使用 @ExtensionMethod 注解简化从 Map 中获取 Integer 和 Long 类型的值 在 Java 编程中，我们经常需要从 MapMap 的值是以 Object 类型存储的，因此在获取特定类型的值时往往需要进行类型转换。这种转换过程可能会导致代码冗长且容易出错。...和 Long 类型的值。...中获取 Integer 类型的值 * * @param map Map 对象 * @param key 键 * @return 值...在本文中，我们创建了一个实用的工具类 MyMapUtils，并使用 @ExtensionMethod 将其方法作为 Map 的扩展方法使用，使得从 Map 中获取特定类型的值变得更加简单和直观
如何获取MySql表中各个列的数据类型？...能获取详细的信息
作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...= ""; //利用ICursor进行数据更新修改 ICursor updateCursor = pTable.Update(queryFilter,...false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改的列 IRow row =...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue
3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...，假设只想将值为 42 的键 x 添加到 maps 列中的字典中。...但首先，使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。...然后定义 UDF 规范化并使用的 pandas_udf_ct 装饰它，使用 dfj_json.schema（因为只需要简单的数据类型）和函数类型 GROUPED_MAP 指定返回类型。
文件存储 Cloudera的运营数据库（OpDB）是一个多模型的系统，因为它原生支持系统内的许多不同类型的对象模型。 用户可以选择键-值、宽列和关系、或提供自己的对象模型。...核心价值 Cloudera的OpDB默认情况下存储未类型化的数据，这意味着任何对象都可以原生存储在键值中，而对存储值的数量和类型几乎没有限制。对象的最大大小是服务器的内存大小。 1.3.2....表样式 Cloudera的OpDB是一个宽列的数据存储，并且原生提供表样式的功能，例如行查找以及将数百万列分组为列族。 必须在创建表时定义列簇。...可以将Spark Worker节点共置于群集中，以实现数据局部性。还支持对OpDB的读写。 对于每个表，必须提供目录。该目录包括行键，具有数据类型和预定义列系列的列，并且它定义了列与表模式之间的映射。...目录是用户定义的json格式。 HBase数据帧是标准的Spark数据帧，并且能够与任何其他数据源（例如Hive，ORC，Parquet，JSON等）进行交互。
反过来，视图定义了基础数据如何暴露给查询（即如何读取数据）。 存储类型 Hudi支持以下存储类型。 写时复制 : 仅使用列文件格式（例如parquet）存储数据。...以下是在指定需要使用的字段名称的之后，如何插入更新数据帧的方法，这些字段包括recordKey => _row_key、partitionPath => partition和precombineKey...Soft Deletes（软删除） ：使用软删除时，用户希望保留键，但仅使所有其他字段的值都为空。...可以配置Cleaner来清理较旧的文件片，清理的程度可以调整，具体取决于查询所需的最长时间和增量拉取所需的回溯。...如何对存储在Hudi中的数据建模 在将数据写入Hudi时，可以像在键-值存储上那样对记录进行建模：指定键字段（对于单个分区/整个数据集是唯一的），分区字段（表示要放置键的分区）和preCombine/combine
这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法， 以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法。...以下是在指定需要使用的字段名称的之后，如何插入更新数据帧的方法，这些字段包括 recordKey => _row_key、partitionPath => partition和precombineKey...Soft Deletes（软删除） ：使用软删除时，用户希望保留键，但仅使所有其他字段的值都为空。...通过确保适当的字段在数据集模式中可以为空，并在将这些字段设置为null之后直接向数据集插入更新这些记录，即可轻松实现这一点。...这可以通过触发一个带有自定义负载实现的插入更新来实现，这种实现可以使用总是返回Optional.Empty作为组合值的DataSource或DeltaStreamer。
