在多个线程同时访问座位信息时，使用这个getter可能会出现并发安全的bug。比如，一个线程通过这个getter，获取了seats列表的引用，并开始遍历它来查找可用座位。...而在使用锁时，如果忘记在finally块中解锁，可能导致死锁。失误3：在锁内部调用可能长时间阻塞的操作（经常有副作用）在实际工作场景中，维护这段Java代码的程序员换了好几拨人是很正常的事情。...图4 失误3：在锁内部调用可能长时间阻塞的操作（经常有副作用）在这个方法里的锁内部，执行了往数据库里更新大数据集、写日志和处理复杂的交易这些很耗时且经常有副作用的任务。...riskyMethod()在持有锁的同时执行耗时的数据库操作，导致其他线程长时间等待，无法及时预订或取消座位，严重影响系统响应性和用户体验。...这意味着直到实际需要结果时，这些操作才会被执行。Clojure使用括号()来定义表达式和函数调用，且使用前缀表示法，例如，(+ 1 2)表示将1和2相加。函数总是放在第一位，后面跟着参数。
2、Spark与Storm的对比 a、Spark开发语言：Scala、Storm的开发语言：Clojure。 ...若不用UpdateStateByKey来更新状态，那么每次数据进来后分析完成后，结果输出后将不在保存 2.Transform Operation Transform原语允许DStream上执行任意的RDD-to-RDD...从API易用性的角度上 看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。...在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口，在spark-1.5.2中已经内置了一个sqlContext： 1.在本地创建一个文件，有三列，分别是id、name...中的内容 personDF.show //查看DataFrame部分列中的内容 personDF.select(personDF.col("name")).show personDF.select(col
Clojure是LISP的一种变体，因此基本上可以看作一种函数式编程语言。 您可以在浏览器中尝试使用Clojure，并熟悉它的交互式解释器（REPL）。...你可以使用lein来创建Clojure项目的骨架，或者启动交互式解释器（REPL）来对代码进行测试。 安装Leiningen的最新版本很简单，下载此脚本并将其设置在您的系统执行路径中。...在你自己的Clojure项目中使用CloStack 在clojure中编写“你好，世界！...我们尝试执行它。首先我们需要main在project.clj文件中定义命名空间。...[args] (println (list-zones cs)) (println args "Hey Wassup") (foo args) ) 只需lein run joe在项目的源代码中运行这个
用lein.bat self-install，安装出错，原因是无法下载lein它本身的jar。我在公司用代理，所以需要设置代理服务器。...安装方法2： 点我进入下载页，或者直接点我下载下载一个.exe的windows可执行文件，安装时使用默认配置，不然可能缺少self-installs文件夹。...在cmd中执行lein repl即可进入clojure命令行，执行lein repl 或者可以直接在windows开始栏搜索安装的程序，点击打开。...更多资源可以通过我们公司的Clojure站点学习，Clojure学习 4、运行和打包lein项目 由于实际项目中，都要用到第三方包，所以依赖关系的处理就无法避免了。...如果配置了这个元素，则会将这个元素名在加在最后来查找相应的jar ;; exclusions : 用来排除相应的重复依赖。
在vim中查看API DOC 通过vim-fireplace我们可以手不离vim，查阅API文档，和查阅项目代码定义哦！...另外一个十分重要的信息是，在optimizations不为:none的项目下的文件是无法执行fireplace的指令的，所以在开发Content Scrpts时就十分痛苦了～～～ 那有什么其他办法呢？...tslime.vim tslime.vim让我们可以通过快捷键将vim中内容快速地复制到repl中执行 1.安装vim插件 Plugin 'jgdavey/tslime.vim' 在vim中运行 :...那现在我们只要在clojure repl中执行(cemerick.piggieback/cljs-repl (cljs.repl.rhino/repl-env))即可。...然后就可以在vim中把光标移动到相应的表达式上按，那么这个表达式就会自动复制粘贴到repl中执行了。
