经常有朋友问我是怎么把社区的PR合到自己分支上的，我之前跟他们介绍的做法是基于PR拉分支，在IDEA中单个文件diff合并。如果是偶尔合下社区代码，这种方式也不算太费事。...3、 设置PR引用，编辑git配置vi .git/config，找到upstream，添加最后一行fetch [remote "upstream"] url = https://github.com...处理，对于这种PR，合并到自己的分支中是非常简单的事情，直接使用git的cherry-pick就可以搞定。...Spark的主干代码每天都有变动，直接对比两个不同的分支变动通常会比较大，我们需要将PR中n次提交的代码的所有变更梳理出来，然后在做整合。...我们以这个PR为例：https://github.com/apache/spark/pull/19301，这个PR实现上还有待改进，但可以正常工作，因此还没合入社区，我们将这个PR合并到my-2.2.0
1M 8份 前端上传大文件时使用 Blob.prototype.slice 将文件切片，并发上传多个切片，最后发送一个合并的请求通知服务端合并切片 服务端接收切片并存储，收到合并请求后使用流将切片合并到最终文件...服务器端 如何将这些切片， 合交成一个， 并且能显示原来的图片 stream 流 可读流， 可写流 chunk 都是一个二进制流文件， Promise.all 来包装每个chunk 的写入 start...fileChunkList.map(({file}, index) => ({ chunk: file, hash: this.container.file.name + '-' + index // 文件名 + 数组下标...) } 复制代码 使用 fs.createWriteStream 创建一个可写流，可写流文件名就是切片文件夹名 + 后缀名组合 将切片通过 fs.createReadStream 创建可读流，传输合并到目标文件中..." }, data: JSON.stringify({ filename, fileHash }) }); return JSON.parse(data); }, async
表是一个具象的概念，应用层面的概念，我们天天说的表是简单的行和列的组合。...1 预备知识：File Format解读 大家熟知的HDFS上的文件格式有Text、Json、Parquet、ORC等，另外，很多数据库系统中的数据都是以特有的文件格式存储，比如HBase的文件格式是HFile...4.上述1～3从理论上定义了Parquet这个文件格式是如何处理复杂数据类型，如何将数据按照一定规则写成一个文件，又是如何记录元数据信息。...这部分工作可能是很多同学比较关注的，目前整个实现方案已经完成，社区也已经将部分PR合并到了master分支，随着其他相关PR都合并到master分支之后，业务就可以使用Flink将数据写入到Iceberg...这个功能主要用于数据合规修正处理。
aggreateByKey输出是(K,U)，可以不同于输入(K, V) ，aggreateByKey的三个参数：zeroValue: U，初始值，比如空列表{} ；seqOp: (U,T)=> U，seq操作符，描述如何将...T合并入U，比如如何将item合并到列表 ；combOp: (U,U) =>U，comb操作符，描述如果合并两个U，比如合并两个列表 ；所以aggreateByKey可以看成更高抽象的，更灵活的reduce...会对每个元素调用toString方法来把每个元素存成文本文件的一行。...使用 map(func()) 遍历 现在，当我们将map（func）方法应用于rdd时，func（）操作将应用于每一行，在这种情况下，func（）操作将被调用1000次。...使用 mapPartition(func()) 遍历 如果我们在rdd上调用mapPartition（func）方法，则func（）操作将在每个分区上而不是在每一行上调用。
最近老有人在qq群或者公众号留言问浪尖如何将Spark Mllib的矩阵或者将一个RDD进行转置操作。...Spark Mllib的矩阵有多种形式，分布式和非分布式，非分布式在这里浪尖就不讲了，很简单，因为他是基于数组的。而分布式存储是基于RDD的，那么问题就又变成了如何将一个RDD进行转置。...要想把一个RDD的行列互换的话，主要思路如下： 1，先转化RDD，给每一行带上唯一的行号(row, rowIndex)。...2，针对RDD的每一行，转化为(value, colIndex)，并整理的到(colIndex.toLong, (rowIndex, value)) 3，进行flatmap 4，步骤3完成后，我们只需要按照...5，完成步骤4后，我们就可以按照每一行的(rowIndex, value)，使用下标和其值构建新的行，保证每一行转换后的顺序。 到此转换完成。
1、对用户的登陆时间进行排序； 2、计算每两个时间的时间差，如果对应的时间差为1天，那么就是连续登陆，如果大于1，则为非连续； 3、统计时间差对应数组中连续为1的最大长度就是最大的连续登陆天数。...那么数据量大的情况下，如何解决呢： 1、可以按照分钟进行存储，数据的主键就是时间戳到分钟级别的，然后统计每分钟第一次访问的用户量，那么一天的数据也就是1440行，每一行存的就是第一次访问时间在这个分钟内的用户量...不过这个场景没有验证过，但是在用户画像的需求中是通过这个逻辑来实现秒级别的查询的。...4集合，但是每一层的都会有具体行为的选择和对应的得分情况。...分析： 1、本身是一个数组，数组的元素是JSON串，基本字段一致，每一层级都是包含基本字符串信息：level，id，lbalel，value，parentID，children。
2、vscode如何配置「注释后自动切换到下一行」？ ① 下载「geddski.macros」插件 ?...④ 打开keybindings.json，将以下json复制到里面 ?...commitB中 drop fabbfb2 commitA pick 556efde 将commitC合并到commitB中 正常情况是只将commitA删除掉，但此时看到git说： ?...)); // [1, 2] console.log(arr) // [3, 4, 5, 6] 9、git删除远程分支 git push origin --delete 10、交换数组中的两个元素...//交换数组中的元素 const swap = (nums, i, j) => { [nums[i], nums[j]] = [nums[j], nums[i]]; } const
