scala的学习曲线确实比较陡...，如果有函数式编程或JAVA基础的话，则相对会好一些 官网：https://www.scala-lang.org/ 1.1 runoob.com 上的scala tutorial ⭐️⭐️⭐️ 最简易和快速的入门教程...，有基础的话，两个小时即可 教程的侧重点是“手册”，故Scala的一些特性和原理没有涵盖 1.2 一篇文章：函数式编程理论 对函数式编程没有了解的同学，以先看看这篇KM上的文章，该文章以Scala语言为例...没有具体下载链接，给大家推荐这个网址 ⭐️⭐️⭐️ 1.4 视频教学:Spark编程基础(scala) ⭐️⭐️⭐️ 第二章节是专门讲解scala语言基础 厦门大学林子雨老师的教学视频，很推荐，实习上班坐地铁的时候看...Scala课堂-twitter.github.io twitter启动的一系列有关Scala的讲座 内含effective scala中文版的链接 2. spark学习 2.1 视频教学:Spark编程基础
今天我们来学习如何求向量 a 到向量 b扫过的弧度，或者也可以说是角度，转换一下就好了。 求两向量的夹角 求两向量的夹角很简单，用点积公式。...，这个夹角是没有方向的，为大于等于 0 小于 180 度，我们不知道其中一个向量在另一个向量的哪一次。...> 1) { cosTheta = 1; } else if (cosTheta < -1) { cosTheta = -1; } 向量 a 到向量 b 扫过的夹角 但很多的情况下，角度是有方向的...我们往往想知道的是 向量 A 沿着特定方向旋转，要旋转多少角度才能到达向量 B 的位置。 我们要求的角度在 -180 到 180 范围，负数表示沿反方向旋转多少多少度。...if (a.x * b.y - a.y * b.x < 0) { theta = -theta; } 完整代码 /** * 求向量 a 到向量 b 扫过的夹角 * 这里假设顺时针方向为正
//定义将Int类型的值转换为Float的函数 scala> implicit def int2float(x:Int): Float = x.toFloat int2float: (x: Int)Float...scala> val x:Float = 2 x: Float = 2.0 scala> 3，注意事项： 1） 隐式转换函数的函数名可以是任意的，与函数名称无关，只与函数签名（函数参数和返回值类型...2）如果当前作用域中存在函数签名相同但函数名称不同的两个隐式转换函数，则在进行隐式转换时会报错。...之所以只能有一个参数，是因为隐式转换是将一种类型转换为另外一种类型，源类型与目标类型是一一对应的 scala> implicit class Dog2(val name: String, val age...4）一次性转换规则 隐式转换从源类型到目标类型只会经过一次转换，不会经过多次隐式转换达到。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
2016年元月4号, spark 在其官网上公开了1.6.0版本,于是进行下载和编译. 有了前面的编译经验和之前下载好的java类包，花了大概一分钟就编译妥当，于是重新部署配置一下，马上OK。...对于scala的编译，还是只需要一条语句。...对spark 1.6中的新特性进行测试: (DataSet) 其中1.6的新特性还包括: Spark Core/SQL API Updates SPARK-9999 Dataset API - A...SPARK-10917, SPARK-11149 In-memory Columnar Cache Performance - Significant (up to 14x) speed up when...SPARK-10117 LIBSVM data source - LIBSVM as a SQL data source Documentation improvements SPARK-7751
collect: 收集一个弹性分布式数据集的所有元素到一个数组中,这样便于我们观察，毕竟分布式数据集比较抽象。...Spark的collect方法，是Action类型的一个算子，会从远程集群拉取数据到driver端。...最后，将大量数据 汇集到一个driver节点上，将数据用数组存放，占用了jvm堆内存，非常用意造成内存溢出，只用作小型数据的观察。
前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中，我们已经部署好了一个Spark的开发环境。...在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中，我们已经写好了一个Spark的应用。...本文的目标是写一个基于akka的scala工程，在一个spark standalone的集群环境中运行。 akka是什么？ akka的作用 akka的名字是action kernel的回文。...# Akka Server的Actor，提供一个求1到n的MapReduce计算。...提供一个求1到n平方和的MapReduce计算。
基于DataFrame的MLlib库为多种机器学习算法与编程语言提供统一的API。 DataFrames有助于实现机器学习管道，特别是特征转换。详见管道指南。 Spark ML是什么？...算法 (SPARK-14503) 广义线性模型(GLM)支持Tweedie分布 (SPARK-18929) 补全数据集中的特征转换的缺失值 (SPARK-13568) LinearSVC:支持向量聚类算法...注：此修改不影响ALS的估计、模型或者类。 SPARK-14772: 修正Param.copy方法在Python和Scala API的不一致。...1.4.2 spark之前版本 较早的迁移指南已归档到这里....相关性计算是：输入向量数据、输出相关性矩阵. [Scala] 纯文本查看 复制代码 ? import org.apache.spark.ml.linalg.
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