大概花了几天的时候系统的学习了GTEST和GMOCK以后， 我就把单元测试写完了， 我心想这事情也没有想象中的难嘛，完全是个脏活累活， 不就是构造一些参数， 逐个函数验证嘛。...经过这一次实践， 单元测试给我带来的体会是： 以后再怎么改代码， 跑一遍单元测试， 起码能让人安心， 知道这一次修改的代码没有基本的函数级别的错误； 试想一下如果没有用单元测试发现这几处细微的代码错误，...得益于github完善的机制， 提交后自动跑单元测试，回滚测试，各种环境的编译脚本。全绿！通过！...有了单元测试 + 回归测试这俩牛逼的组合， 对于开发者来说， 提交代码更安心了， 虽然全部测试通过不一定意味着没问题， 因为可能有一些函数和逻辑没有被测试覆盖到， 但是有不通过的测试一定意味着有问题，...这就足够了， 保证了BUG尽量在早期被发现， 提升软件的可靠性。
ZeppelinContext提供了一些额外的功能和实用程序。 对象交换 ZeppelinContext扩展地图，它在Scala和Python环境之间共享。...所以你可以把Scala的一些对象从Python中读出来，反之亦然。 Scala // Put object from scala %spark val myObject = ......在Scala和Python环境中，您可以以编程方式创建表单。...环境中，可以在简单的模板中创建表单。...设置SPARK_HOME在[ZEPPELIN_HOME]/conf/zeppelin-env.sh使用火花提交（此外，您可能需要设置export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/
Get/Scan操作 使用目录 在此示例中，让我们加载在第1部分的“放置操作”中创建的表“ tblEmployee”。我使用相同的目录来加载该表。...，执行获取和扫描操作的最佳方法是通过PySpark SQL，这将在后面讨论。...PySpark的Spark SQL 使用PySpark SQL是在Python中执行HBase读取操作的最简单、最佳方法。...HBase通过批量操作实现了这一点，并且使用Scala和Java编写的Spark程序支持HBase。...但是，PySpark对这些操作的支持受到限制。通过访问JVM，可以创建HBase配置和Java HBase上下文对象。下面是显示如何创建这些对象的示例。
同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。为此，Spark 推出了 PySpark，在 Spark 框架上提供一套 Python 的接口，方便广大数据科学家使用。...这里 PySpark 使用了 Py4j 这个开源库。 当创建 Python 端的 SparkContext 对象时，实际会启动 JVM，并创建一个 Scala 端的 SparkContext 对象。...并 import 一些关键的 class，拿到 JavaGateway 对象，即可以通过它的 jvm 属性，去调用 Java 的类了，例如： 然后会继续创建 JVM 中的 SparkContext 对象...Python Driver 端的 RDD、SQL 接口 在 PySpark 中，继续初始化一些 Python 和 JVM 的环境后，Python 端的 SparkContext 对象就创建好了，它实际是对...和 Scala API 类似，SparkContext 对象也提供了各类创建 RDD 的接口，和 Scala API 基本一一对应，我们来看一些例子。
最重要的是，它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。 在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....1.1 创建SparkSession 在Spark2.0版本之前，必须创建 SparkConf 和 SparkContext 来与 Spark 进行交互，如下所示： //set up the spark...1.4 创建DataSets和DataFrame 使用 SparkSession API 创建 DataSets 和 DataFrame 方法有许多。...1.5 使用SparkSession API读取JSON数据 和任何Scala对象一样，你可以使用 spark，SparkSession 对象来访问其公共方法和实例字段。...1.7 使用SparkSession保存和读取Hive表 接下来，我们将创建一个 Hive 表，并使用 SparkSession 对象对其进行查询，就像使用 HiveContext 一样。
在 scala 中，List 就是不可变的，如需要使用可变的 List，则需要使用 ListBuffer // 3. ...官方同时给出了一个实现的示例： CollectionAccumulator 类， 这个类允许以集合的形式收集 spark 应用执行过程中的一些信息。...RDD 可以包含 Python、Java、Scala 中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义的对象。RDD 具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。...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。 ...这项技术能明显提高对数据库操作的性能。 在实际开发时，对象的创建和销毁操作也是非常消耗资源的，因此，我们考虑使用对象池技术。
rdd和DataFrame在spark编程中是经常用到的，那么该如何得到rdd，该如何创建DataFrame，他们之间该如何转换。...经常遇到的问题 在操作数据中，很多同学遇到不能序列化的问题。因为类本身没有序列化.所以变量的定义与使用最好在同一个地方。...一个StreamingContext 对象可以用SparkConf对象创建。 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...对于本地测试或者单元测试，你可以传递“local”字符串在同 一个进程内运行Spark Streaming。...批时间片需要根据你的程序的潜在需求以及集群的可用资源来设定，你可以在性能调优那一节获取详细的信息.可以利用已经存在的 SparkContext 对象创建 StreamingContext 对象。