[1] 获取record的key和partitionId [2] 将record序列化为二进制，并写的字节数组输出流serBuffer中 [3] 将序列化的二进制数组，分区id, length 作为参数插入到...instead of spark.shuffle.spill.compress, so we need to use // createTempShuffleBlock here; see SPARK...依次读取ShuffleInMemorySorter中long数组的元素，再根据page number和offset信息去ShuffleExternalSorter中读取K-V Pair写入文件, 溢写前先写入...通过缓存转到DiskBlockObjectWriter, 并写入数据，移动指针 最后我们看下，UnsafeShuffleWriter是如何将最后溢写的文件进行合并的？...其整体流程为，所有的数据在插入前都需要序列化为二进制数组，然后再将其插入到数据结构ShuffleExternalSorter中。
Validity：合规性。如字段长度是否合规、枚举值集合是否合规。 Consistency：一致性。如表与表之间在某些字段上是否存在矛盾。...它是基于其开源的另一款组件 Linkis 进行计算任务的代理分发，底层依赖 Spark 引擎，同时可以与其开源的 DataSphereStudio 任务开发平台无缝衔接，也就实现了在任务执行的工作流中嵌入质检任务...那么问题来了： 如何将标准与平台的规则对应起来？ 标准中涉及到的现实场景是否我们可以一一枚举？ 即便我们可以将标准一一细化，数据开发人员是否可以轻松的理解？...涉及到对 Hive 表的加工，必然想到是以 SQL 的方式来实现，通过 Query 和 一系列 Aggregation 操作拿到结果，此结果的结构又可分为以下三类： 二维数组 单行或者单列的一维数组 单行且单列的标量...主要有两种方式： 以大 Json 方式将规则信息打包存储，计算时解析 Json 逐个执行校验。在规则更新时，需要同步调用修改 Json 信息。
使用 StructField 我们还可以添加嵌套结构模式、用于数组的 ArrayType 和用于键值对的 MapType ，我们将在后面的部分中详细讨论。...下面学习如何将列从一个结构复制到另一个结构并添加新列。PySpark Column 类还提供了一些函数来处理 StructType 列。...可以使用 df2.schema.json() 获取 schema 并将其存储在文件中，然后使用它从该文件创建 schema。...import json schemaFromJson = StructType.fromJson(json.loads(schema.json)) df3 = spark.createDataFrame...从 DDL 字符串创建 StructType 对象结构 就像从 JSON 字符串中加载结构一样，我们也可以从 DLL 中创建结构（通过使用SQL StructType 类 StructType.fromDDL
在 Java 中，可以利用 Spark 的转换操作来实现这些清洗步骤，如使用 filter 操作去除不符合条件的数据行，通过自定义函数来处理缺失值。 特征工程也是不可或缺的环节。...在 Spark MLlib 中，有相应的 StandardScaler 等类可用于实现这些标准化操作，Java 开发者可以方便地将其集成到数据预处理流程中。...模型调优是一个迭代的过程，需要不断尝试不同的参数组合，并通过评估指标来评估模型的性能。...通过在训练过程中不断调整参数，以获得在验证集上性能最佳的模型。 五、模型部署与应用：释放模型价值 当训练出一个性能良好的模型后，如何将其部署到生产环境并应用于实际业务中是最终的关键环节。...通过深入理解其协同基础，精心进行数据预处理，精准选择和构建模型，合理训练与调优，以及妥善部署与应用，开发者能够充分发挥这一组合的优势，在人工智能与大数据的浪潮中创造出更多有价值的应用成果，为各行业的数字化转型和创新发展注入新的动力
RDD作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录的集合，逻辑上可以把它想象成一个分布式数组，数组中的元素可以为任意的数据结构。一个RDD可以包含多个分区，每个分区都是数据集的一个子集。...本节将介绍如何通过Spark实现机器学习，如何将XGBoost4J-Spark很好地应用于Spark机器学习处理的流水线中。...以下示例将结构化数据保存在JSON文件中，并通过Spark的API解析为DataFrame，并以两行Scala代码来训练XGBoost模型。...1.val df = spark.read.json("data.json") 2....XGBoost也可以作为Pipeline集成到Spark的机器学习工作流中。下面通过示例介绍如何将特征处理的Transformer和XGBoost结合起来构成Spark的Pipeline。
Spark 规定了同一个 Job 中同一个 Stage 连续失败重试的上限（spark.stage.maxConsecutiveAttempts），默认为4，也规定了一个 Stage 中 同一个 Task...是 Yarn NodeManger 所配置的LOCAL_DIR的一部分，完整的应该包括12块盘 第二行，是 Spark 生成的 BlockManger 的根目录之一，其他盘符下也有类似的一个目录 第三行...("shuffle_96_2685_0.index".hashCode) % 12res0: Int = 6 而根目录的数组对于一个 Executor 的这个生命周期内而言是确定的，它是一个由简单随机算法将所有路径打散的一个固定数组...://github.com/apache/spark/pull/25620 这个Pull request合入了，虽然这个PR不是专门解决我所提到的这个问题的，但它确产生了一个副作用，刚好解决了这个问题。...这个PR中已经将mapId换成了每个 task 的 taskAttemtId，而这个值就是unique的，所以天然就解决了这个问题。 对于2.x的 Spark 版本，大家可以尝试合入这个PR. 5.