比如设置带宽为5MB/s，扫描12TB所需要的时间为 12TB / 5MBps = (12 * 1024 * 1024 / (3600 * 24)) = 29.13天。...虽然可以使用 Spark SizeEstimator应用程序通过内存中的数据的大小进行估算。但是，SizeEstimator会考虑数据帧、数据集的内部消耗，以及数据的大小。...首先，Coalesce有一个难以使用的行为，以一个非常基础的Spark应用程序为例，代码如下所示： Spark load().map(…).filter(…).save() 比如，设置的并行度为1000...按列重新分区使用HashPartitioner，将具有相同值的数据，分发给同一个分区，实际上，它将执行以下操作： 但是，这种方法只有在每个分区键都可以安全的写入到一个文件时才有效。...范围分区器根据某些给定键的顺序在Spark分区之间进行拆分行，但是，它不仅仅是全局排序，而且还拥有以下特性： 具有相同散列的所有记录将在同一个分区中结束； 所有Spark分区都将有一个最小值和最大值与之关联
.RDD类型 9.基本的RDD操作 1.RDD简述 RDD是Spark编程中最基本的数据对象， 无论是最初加载的数据集，还是任何中间结果的数据集，或是最终的结果数据集，都是RDD。...RDD的另一个关键特性是不可变，也即是在实例化出来导入数据后，就无法更新了。...，每个文件会作为一条记录（键-值对）； #其中文件名是记录的键，而文件的全部内容是记录的值。...8.RDD类型 除了包含通用属性和函数的基本类型BaseRDD外，RDD还有以下附加类型： http://spark.apache.org/docs/2.3.0/api/java/org/apache...DataFrame：以前的版本被称为SchemaRDD，按一组有固定名字和类型的列来组织的分布式数据集。DataFrame等价于sparkSQL中的关系型表!
在本节中，我们将介绍如何使用DeltaStreamer工具从外部数据源甚至其他Hudi表中获取新的更改，以及如何使用Hudi数据源通过upserts加速大型Spark作业。...注意:在初始创建表之后，当使用Spark SaveMode写入(更新)表时，这个值必须保持一致。追加模式。...您所需要做的就是正确地为下列属性提供值，以创建所需的键 hoodie.datasource.write.recordkey.field hoodie.datasource.write.partitionpath.field...对于所有要删除的记录，该列的值必须设置为true，对于要被推翻的记录，该列的值必须设置为false或为空。...Cleaner可以配置为清理旧的文件片，其积极程度或多或少取决于查询运行的最长时间和增量拉取所需的回看 用户还可以调整base/parquet文件、日志文件和预期压缩比的大小，以便将足够数量的插入分组到同一个文件组中
列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件修剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...当使用标准 Record Payload 实现时（例如，OverwriteWithLatestAvroPayload），MOR 表只会在查询引用的列之上获取严格必要的列（主键、预合并键），从而大大减少对数据吞吐量的浪费以及用于解压缩的计算并对数据进行解码...Flink 集成改进 在 0.11.0 中，同时支持 Flink 1.13.x 和 1.14.x。 支持复杂的数据类型，例如Map和Array。复杂数据类型可以嵌套在另一个组合数据类型中。...Bucket 索引 0.11.0增加了一种高效、轻量级的索引类型bucket index。它使用基于记录键的散列函数将记录分配到存储桶，其中每个存储桶对应于单个文件组。
