-- function onsub() { //生成新月的字符串 var nian=Number(document.all("ListBox1",0).value.substring...(document.all("ListBox1",0).selectedIndex==document.all("ListBox1",0).length-1)) //不是最后一项 {...options(document.all("ListBox1",0).selectedIndex+1).text==newny) return confirm("您将要创建数据的月份...; } return confirm("您将要创建 " +newny+" 的数据，是否继续？"); } !-->
但对研究者而言，想要上手研究扩展现实领域，还需要耗费不少时间、精力去解决繁琐的环境配置、不同代码库的底层规范以及代码库之间串接的问题。...作为AR领域的基础设施，团队提供了在iPhone端可实时交互的移动端应用。...XRLocalization采用模块化的设计，并提供了一套层次化视觉定位算法，使其能够在大尺度场景下实现高效、精准且鲁棒的定位。...团队表示，欢迎任何形式的贡献，可以在wishlist中添加想要复现的算法，可以在issue中报告问题，也可以PR提交修改，甚至还可以加入他们。...当XR真正走进千家万户时，团队希望里面能有他们的一行代码。 代码库地址：https://github.com/openxrlab 后续，团队也将接连推出各个代码库更加详细的设计介绍和使用教程。
（2）RCFile RCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。 它遵循“先按列划分，再垂直划分”的设计理念。当查询过程中，针对它并不关心的列时，它会在IO上跳过这些列。...需要说明的是，RCFile在map阶段从远端拷贝仍然是拷贝整个数据块，并且拷贝到本地目录后RCFile并不是真正直接跳过不需要的列，并跳到需要读取的列， 而是通过扫描每一个row group的头部定义来实现的...它的文件格式更为紧凑，若要读取大量数据时，Avro能够提供更好的序列化和反序列化性能。并且Avro数据文件天生是带Schema定义的，所以它不需要开发者在API 级别实现自己的Writable对象。...首先，RCFile具备相当于行存储的数据加载速度和负载适应能力；其次，RCFile的读优化可以在扫描表格时避免不必要的列读取，测试显示在多数情况下，它比其他结构拥有更好的性能；再次，RCFile使用列维度的压缩...为了避免重复造轮子，下面的生成 RCFile 的 mapreduce 代码调用了 hive 和 hcatalog 的相关类，注意你在测试下面的代码时，你的 hadoop、hive、hcatalog 版本要一致
1.2 ●Spark SQL 的特点 1.易整合 可以使用java、scala、python、R等语言的API操作。 2.统一的数据访问 连接到任何数据源的方式相同。...shell执行下面命令，读取数据，将每一行的数据使用列分隔符分割 打开spark-shell /export/servers/spark/bin/spark-shell 创建RDD val lineRDD...(update相当于在每一个分区中的运算) merge：全局聚合(将每个分区的结果进行聚合) evaluate：计算最终的结果 ●代码演示 package cn.itcast.sql import org.apache.spark.SparkContext...即在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。...开窗用于为行定义一个窗口(这里的窗口是指运算将要操作的行的集合)，它对一组值进行操作，不需要使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。
schema .load() 读取模式有以下三种可选项： 读模式描述permissive当遇到损坏的记录时，将其所有字段设置为 null，并将所有损坏的记录放在名为 _corruption...2.1 读取CSV文件 自动推断类型读取读取示例： spark.read.format("csv") .option("header", "false") // 文件中的第一行是否为列的名称...同理所有大于 500 的数据被分配在 9 分区，即最后一个分区。...，所以其使用的比较少，读写操作如下： 7.1 读取Text数据 spark.read.textFile("/usr/file/txt/dept.txt").show() 7.2 写入Text数据 df.write.text...这意味着当您从一个包含多个文件的文件夹中读取数据时，这些文件中的每一个都将成为 DataFrame 中的一个分区，并由可用的 Executors 并行读取。
前言 我们知道在jni中执行一个java函数需要调用几行代码才行，如 jclass objClass = (*env).GetObjectClass(obj); jmethodID methodID...java函数就会产生大量的上述代码，由此我产生了一个开发封装这些操作的工具类，以便大量简化我们的开发。...函数的时候，就一行代码就可以搞定了，比如String.length()： jint len = callIntMethod(env, str, "length", "()I") 这样就可以大大减少了代码量...我考虑两种方法来解决这个问题，一种是保证编译不报错，因为运行时不会执行的代码，只要通过编译就可以。另外一种是不同的类型编译不同的代码。...总结 上面我们仅仅是实现了调用普通函数的工具，根据这个思路我们还可以实现调用静态函数、获取成员变量、赋值成员变量等，这样当我们在进行jni开发的时候，如果需要对java对象或类进行操作，只需要一行代码就可以了