本文中，云朵君将和大家一起学习如何将 CSV 文件、多个 CSV 文件和本地文件夹中的所有文件读取到 PySpark DataFrame 中，使用多个选项来更改默认行为并使用不同的保存选项将 CSV 文件写回...("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...注意： 开箱即用的 PySpark 支持将 CSV、JSON 和更多文件格式的文件读取到 PySpark DataFrame 中。...当使用 format("csv") 方法时，还可以通过完全限定名称指定数据源，但对于内置源，可以简单地使用它们的短名称（csv、json、parquet、jdbc、text 等）。....csv("PyDataStudio/zipcodes.csv") 2.3 Header 此选项用于读取 CSV 文件的第一行作为列名。
(3) mergeValue 每个分区都有，当遇到旧 Key 的时候调用，将当前数据合并到数据结构中。 (4) mergeCombiners 这个是全局所有，合并所有分区中过来的数据。...25、def glom(): RDD[Array[T]] 将每一个分区中的所有数据转换为一个 Array 数组，形成新的 RDD。...（2）JSON 文件或者 CSV 文件： 这种有格式的文件的输入和输出还是通过文本文件的输入和输出来支持的，Spark Core 没有内置对 JSON 文件和 CSV 文件的解析和反解析功能，这个解析功能是需要用户自己根据需求来定制的...注意：JSON 文件的读取如果需要多个 partition 来读，那么 JSON 文件一般一行是一个 json。如果你的 JSON 是跨行的，那么需要整体读入所有数据，并整体解析。 ...注意：针对于 HDFS 中的文件 block 数为 1，那么 Spark 设定了最小的读取 partition 数为 2。
Spark Writer 中插入操作使用异步执行，通过 Spark 中累加器统计成功与失败数量。...mvn compile package 标签数据文件格式 标签数据文件由一行一行的数据组成，文件中每一行表示一个点和它的属性。...，文件中每一行表示一条边和它的属性。...} # nGQL 查询重试次数，默认值为 3 execution { retry: 3 } } Nebula 配置段 标签配置段用于描述导入标签信息，数组中每个元素为一个标签信息...边类型配置段用于描述导入标签信息，数组中每个元素为一个边类型信息。边类型导入主要分为两种：基于文件导入与基于Hive导入。
load res：主要是文件的 IO 过程，并把加载后的资源转成对应的 Json 对象或二进制数组。 parse：主要是把加载到的资源解析成对应的对象。...合并图集中的 SpriteFrame 将图集中的全部 SpriteFrame 合并到同一个包中。...通俗的解释就是： 内联：将 SpriteFrame 对应的 json 文件【配置1】合并到了 prefab 中。...合并图集：把自动图集中所有 SpriteFrame 合并到同一个文件中，类似 TexturePacker 的 plist 文件。 各自的优缺点，在官方文档中有详细描述。...所以动态合图的问题大家完全可以忽略。
Spark Shuffle 模块③ - Sort Based Shuffle write 本文为 Spark 2.0 源码剖析，其他版本可能有所不同 自 Spark 1.2 起，Sort Based...合并到一起。...在这里，为 (p1: Int, p2: Int) => p1 + p2 mergeCombiners 用于在 reduce 端将不同 partition 中 key 相同的 value 合并到一起。...，数组中的 a[i] = key i, a[i+1]=value i，当添加的元素超过一定的指标时，数组会进行 grow，容量翻倍，同时所有的 key、value 会进行 rehash 重新分配位置。...同一个 k、v 对被放在数组相邻的位置，与 PartitionedAppendOnlyMap 相同。
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