在使用 Java 编程语言时，最常见的痛处之一是在存取空引用 (null reference) 成员时，系统会报出 NullPointerException。Kotlin 可有效地避免这问题的发生，它通过将可空类型 (nullable type) 与非空类型 (non-nullable type) 汇入类型系统，帮助您消除代码中的 NullPointerException 错误，从而提升 app 的整体质量。Kotlin 代码调用写入 Java 语言中的 API 时，会依靠上述 API 中的可空性注解来决定每个参数的可空性，以及返回值类型。未注解的参数和返回值类型将被视为平台类型，从而弱化 Kotlin 的空值安全保证。
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。StructType是StructField的集合，它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Couchbase教程五（Spring中国教育管理中心）
原标题：Spring认证|使用 Spring Data Repositories（中）来源：（Spring中国教育管理中心）
在这篇文章中，我们将讨论发布于 TypeScript 2.0 中的 non-nullable 类型，这是对类型系统的一个重大的改进，该特性可对 null 和 undefined 的检查。cannot read property 'x' of undefined 和 undefined is not a function 在 JS 中是非常常见的错误,non-nullable 类型可以避免此类错误。 null 和 undefined 的值 在 TypeScript 2.0 之前，类型检查器认为 null 和 undefined 是每种类型的有效值。基本上，null 和 undefined 可以赋值给任何东西。这包括基本类型，如字符串、数字和布尔值: let name: string; name = "Marius"; // OK name = null; // OK name = undefined; // OK let age: number; age = 24; // OK age = null; // OK age = undefined; // OK let isMarried: boolean; isMarried = true; // OK isMarried = false; // OK isMarried = null; // OK isMarried = undefined; // OK 以 number 类型为例。它的域不仅包括所有的IEEE 754浮点数，而且还包括两个特殊的值 null 和 undefined 对象、数组和函数类型也是如此。无法通过类型系统表示某个特定变量是不可空的。幸运的是，TypeScript 2.0 解决了这个问题。 严格的Null检查 TypeScript 2.0 增加了对 non-nullable 类型的支持，并新增严格 null 检查模式，可以通过在命令行上使用 ——strictNullChecks 标志来选择进入该模式。或者，可以在项目中的 tsconfig.json 文件启用 strictnullcheck 启用。 { "compilerOptions": { "strictNullChecks": true // ... } } 在严格的 null 检查模式中，null 和 undefined 不再分配给每个类型。null 和undefined 现在都有自己的类型，每个类型只有一个值
近日由于工作需要，突击学了一下PySpark的简单应用。现分享其安装搭建过程和简单功能介绍。
我对 C# 钟爱有加，我认为它严谨的语言设计非常棒。尽管如此，就目前而言，即使在 C# 版本 7 发布后，此语言也仍称不上完美。我这里指的是，尽管有理由期望 C# 会一直不断添加新功能，但遗憾的是，同时也存在着一些问题。
原标题：Spring认证|Spring Data JPA 参考文档二(内容来源：Spring中国教育管理中心）
本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。
互操作就是在Kotlin中可以调用其他编程语言的接口，只要它们开放了接口，Kotlin就可以调用其成员属性和成员方法，这是其他编程语言所无法比拟的。同时，在进行Java编程时也可以调用Kotlin中的API接口。
想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。
在去年 5 月的 I/O 开发者大会上，我们正式宣布 Kotlin 优先 (Kotlin First) 的这一重要理念，Kotlin 将成为 Android 开发者的首选语言。目前，在排名前 1,000 位的 Android 应用中，已有超过 60％ 正在使用 Kotlin 进行开发。为什么 Kotlin 受到这么多开发者的喜爱呢？这里就不得不提 Kotlin 在可空性方面的优势了。Kotlin 将可空性直接融合到了类型系统中，这意味着开发者在声明一个参数时，需要提前说明该参数能否接纳 null 值。本文将带您了解 Android 11 SDK 引入了哪些变更，以便在 API 中显示更多的可空性信息。此外，我们还将介绍一些实用方法与技巧，帮助您做好准备，顺利应对 Kotlin 中的可空性问题。
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，它是容错、不可变的 分布式对象集合。
将Hadoop配置成伪分布式，将多个节点放在同一台电脑上。HDFS中包含两个重要的组件：namenode和datanode
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象； 它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。 从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。
随着.NET Core 3.0 Preview 7的发布，C＃8.0已被认为是“功能完整”的。这意味着它们的最大亮点Nullable Reference Types，在行为方面也被锁定在.NET Core版本中。它将在C＃8.0之后继续改进，但现在可以认为它与C＃8.0的其余部分一样是稳定的。