每个执行线程一次只计算一个分区，因此传递给执行程序的分区的大小和数量与完成所需的时间成正比。 ? 数据偏斜（Data Skew） 通常，数据会根据一个键被分割成多个分区，例如一个名称的第一个字母。...如果值在整个键中分布不均匀，那么将会有更多的数据被放置在一个分区中。...当转换需要来自其他分区的信息时，比如将列中的所有值相加，就需要这样做。Spark将从每个分区收集所需的数据，并将其合并到一个新的分区中，可能是在不同的执行程序上。 ?...Map-Side减少 在洗牌过程中聚合数据时，与其传递所有数据，不如合并当前分区中的值，只传递洗牌中的结果。这个过程称为map-side减少，通过减少在洗牌过程中传输的数据量来提高性能。 ?...在这种情况下，之所以会发生这种情况，是因为调用repartition将同一键的所有值移动到同一执行程序上的同一个分区中。这里的关键是isWeekend是一个布尔值，这意味着只有两个分区将使用数据填充。
列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件裁剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...• 当使用标准 Record Payload 实现时（例如，OverwriteWithLatestAvroPayload），MOR 表只会在查询引用的列之上获取严格必要的列（主键、预合并键），从而大大减少对数据吞吐量的浪费以及用于解压缩的计算并对数据进行解码...Flink 集成改进 • 在 0.11.0 中，同时支持 Flink 1.13.x 和 1.14.x。 • 支持复杂的数据类型，例如Map和Array。复杂数据类型可以嵌套在另一个组合数据类型中。...Bucket 索引 0.11.0增加了一种高效、轻量级的索引类型Bucket index。它使用基于记录键的散列函数将记录分配到存储桶，其中每个存储桶对应于单个文件组。
无压缩（NONE）：如果没有启用压缩(默认设置)那么每个记录就由它的记录长度(字节数)、键的长度，键和值组成。长度字段为 4 字节。...当记录的字节数达到最小大小，才会添加到块。该最小值由 io.seqfile.compress.blocksize 中的属性定义。默认值是 1000000 字节。格式为记录数、键长度、键、值长度、值。...ORC 的数据类型 Hive 在使用 ORC 文件进行存储数据时，描述这些数据的字段信息、字段 类型信息及编码等相关信息都是和 ORC 中存储的数据放在一起的。...· 复杂类型：包含 struct、list、map 和 union 类型。 目前 ORC 基本已经兼容了日常所能用到的绝大部分的字段类型。另外，ORC 中所有的类型都可以接受 NULL 值。 4....使用Spark引擎时 Parquet 表的压缩格式配置： Spark 天然支持 Parquet，并为其推荐的存储格式(默认存储为parquet)。
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。...仅使用 Spark SQL MERGE INTO 、 UPDATE 和 DELETE 语句支持更新和删除。...这种支持涵盖了数据集的写入和读取。Hudi 通过 Hadoop 配置方便使用原生 Parquet 布隆过滤器。用户需要使用代表要应用布隆过滤器的列的特定键来设置 Hadoop 配置。...Hive 3.x 的Timestamp类型支持 相当长一段时间以来，Hudi 用户在读取 Spark 的 Timestamp 类型列以及随后尝试使用 Hive 3.x 读取它们时遇到了挑战。...用于增量读取的表值函数 hudi_table_changes Hudi 已经提供了使用增量查询类型获取自给定提交时间戳以来更改的记录流的功能。
这个数据集不是从内存中载入的也不是由其他操作产生的；lines仅仅是一个指向文件的指针。第二行将lineLengths定义为map操作的结果。...通常情况下，在任务之间读写共享变量是很低效的。但是，Spark仍然提供了有限的两种共享变量类型用于常见的使用场景：广播变量和累加器。...AccumulatorParam的接口提供了两个方法：zero'用于为你的数据类型提供零值；'addInPlace'用于计算两个值得和。...如果累加器在对RDD的操作中被更新了，它们的值只会在启动操作中作为RDD计算过程中的一部分被更新。所以，在一个懒惰的转化操作中调用累加器的更新，并没法保证会被及时运行。...对Python用户来说唯一的变化就是组管理操作，比如groupByKey, cogroup, join, 它们的返回值都从（键，值列表）对变成了（键， 值迭代器）对。
