Spark1.6中使用的是Scala2.10。Spark2.0版本以上使用是Scala2.11版本。...Int 返回列表的长度 29 def map[B](f: (A) => B): List[B] 通过应用函数以g这个列表中的所有元素构建一个新的集合 30 def max: A 查找最大的元素 31 def...B](that: Seq[B], offset: Int): Boolean 测试该列表中是否包含给定的索引处的给定的序列 37 def sum: A 概括这个集合的元素 38 def tail: List...B](f: (A) => B): immutable.Set[B] 通过给定的方法将所有元素重新计算 31 def max: A 查找最大元素 32 def min: A 查找最小元素 33 def...隐式转换作用就是：当调用方法时，不必手动传入方法中的隐式参数，Scala会自动在作用域范围内寻找隐式值自动传入。
@2) 2.Hash分区 HashPartitioner分区的原理：对于给定的key，计算其hashCode，并除以分区的个数取余，如果余数小于0，则用余数+分区的个数（否则加0），最后返回的值就是这个...RangePartitioner作用：将一定范围内的数映射到某一个分区内，尽量保证每个分区中数据量的均匀，而且分区与分区之间是有序的，一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或者大，但是分区内的元素是不能保证顺序的...简单的说就是将一定范围内的数映射到某一个分区内。...实现过程为： 第一步：先重整个RDD中抽取出样本数据，将样本数据排序，计算出每个分区的最大key值，形成一个Array[KEY]类型的数组变量rangeBounds； 第二步...1）numPartitions: Int:返回创建出来的分区数。 2）getPartition(key: Any): Int:返回给定键的分区编号(0到numPartitions-1)。
从 Spark 2.3.0 版本开始，Kafka 0.8 支持已被弃用Stable(稳定版)语言支持Scala, Java, PythonScala, JavaReceiver DStreamYesNoDirect...>spark-streaming_${scala.version} ${spark.version} 给定的 broker 里查找其他 broker 的信息。...其中服务器地址、键序列化器和值序列化器是必选的，其他配置是可选的。其余可选的配置项如下： 1. fetch.min.byte 消费者从服务器获取记录的最小字节数。...3. max.partition.fetch.bytes 分区返回给消费者的最大字节数。 4. session.timeout.ms 消费者在被认为死亡之前可以与服务器断开连接的时间。
查看 RDD 的分区 1. value RDD 的分区器 scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(10)) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...[org.apache.spark.Partitioner] = None 2. key-value RDD 的分区器 scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(("...HashPartitioner HashPartitioner分区的原理：对于给定的key，计算其hashCode，并除以分区的个数取余，如果余数小于 0，则用余数+分区的个数（否则加0），最后返回的值就是这个...简单的说就是将一定范围内的数映射到某一个分区内。...实现过程为： 第一步：先从整个 RDD 中抽取出样本数据，将样本数据排序，计算出每个分区的最大 key 值，形成一个Array[KEY]类型的数组变量 rangeBounds；(边界数组).
DataFrame 2.1 创建 在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的...如果想应用范围内仍有效，可以使用全局表。注意使用全局表时需要全路径访问,如：global_temp：people。...= [name: string, age: int] 3）通过编程的方式(了解) 导入所需的类型 scala> import org.apache.spark.sql.types._ import...import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.Row 根据给定的类型创建二元组RDD scala> val data =...[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[6] at map at :33 根据数据及给定的schema创建DataFrame
列表 //key和value的序列化方式，因为需要网络传输所以需要序列化 props.setProperty("key.serializer", StringSerializer.class.getName...{Level, Logger} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream...object JPools { private val poolConfi = new GenericObjectPoolConfig() poolConfi.setMaxIdle(5) //最大的空闲连接...连接池中最大的空闲连接数，默认为8 poolConfi.setMaxTotal(2000) //支持最大的连接数 默认为8 //连接池是私有的 不能对外公开访问 private...(查找Redis中保存的groupId的Offset) package day14 import java.util import org.apache.kafka.common.TopicPartition