Structured Streaming将实时数据视为一张正在不断添加数据的表。
在哪个文件下面更改？spark-env.sh中增加YARN_CONF_DIR的配置目录
事实上。有两个名为PySpark的概念。一个是指Sparkclient内置的pyspark脚本。而还有一个是指Spark Python API中的名为pyspark的package。
命令 , 安装 PySpark , 安装过程中 , 需要下载 310 M 的安装包 , 耐心等待 ;
Python for Spark显然比Scala慢。然而，易于学习，并且受益于我最喜爱的库。在我看来，Python是大数据/机器学习领域中原型设计的完美语言。
概述 Apache Spark是一种快速和通用的集群计算系统。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持一般执行图的优化引擎。Zeppelin支持Apache Spark
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本文讨论了使用PySpark实现词频-逆文档频率（TF-IDF）加权对客户漏斗中的事件进行特征构建，以便为机器学习预测购买提供支持。
Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
本章内容包括： 处理 null 的可空类型和语法 基本数据类型和它们对应的Java类型 Kotlin 的集合，以及它们和Java的关系 6.1 可空性 /**-----------
在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。在这篇文章中，笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。
DataFrame可以翻译成数据框，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力。
PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！
在 PySpark 中 RDD 对象 提供了一种 数据计算方法 RDD#map 方法 ;
RDD#filter 方法 可以 根据 指定的条件 过滤 RDD 对象中的元素 , 并返回一个新的 RDD 对象 ;
首先确保安装了python 2.7 ,强烈建议你使用Virtualenv方便python环境的管理。之后通过pip 安装pyspark
RDD 英文全称为 " Resilient Distributed Datasets " , 对应中文名称 是 " 弹性分布式数据集 " ;
PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON 文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache Spark 3.0.0正式发布！
本地内部集群资源有限，简单的数据处理跑了3天。HPC上有很多计算资源，出于先吃锅里的再吃碗里的思想，琢磨先充分利用共有资源。简单调研下，也不是很复杂的事情。
官网下载http://spark.apache.org/downloads.html，遇到加载不了选项框的情况可以尝试用手机打开网址获取下载链接后下载
print(“释放缓存之后，直接从rdd的依赖链重新读取”) print(join_result_rdd.count())
大家应该都用Python进行过数据分析吧，Pandas简直就是数据处理的第一利器。但是不知道大家有没有试过百万级以上的数据，这时候再用Pandas处理就是相当的慢了。
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache SparkTM 3.0.0正式发布！
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
pyspark 包介绍 子包 pyspark.sql module pyspark.streaming module pyspark.ml package pyspark.mllib package 内容 PySpark是针对Spark的Python API。根据网上提供的资料，现在汇总一下这些类的基本用法，并举例说明如何具体使用。也是总结一下经常用到的这些公有类的使用方式。方便初学者查询及使用。 Public 类们: SparkContext: Spark 功能的主入口。 RDD: 弹性分布式数
Hudi支持Spark-2.x版本，你可以点击如下链接安装Spark，并使用pyspark启动
Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。
为什么要学习Spark？作为数据从业者多年，个人觉得Spark已经越来越走进我们的日常工作了，无论是使用哪种编程语言，Python、Scala还是Java，都会或多或少接触到Spark，它可以让我们能够用到集群的力量，可以对BigData进行高效操作，实现很多之前由于计算资源而无法轻易实现的东西。网上有很多关于Spark的好处，这里就不做过多的赘述，我们直接进入这篇文章的正文！
Meta 发布了一篇博客表示，正在将其 Android 应用的 Java 代码迁移到 Kotlin，并分享了这一过程中的一些经验。
在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH中使用PySpark分布式运行GridSearch算法》，本篇文章Fayson主要介绍如何在CDSW上向CDH集群推送Gridsearch算法进行分布式计算。
pyspark: • pyspark = python + spark • 在pandas、numpy进行数据处理时，一次性将数据读入 内存中，当数据很大时内存溢出，无法处理；此外，很 多执行算法是单线程处理，不能充分利用cpu性能 spark的核心概念之一是shuffle，它将数据集分成数据块， 好处是： • 在读取数据时，不是将数据一次性全部读入内存中，而 是分片，用时间换空间进行大数据处理 • 极大的利用了CPU资源 • 支持分布式结构，弹性拓展硬件资源。
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