所以在做一个整体的项目时候，一般还是以Java为主，只有在涉及到迭代式计算采用到Scala这样到函数式编程。...，而DataSet中每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class 之后可以自由获得每一行信息。...save ("…")：在"csv"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入保存数据的路径。...目的：Spark读写Json数据，其中数据源可以在本地也可以在HDFS文件系统注意：这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串。...-5.1.27-bin.jar注意：每次启动时指定JDBC jar包路径很麻烦，我们可以选择将JDBC的驱动包放置在spark的lib目录下，一劳永逸。
String] = sc.textFile("data/input/words.txt") //3.处理数据,每一行按" "切分,每个单词记为1,按照单词进行聚合 //...String] = sc.textFile(args(0)) //3.处理数据,每一行按" "切分,每个单词记为1,按照单词进行聚合 //3.1每一行按" "切分 ... //6.关闭 sc.stop() } } 打成jar包 改名 上传jar包 上传至HDFS文件系统目录【/spark/apps/】下，方便在其他机器提交任务时也可以读取...版[了解] 说明: Scala中函数的本质是对象 Java8中函数的本质可以理解为匿名内部类对象,即Java8中的函数本质也是对象 Java8中的函数式编程的语法,lambda表达式 (参数)->{函数体...每一行按照" "切割 //java8中的函数格式: (参数列表)->{函数体;} 注意:原则也是能省则省 //public interface FlatMapFunction
在Spark中，也支持Hive中的自定义函数。...defaultValue:field, DataTypes.StringType); //读取文件 JavaRDD lines = sc.textFile...这里我直接用的java8的语法写的，如果是java8之前的版本，需要使用Function2创建匿名函数。 再来个自定义的UDAF—求平均数 先来个最简单的UDAF，求平均数。...Object evaluate(Row buffer) { return buffer.getInt(1)/buffer.getInt(0); } } 使用的时候，需要先注册，然后在...这样写，其实也能应付需求了，但是代码显得略有点丑陋。还是不如SparkSQL看的清晰明了... 所以我们再尝试用SparkSql中的UDAF来一版！
2）-q 不显示处理信息 3）-v 显示详细的处理信息 4）-c Number 从 Number 字节位置读取指定文件 5）-n Number 从 Number 行位置读取指定文件 6）-m...#把 textfile1 的档案内容加上行号后输入 textfile2 这个档案里 6）cat -b textfile1 textfile2 >> textfile3 #把 textfile1 和 textfile2...cat相反，cat是由第一行到最后一行连续显示，而tac是由最后一行到第一行反向显示。...－l：查询多文件时只输出包含匹配字符的文件名。 －n：显示匹配行及 行号。 －s：不显示不存在或无匹配文本的错误信息。 －v：显示不包含匹配文本的所有行。...ag -w PATTERN： 全匹配搜索，只搜索与所搜内容完全匹配的文本。 ag --java PATTERN： 在java文件中搜索含PATTERN的文本。
第一行读取内存中的文件内容，读取操作是Transformation操作，因此不会有任何作业执行。...有几种不同级别的持久化： 持久化级别 说明 MEMORY_ONLY 将 RDD 以 Java 对象的形式存储在 JVM 中。...这通常比 Java 对象更具空间效率，但是这种方式读取数据会消耗更多的CPU。...以下是使用上述存储级别持久保存RDD的代码。如上所述可以更改存储级别： textFile.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) 3....Checkpoint 最后一个是Checkpoint，这是在作业执行期间发生故障时对RDD分区的一种重用。在具有数百个节点的集群环境中运行时，节点故障很有可能发生。
但是这样做有两个主要的弱点： 当一行中有很多列，而我们只需要其中很少的几列时，我们也不得不把一行中所有的列读进来，然后从中取出一些列。这样大大降低了查询执行的效率。...基于多个列做压缩时，由于不同的列数据类型和取值范围不同，压缩比不会太高。 垂直的列存储结构： 列存储是将每列单独存储或者将某几个列作为列组存在一起。列存储在执行查询时可以避免读取不必要的列。...只会读取该行组的一行。...懒加载： 数据存储到表中都是压缩的数据，Hive 读取数据的时候会对其进行解压缩，但是会针对特定的查询跳过不需要的列，这样也就省去了无用的列解压缩。...程序可以借助 ORC 提供的索引加快数据查找和读取效率。程序在查询 ORC 文件类型的表时，会先读取每一列的索引信息，将查找数据的条件和索引信息进行对比，找到满足查找条件的文件。
小伙伴们在批阅的过程中，如果觉得文章不错，欢迎点赞、收藏、关注哦。三连即是对作者我写作道路上最好的鼓励与支持！...前言在Java开发中，常常需要读取文件或者网络流等数据源，Reader类提供了一种方便的方式去读取字符流。本文将介绍Java中Reader类的详细用法和应用场景。...最后，关闭Reader对象。总之，该代码演示了如何使用Java中的Reader类读取字符流并进行基本操作，包括标记和重置流的位置以及选择性读取部分字符。......本文对Reader类的基本概念及其应用场景进行了介绍，并详细解析了其源代码。同时，本文也分析了Reader类的优缺点，提醒读者在使用时需要注意其阻塞问题和不能直接读取字节流等特性。...最后，本文还提出了Reader类的单元测试用例。整体而言，掌握Reader类的基本用法对Java开发人员来说非常重要。
因此，随着Java 8增加了lambda表达式，他们更新了Spark的API。Spark 1.0将提供Java 8 lambda表达式支持，而且与Java的旧版本保持兼容。该版本将在5月初发布。...文中举了两个例子，用于说明Java 8如何使代码更简洁。第一个例子是使用Spark的filter和count算子在一个日志文件中查找包含“error”的行。...long numErrors = lines.count(); 当代码更长时，对比更明显。...文中给出了第二个例子，读取一个文件，得出其中的单词数。...在Java 7中，实现代码如下： JavaRDD lines = sc.textFile("hdfs://log.txt"); //将每一行映射成多个单词 JavaRDD