前言 博客主页：红目香薰_CSDN博客-大数据,计算机理论,MySQL领域博主 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN✍ 2022年最大愿望：【服务百万技术人次】 初始环境地址：【spark...替换此字符串所有匹配给定的正则表达式的子字符串 31 String replaceFirst(String regex, String replacement) 使用给定的 replacement 替换此字符串匹配给定的正则表达式的第一个子字符串...32 String[] split(String regex) 根据给定正则表达式的匹配拆分此字符串 33 String[] split(String regex, int limit) 根据匹配给定的正则表达式来拆分此字符串...36 CharSequence subSequence(int beginIndex, int endIndex) 返回一个新的字符序列，它是此序列的一个子序列 37 String substring(...x) 返回指定类型参数的字符串表示形式 总结 到这里有关一天学完spark的Scala基础语法教程六、字符串(idea版本)就结束了 希望能对大家有所帮助。
写在前面 本文基于Spark 3.2.0 Scala的RDD API，内容来源主要由官方文档整理，文中所整理算子为常用收录，并不完全。...其中每个键的值使用给定的组合函数和中性的"零"值进行聚合。...使用给定的分区器对输出RDD进行分区。...参考文献 [1] RDD.scala官方实例：https://github.com/apache/spark/blob/v3.2.0/core/src/main/scala/org/apache/spark.../spark/blob/v3.2.0/core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/PairRDDFunctions.scala#L525 [5] Tom White
列表[Int]的两个列表xs和ys的以下操作是合法的： xs <= ys 前提是下面定义的隐式方法list2ordered和int2ordered在范围内： implicit def list2ordered...例如，当调用期望java.lang.Integer的Java方法时，可以自由地传递一个scala.Int。...show方法，此时编译器就会在作用域范围内查找能使其编译通过的隐式视图，找到RDD2DF的隐式转换方法后，会先进行隐式转换，之后调用show方法。...隐式转换，对我们了解spark及spark相关产品源码，如mongodb，redis等于spark结合实现源码原理有着至关重要的作用。...除了前面讲的spark源码系列之累加器实现机制及自定义累加器>用到了demo3，后面讲mongodb结合spark的源码及spark的源码都用到demo2和demo1这两种情况了。
列表[Int]的两个列表xs和ys的以下操作是合法的： xs <= ys 前提是下面定义的隐式方法list2ordered和int2ordered在范围内： implicit def list2ordered...例如，当调用期望java.lang.Integer的Java方法时，可以自由地传递一个scala.Int。...show方法，此时编译器就会在作用域范围内查找能使其编译通过的隐式视图，找到RDD2DF的隐式转换方法后，会先进行隐式转换，之后调用show方法。...这个在spark内部使用也是非常广泛，比如前面发表的文章spark累加器原理，自定义累加器及陷阱就用到了。 如果方法有多个隐式参数，只需一个implicit修饰即可。...隐式转换，对我们了解spark及spark相关产品源码，如mongodb，redis等于spark结合实现源码原理有着至关重要的作用。
虽然编码器和标准的序列化都负责将一个对象序列化成字节, 编码器是动态生成的代码, 并且使用了一种允许 Spark 去执行许多像 filtering, sorting 以及 hashing 这样的操作,...不需要将字节反序列化成对象的格式....因此，表中的所有行将被分区并返回。此选项仅适用于读操作。 numPartitions 在表读写中可以用于并行度的最大分区数。这也确定并发JDBC连接的最大数量。...) 配置执行连接时将广播给所有工作节点的表的最大大小（以字节为单位）。...无限精度的小数列不再支持，而不是 Spark SQL 最大精度为 38 。当从 BigDecimal 对象推断模式时，现在使用（38，18）。
scala export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin 3，下载spark，这里推荐下载spark源码，自己编译所需对应的hadoop版本，虽然spark官网也提供了二进制的包...http://spark.apache.org/downloads.html 4，编译spark 这里需要注意，默认的spark编译，使用的是scala2.10的版本，一定要确保你所有使用的scala...在大版本2.10.x范围内一致，否则在某些情况下可能会出现莫名其妙的问题。...我这里用的是spark1.4.0的版本，所以只能用scala2.11.x的版本，这就需要重新编译spark了，另一个原因也需要和对应的haodop版本编译对应。...它告诉我们有客户端和服务端的序列化版本不一致，意思就是说，你的scala或者是hadoop的版本等跟服务器上的可能不一致，所以安装时务必要确定所有的软件版本号一致。
依赖（采用scala 2.12.x版本） xml org.apache.spark spark-core...给定一个由(键，事件)对构成的 DStream，并传递一个指定如何根据新的事件 更新每个键对应状态的函数，它可以构建出一个新的 DStream，其内部数据为(键，状态) 对。...updateStateByKey() 的结果会是一个新的 DStream，其内部的 RDD 序列是由每个时间区间对应的(键，状态)对组成的。...基于窗口的操作会在一个比 StreamingContext 的批次间隔更长的时间范围内，通过整合多个批次的结果，计算出整个窗口的结果。 ?...（3）saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])：以Java对象序列化的方式将Stream中的数据保存为 SequenceFiles .