字符串时是字符串，数字是数字，列表是列表，等等。如果你尝试执行一个类型不支持的操作，将会在运行时产生错误。写代码时避免这种事情，是程序员的责任。...幸运的是，通常你只需要在Clojure中关联Java代码时关注它。 表4-1....---- 在涉及到不同类型的数字的运算时，Clojure会自动将结果转换到最精确的类型。例如，当整数和浮点数相乘时，结果将是浮点数。...然而，在高性能应用中要注意，当操作的数据大小超过Java Long类型时，也就是数字超过9,223,372,036,854,775,807时，你可能会感到运行缓慢。...注释 为保持简单，Clojure API中的计算函数与其他语言的常见运算是一致的。但不用担心：当表达式被解析和编译时，它们会被替换为优化的Java字节码，尽可能使用原始运算。
如果要查找数据库中的所有页面，则需要查询 :node/title，因为此属性只包含页面的值。通过执行以下查询，你将得到一个包含两列的表格：?p 参数下每个页面的 entity-id 和 ?...Predicates 断言 断言子句可以过滤结果集，只包括断言返回 true 的结果。在 Datalog 中，你可以使用任何 Clojure 函数或 Java 方法作为谓词函数。...除了clojure.core命名空间之外，Clojure 函数必须是完全命名空间限定的。遗憾的是，在核心命名空间之外，我只找到了几个在 Roam 中能用的函数。...只有当您在桌面上安装了 Datalog 数据库，并加载 Roam.EDN 进行进一步的操作时，这些功能才有可能工作。 唯一可用的变通方法是在查询后对结果进行后处理。...当执行包含(pull )语句的查询时，结果将是一棵树，而不是一张表。我按照以下逻辑来呈现查询结果。 我将把结果集的顶层显示为表的行，值为列。 结果集中的嵌套层会交替以列或行的方式呈现。
RDD API 用户使用SparkR RDD API在R中创建RDD，并在RDD上执行各种操作。...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR...这是使用SparkR DataFrame API能获得和ScalaAPI近乎相同的性能的原因。
执行过程如下图所示： ? 但是 DataFrame 出来后发现有些情况下 RDD 可以表达的逻辑用 DataFrame 无法表达。...比如 要对 group by 或 join 后的结果用自定义的函数,可能用 SQL 是无法表达的。...因此我们在使用 API 时，优先选择 DataFrame & Dataset，因为它的性能很好，而且以后的优化它都可以享受到，但是为了兼容早期版本的程序，RDD API 也会一直保留着。...这就提出了 whole-stage code generation，即对物理执行的多次调用转换为代码 for 循环，类似 hard code 方式，减少中间执行的函数调用次数，当数据记录多时，这个调用次数是很大...比如在做 Batch Aggregation 时我们可以写成下面的代码： ? 那么对于流式计算时，我们仅仅是调用了 DataFrame/Dataset 的不同函数代码，如下： ?
Given：初始状态或前置条件 When：行为发生 Then：断言结果 编写时，我们会精心准备（Given）一组输入数据，然后在调用行为后，断言返回的结果与预期相符。...3 Then阶段 数据是生成了，待测方法也可以调用，但是Then这个断言阶段又让人头疼了，因为我们根本没法预知生成的数据，也就无法知道正确的结果，怎么断言？...我们信任测试能在代码变动时给予警告，但此处它失信了，这就尴尬了。 如果使用生成式测试，我们规定： 任取一个自然数a，在其上调用identity-nat的结果总是返回a。...当然也存在这样的可能：在一次运行中，我们的测试无法发现失败的用例。...Clojure.spec提供方法很有前景，它可以让开发者在需要的时候，就能从类型和取值范围中获益。 另外，除了Clojure，其它语言也有相应的生成式测试的框架，你不妨在自己的项目中试一试。
因此Hopsworks 特征存储库有一个 Dataframe API，这意味着特征工程的结果应该是将写入到特征存储的常规 Spark、Spark Structured Streaming 或 Pandas...特征组在创建时已配置为将 Dataframe 存储到在线和离线库或仅存储到其中之一。...2.编码和产生 Dataframe 的行使用 avro 进行编码并写入在 Hopsworks 上运行的 Kafka中。...当我们在 Dataframe API 上对齐时，Dataframe 中包含的任何内容都可以写入特征存储。...在本节中我们展示了 OnlineFS 服务的性能，能够处理和维持写入在线特征存储的高吞吐量，以及对 Hopsworks 中典型托管 RonDB 设置的特征向量查找延迟和吞吐量的评估。
Optimizer 对解析完的逻辑计划进行树结构的优化，以获得更高的执行效率。...使用 execute 执行物理计划 在最终真正执行物理执行计划之前，还要进行 Preparations 规则处理，最后调用 SparkPlan 的 execute()，执行物理计划计算 RDD。...4.2 DataSet DataFrame 有以下的限制： 编译时类型不安全：DataFrame API 不支持编译时安全性，这限制了在结构不知道时操纵数据，使得在编译期间有效，但执行代码时出现运行时异常...无法对域对象（丢失域对象）进行操作：将域对象转换为 DataFrame 后，无法从中重新生成它，就是说无法重新生成原始 RDD。...5 SparkSession Spark 2.0 中引入了 SparkSession，其为用户提供了一个统一的切入点来学习和使用 Spark 的各项功能，并且允许用户通过它调用 DataFrame 和