应该使用什么数据结构？ 我们给出了可以引用的总可能页码。我们还给出了缓存（或内存）大小（缓存一次可以容纳的页帧数）。LRU 缓存方案是当缓存已满并且引用缓存中不存在的新页面时删除最近最少使用的帧。...使用队列和散列的 LRU 缓存实现： 要解决该问题，需要遵循以下想法： 我们使用两种数据结构来实现 LRU Cache。 队列是使用双向链表实现的。队列的最大大小将等于可用帧的总数（缓存大小）。...最近使用的页面将靠近前端，最近最少使用的页面将靠近后端。 以页码为键、对应队列节点的地址为值的哈希。 当一个页面被引用时，所需的页面可能在内存中。...如果它在内存中，我们需要分离列表的节点并将其带到队列的前面。 如果所需的页面不在内存中，我们会将其放入内存中。简单来说，我们将一个新节点添加到队列的前面，并更新哈希中相应的节点地址。...Linked HashSet 为添加元素和检索元素提供恒定的时间复杂度。 辅助空间： O(n)，我们需要在缓存中存储n个元素，所以空间复杂度为O(n)。
这个数据集的的功能或属性如下： age- 用年数表示的年龄 sex- 性别枚举(1 = 男性； 0 = 女性) cp： 胸部疼痛的类型 值为 ‘1’： 典型的心绞痛 值为 ‘2’： 非典型的心绞痛 值为...： 心脏病的诊断 (冠状动脉疾病状态) 值为 0： < 50% 直径缩小 (意味着’没有疾病’) 值为 1： > 50% 直径缩小 (意味着’出现了疾病’) 使用的技术 Apache Spark：...Spark SQL： Spark的类SQL API，支持数据帧 (和Python的Pandas library几乎相同，但它运行在一个完整的分布式数据集，因此并不所有功能类似)。...原始数据文件用parquet格式被解析和存储。这大大加快了聚合查询的速度。一个列式存储格式在只获取需要的列的数据时大有帮助，也因此大大减少磁盘I / O消耗。...现在，使用Apache Spark加载测试数据到一个RDD。 对测试数据做模型适配和清除。 使用spark mllib从存储空间加载模型。 使用模型对象来预测疾病的出现。
业务逻辑处理器 从 Source reader 带入 Spark 数据帧的数据将采用原始格式。为了使其可用于分析，我们需要对数据进行清理、标准化和添加业务逻辑。...• 地理点数据处理：将地理点数据处理为 Parquet 支持的格式。 • 列标准化：将所有列名转换为蛇形大小写并展平任何嵌套列。...键生成器 Hudi 中的每一行都使用一组键表示，以提供行级别的更新和删除。Hudi 要求每个数据点都有一个主键、一个排序键以及在分区的情况下还需要一个分区键。 • 主键：识别一行是更新还是新插入。...对来自 CDC 管道的事件进行排序变得很棘手，尤其是在同一逻辑处理多种类型的流时。为此，我们编写了一个键生成器类，它根据输入数据流源处理排序逻辑，并提供对多个键作为主键的支持。...Schema写入器 一旦数据被写入云存储，我们应该能够在我们的平台上自动发现它。为此，Hudi 提供了一个模式编写器，它可以更新任何用户指定的模式存储库，了解新数据库、表和添加到数据湖的列。
如概念部分所述，增量处理所需要的 一个关键原语是增量拉取（以从数据集中获取更改流/日志）。您可以增量提取Hudi数据集，这意味着自指定的即时时间起， 您可以只获得全部更新和新行。...将此设置为大于0的值，将包括在fromCommitTime之后仅更改指定提交次数的记录。如果您需要一次赶上两次提交，则可能需要这样做。...通常，您的spark作业需要依赖hudi-spark或hudi-spark-bundle-x.y.z.jar， 它们必须位于驱动程序和执行程序的类路径上（提示：使用--jars参数）。...], classOf[org.apache.hadoop.fs.PathFilter]); 如果您希望通过数据源在DFS上使用全局路径，则只需执行以下类似操作即可得到Spark数据帧。...| API | 描述 | | read(keys) | 使用Hudi自己的索通过快速查找将与键对应的数据作为DataFrame读出 | | filterExists() | 从提供的RDD[HoodieRecord
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