Spark 依赖 Scala Java Python Spark 2.2.0 默认使用 Scala 2.11 来构建和发布直到运行。...（当然，Spark 也可以与其它的 Scala 版本一起运行）。为了使用 Scala 编写应用程序，您需要使用可兼容的 Scala 版本（例如，2.11.X）。...(Java and Scala) 使用 Java 序列化（serialization）以简单的格式（simple format）编写数据集的元素，然后使用 SparkContext.objectFile...MEMORY_ONLY_SER (Java and Scala) 将 RDD 以序列化的 Java 对象的形式进行存储（每个分区为一个 byte 数组）。...Spark 会自动广播出每个 stage（阶段）内任务所需要的公共数据。这种情况下广播的数据使用序列化的形式进行缓存，并在每个任务运行前进行反序列化。
WHAT CacheManager 是 Spark SQL 中内存缓存的管理者，在 Spark SQL 中提供对缓存查询结果的支持，并在执行后续查询时自动使用这些缓存结果。...IndexedSeq IndexedSeq表示保证不可变的索引序列。 索引序列支持恒定时间或接近恒定时间的元素访问和长度计算。 它们是根据用于索引和长度的抽象方法定义的。...索引序列不会给Seq添加任何新方法，但可以有效实现随机访问模式 IndexedSeq 的默认实现是一个 scala.Vector CachedData 如果说IndexedSeq是一个容器的话，那么CachedData...canonicalized 是在 QueryPlan.scala 中被定义的 /** * 返回一个计划，在该计划中，已尽最大努力以一种保留 * 结果但消除表面变化（区分大小写、交换操作顺序、表 *...AttributeReference中的exprId，规范化给定表达式中的exprId。
2025-02-08：找出有效子序列的最大长度Ⅰ。用go语言，给定一个整数数组 nums，我们需要找出其最长的“有效子序列”的长度。...有效子序列的定义为：一个长度为 x 的子序列需要满足以下条件：对于子序列中的任意连续两个元素，前两个元素之和的奇偶性（即 (sub[i] + sub[i+1]) % 2）在整个子序列中保持一致。...也就是说，所有相邻元素之和的奇偶性都应该相同。 简而言之，我们要找出从数组中提取的符合这些条件的最长的子序列，并返回这个子序列的长度。 2 的较大值。 4.返回 ans 作为最长有效子序列的长度。...5.在 main 函数中，给定数组 nums := []int{1, 2, 3, 4}，调用 maximumLength(nums) 函数并打印结果。
Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。...其底层采用Scala这种函数式语言书写而成，并且所提供的API深度借鉴Scala函数式的编程思想，提供与Scala类似的编程接口。 图1-2为Spark的处理流程（主要对象为RDD）。...这样，熟悉Hive QL或者SQL的用户可以基于Shark进行快速的Ad-Hoc、Reporting等类型的SQL查询。Shark底层复用Hive的解析器、优化器以及元数据存储和序列化接口。...用户可以在Spark上直接书写SQL，相当于为Spark扩充了一套SQL算子，这无疑更加丰富了Spark的算子和功能，同时Spark SQL不断兼容不同的持久化存储（如HDFS、Hive等），为其发展奠定广阔的空间...（8）BlinkDB BlinkDB是一个用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎。它允许用户通过在查询准确性和查询响应时间之间做出权衡，完成近似查询。其数据的精度被控制在允许的误差范围内。
一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。...虽然一个规则可以在其输入树上运行任意代码（给定这个树只是一个Scala对象），但最常见的方法是使用一组模式匹配函数来查找和替换子树为特定结构。...Catalyst将测试给定规则适用的树的哪些部分，自动跳过不匹配的子树。这种能力意味着规则只需要对给定优化适用的树进行推理，而不是那些不匹配的树。结果就是，新的操作类型加入到系统时规则无需修改。...2),将命名的属性（如“col”）映射到给定操作符的子节点的输入中。...为了让大家更彻底的了解spark的Catalyst，后面会陆续出文章结合源码及结构图进行讲解，也会讲解涉及到的规则，模式匹配，scala的语法树，Quasiquotes深入和使用。
问题1：SPARK与HADOOP之间的关系？ spark是一种高效处理hadoop分布式数据的处理引擎。借助hadoop的yarn框架，spark就可以运行在hadoop集群中。...spark支持scala、java和python三种语言。 问题3：SPARK目前可以支持多大的集群？ 目前已知的spark最大集群节点数已经超过1000台。...问题4：SPARK中已经缓存的数据不适合存储在内存时，spark如何处理？ spark将数据序列化到磁盘中或者spark重新计算内存中的数据。...和 Programming in Scala.如果你有JAVA开发经验和其他脚本开发经验，那么将程序迁移到scala中就很容易了。...spark目前提供JAVA、scala和python三种API。
这两种操作都可以使用或不适用替换策略，以及根据给定的键值对数据集部分采样。...，Spark可以使用Kryo库更快地序列化队形。...此配置用于在工作节点之间数据传输或将RDD写入到磁盘上时，Spark采用序列化工具。...Spark没有选择Kryo作为默认序列化工具的原因是它要求自定义注册，但我们建议在网络传输量大的应用程序中尝试使用它，自Spark.2.0.0之后，我们在对简单类型，简单类型数组或字符串类型的RDD进行...Spark为Twitter chill库中AllScalaRegistrar函数的许多常用核心Scala类自动使用了Kryo序列化。
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