如果你交易的那个股票所在的交易所周六不开放，那么在现实中你将无法在那个时间交易那只股票，你将不得不等到周六之后的某个其他天数。既然你无法在现实中进行交易，那么你的回测在周六进行交易也是不合理的。...分析 (可调用*[(上下文,* pd.DataFrame)* -> None]**,* 可选) – 用于算法的分析函数。该函数在回测结束时被调用一次，并传入上下文和性能数据。...如果在构造时提供了显式域，则使用它。 否则，从已注册的列中推断出一个域。 如果无法推断出域，则返回默认。...计算每个术语并将结果存储在工作区中。 如果结果不再需要，则从工作区中移除以减少执行期间的内存使用。 从工作区提取管道的输出，并将其转换为“窄”格式，输出标签由管道的屏幕决定。...如果我们无法查找资产，则为其分配一个 None 键。
确定分析所需的数据 通过API可以获得大量的空气质量数据，当您尝试使用基于网页的查询工具时，您可以开始了解哪种数据集最符合您的兴趣。...让我们分解这个例子中的操作： 第1步： 导入 Python 库 ? pandas：由于数据来自API，我们将使用 Pandas 将数据存储在 DataFrame 中。...第5步： 构建API调用 在我们的郡循环中，我们将构建一个 API 调用来检索给定的州 - 郡组合的空气质量数据。 ? 这里我们只是构建一个字符串，然后用于执行API调用。...然后将响应存储在 Pandas 的 DataFrame aqs_df 中。 ? 最后，我们将响应 DataFrame 合并到我们的主 DataFrame 中。...第7步： 输出全部结果 最后，在我们为州中的每个县提出API请求并将每个API调用的响应组合到我们的主 DataFrame df之后，我们现在可以将结果输出到 csv 文件中。
Promise是这样一个对象，对于任意的异步操作，它提供了一组固定的API，来操作这个结果。我们先看一段代码： ?...如果异步方法成功，则在其callback里面调用 resolve，提供成功后获得的数据；如果失败，则调用 reject，提供错误数据。这一般是类库提供者（producer）要做的事情。...在ES5，Promise并非原生支持，但有很多第三方的类库支持；在ES6中，Promise形成了一个标准，并且在语言层面原生支持。...Promise在实际使用中除了解决callback hell，让代码可读性增强外，还可以做很多事情。...下面是Promise和Observable的代码的对比，可以看到，一旦创建，Promise会立刻执行对象体内的代码（不管你有没有调用 then），而Observable直到subscriber真正要读取时
有很多方式可以构造出一个DataFrame，例如：结构化数据文件，Hive中的tables，外部数据库或者存在的RDDs. DataFrame的API适用于Scala、Java和Python....sql函数使应用可以以编程方式运行SQL查询，并且将结果以DataFrame形式返回。...函数使应用可以以编程方式运行SQL查询，并且将结果以DataFrame形式返回 以编程方式指定模式(Programmatically Specifying the Schema) 不知道RDD的列和它的类型时...此外，当执行一个Overwrite，在写入新的数据之前会将原来的数据进行删除。...Overwrite模式意味着当向数据源中保存一个DataFrame时，如果data/table已经存在了，已经存在的数据会被DataFrame中内容覆盖掉。
DataFrame 和 Dataset 主要区别在于： 在 DataFrame 中，当你调用了 API 之外的函数，编译器就会报错，但如果你使用了一个不存在的字段名字，编译器依然无法发现。...而 Dataset 的 API 都是用 Lambda 函数和 JVM 类型对象表示的，所有不匹配的类型参数在编译时就会被发现。 以上这些最终都被解释成关于类型安全图谱，对应开发中的语法和分析错误。...在图谱中，Dataset 最严格，但对于开发者来说效率最高。...它通过生成不同的物理执行策略，并通过成本模型来比较它们，从而选择一个最优的物理计划在集群上面执行的。物理规划的输出结果是一系列的 RDDs 和转换关系 (transformations)。...4.3 执行 在选择一个物理计划后，Spark 运行其 RDDs 代码，并在运行时执行进一步的优化，生成本地 Java 字节码，最后将运行结果返回给用户。
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