(in)与输出流(out) · 按流的功能可分为节点流(Node)和过滤流(Filter) 在Java中，字节流一般适用于处理字节数据(诸如图片、视频),字符流适用于处理字符数据(诸如文本文件)，但二者并没有严格的功能划分... 注意：read方法返回 int 类型 返回读入字节数组的长度，如果读取到文件末尾的时候，则返回-1 代码演示按字节读取到控制台： 四步走：1.导入相关类 2.创建字节流对象 3...读取文 件的时候最后可能没有写满数组 4)使用BufferedReader读取文本文件 （增强） BufferedReader类是Reader类的子类 ...} } } } } 提示：如果不希望Student类某一属性被序列化可使用 transient 修饰 biu ～biu ～ biu ～ 注：最后在提一句...：使用序列化操作时，一定要将准备序列化的类或数据声明为可序列化操作！！！！
RDD我认为有两类： 输入RDD,典型如KafkaRDD,JdbcRDD 转换RDD，如MapPartitionsRDD 我们以下面的代码为例做分析： sc.textFile("abc.log").map...().saveAsTextFile("") textFile 会构建出一个NewHadoopRDD, map函数运行后会构建出一个MapPartitionsRDD saveAsTextFile触发了实际流程代码的执行...NewHadoopRDD则会略多些，因为属于数据源，读取文件，假设读取文件的buffer是1M，那么最多也就是partitionNum*1M 数据在内存里 saveAsTextFile也是一样的，往HDFS...如果你写了这样一个代码： sc.textFile("abc.log").map().map().........map().saveAsTextFile("") 有成千上万个map,很可能就堆栈溢出了。...每个Stage都可以走我上面的描述，让每条数据都可以被N个嵌套的函数处理，最后通过用户指定的动作进行存储。
Standalone-cluster 提交任务方式 提交命令 真实提交时必须将这个命令修改成一行然后运行 ....执行流程 每一个map task将不同结果写到不同的buffer中，每个buffer的大小为32K。buffer起到数据缓存的作用。 每个buffer文件最后对应一个磁盘小文件。...大聚和的时候 上一次聚合后的值 * buffer2.getInt(0) : 这次计算传入进来的update的结果 * 这里即是：最后在分布式节点完成后需要进行全局级别的Merge...) { buffer.update(0, 0); } /** * 最后返回一个和DataType的类型要一致的类型，返回UDAF最后的计算结果 */...(一般在Spark集群中运行,将任务提交至集群中运行) 开窗函数格式： row_number() over (partitin by XXX order by XXX) java代码 SparkConf
接着上篇文章，我们继续来学习 Java 中的字节流操作。...DEFAULT_BUFFER_SIZE 规定了默认缓冲区的大小，即 buf 的数组长度。MAX_BUFFER_SIZE 指明了缓冲区的上限。 count 指向缓冲数组中最后一个有效字节索引后一位。...skip 方法用于跳过指定长度的字节数进行文件流的继续读取： public synchronized long skip(long n){ //..... } 注意一点的是，skip 方法尽量去跳过...最后要说一说这个 close 方法： public void close() throws IOException { byte[] buffer; while ( (buffer =...---- 文章中的所有代码、图片、文件都云存储在我的 GitHub 上： (https://github.com/SingleYam/overview_java)
/conf/spark-env.sh） ，在最后面加上如下一行： export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath.../README 文件新建一个 RDD，代码如下（本文出现的 Spark 交互式命令代码中，与位于同一行的注释内容为该命令的说明，命令之后的注释内容表示交互式输出结果）： val textFile = sc.textFile...[1] at textFile at :27 scala 代码中通过 “file://” 前缀指定读取本地文件。...例如，通过使用 Math.max() 函数（需要导入 Java 的 Math 库），可以使上述代码更容易理解： import java.lang.Math textFile.map(line => line.split...在 Spark shell 启动时，输出日志的最后有这么几条信息 16/01/16 13:25:41 INFO repl.SparkILoop: Created spark context..
， 假设我在机器hdp-05中提交了蒙特卡罗求Pi任务 在执行任务的过程中，给集群中的所有机器输入jps，查看后台java任务都有哪些？...在准备工作时，这些进程都准备好了【实际上该过程底层就是创建SparkContext的过程】 注意： 如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行...Spark先与namenode通信，找到数据存在哪些datanode中，最后从具体的datanode中读取数据。...RDD(弹性分布式数据集) val lines: RDD[String] = sc.textFile(args(0)) //返回的结果是读取的一行行文件数据集 //4.切分压平...在我们上文在写Spark程序的时候我并没有指定以后生成多少个结果文件？那么为什么最终是三个结果文件呢？
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