Scala，一种优雅融合了面向对象编程和函数式编程特性的现代编程语言，因其在大数据处理领域的卓越表现而备受瞩目。...面向对象与函数式编程的统一 Scala允许开发者自由地混合使用面向对象和函数式编程风格。你可以定义类和对象，使用继承和多态，同时也能够利用高阶函数、模式匹配、偏函数等函数式编程特性。 2....Spark框架本身即用Scala编写，这使得在Scala中编写Spark应用时能够获得最佳的API体验和性能。Scala的高效率、并发处理能力以及对集合操作的优化，特别适合大规模数据处理和分析任务。...虽然在示例中使用了Await来阻塞等待结果，但在实际应用中应尽量避免阻塞，以充分利用非阻塞并发的优势。...随着实践的深入，你会发现Scala不仅仅是一种语言，更是一种思维方式，能够帮助你以更加高效、优雅的方式解决复杂的问题。
就像上图这样，DataFrame和Dataset进行了缓存，在缓存时，他们以更加高效的列式自动存储数据，这种格式比java、Python对象明显更为紧凑，并进行了优化。...2、速度 由于优化器会生成用于的JVM字节码，scala和python程序就有相似的性能。Dataset使用优化的编码器把对象进行序列化和反序列化，以便进行并处理并通过网络传输。...实践 在pyspark shell或spark-shell中，会自动创建一个名为spark的预配置SparkSession。...当使用Hive时，SparkSession必须使用enableSupport方法创建，用来访问Hive Metastore、SerDes和用户自定义的函数。 ?...小结 小强从DataFrame和Dataset演变以及为什么使用他们，还有对于DataFrame和Dataset创建和互相转换的一些实践例子进行介绍，当时这些都是比较基础的。
spark-shell 启动时，会导入相关依赖库，并创建名称为 "sc" 的 SparkContext 对象，这个对象是通向 spark 世界的向导，我们已经可以在交互环境开始第一次 Spark 分布式计算之旅了...scala> rdd2.count() res3: Long = 289 scala> :quit $ Spark 2.0 后提供了新的切入点 SparkSession 类, 在 Shell 启动时会创建名称为..."spark" SparkSession 对象，sc = spark.sparkSession，关于 SparkSession, SparkContext, RDD 等 Spark 编程核心概念这里不做展开...一般而言，使用与系统实现语言相同的 scala 语言进行应用开发，在保障最大化运行时性能的同时（Scala, Java 程序会被编译直接在 JVM 上运行的代码，Python, R 程序运行时存在虚拟机之间的交互...； 使用 scala 编写了单词计数的程序，使用 sbt 进行构建管理，将其提交给 Spark 集群执行，真实感受到了 Spark 编程接口的简洁优雅。
mod=viewthread&tid=23381 版本：spark2我们在学习的过程中，很多都是注重实战，这没有错的，但是如果在刚开始入门就能够了解这些函数，在遇到新的问题，可以找到方向去解决问题。...比如我们常用的创建DateFrame和DataTable方式就那么一种或则两种，如果更多那就看不懂了。在比如想测试下程序的性能，这时候如果自己写，那就太麻烦了，可以使用spark提供的Time函数。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。这通常是通过从sparksession implicits自动创建。...这仅在Scala中可用，主要用于交互式测试和调试。...这个函数还是比较有用的，很多地方都能用到 implicits函数 public SparkSession.implicits$ implicits() 嵌套Scala对象访问 stop函数 public
，花了三年的时候把它收入麾下，19年开始接触spark，同样激发出不少火花，同时学习了scala语言(人生太短，python吧)，也想花二到三年的时间将spark拿下。...本文内容的学习需要一定的 Spark 和 Scala 基础。想要入门spark的同学，可以在公众号后台回复关键字：spark，获取spark入门独家教程。...Spark-Scala 调用 TensorFlow 模型概述 在 Spark(Scala) 中调用 TensorFlow 模型进行预测需要完成以下几个步骤： 准备 protobuf 模型文件 创建...Jupyter Notebook 中进行演示，需要安装 toree 以支持 Spark-Scala。...中还是类似tensorflow1.0中静态计算图的模式，需要建立Session, 指定feed的数据和fetch的结果, 然后 run.
Apache Spark 是一个开源的统一分析引擎，用于大规模数据处理。它提供了一个简单且富有表现力的编程模型，支持多种语言，包括 Java、Scala、Python 和 R。...Spark 的速度比 Hadoop MapReduce 快 100 倍，因为它在内存中执行计算，并优化了数据在集群中的移动方式。...Driver Program: Spark 应用程序的控制程序，负责创建 SparkContext、提交 Spark 作业以及收集结果。...读取数据: 使用 spark.createDataFrame 从 Python 列表创建 DataFrame，DataFrame 是 Spark 中的数据抽象，类似于关系型数据库中的表。...数据可视化: 使用 Tableau、Power BI、Superset 等工具进行数据可视化。5. 数仓最佳实践数据质量管理: 建立数据质量监控机制，确保数据准确性和一致性。
Table表中，便于前端展示； 上述两个业务功能的实现，使用SparkSQL进行完成，最终使用Oozie和Hue进行可视化操作调用程序ETL和Report自动执行。...第二、报表分为两大类：基础报表统计（上图中①）和广告投放业务报表统计（上图中②）； ⚫ 第三、不同类型的报表的结果存储在MySQL不同表中，上述7个报表需求存储7个表中： 各地域分布统计：region_stat_analysis...创建SparkSession实例对象 // 2. 从Hive表中加载广告ETL数据，日期过滤 // 3. 依据不同业务需求开发报表 // 4....数据库中创建数据库【itcast_ads_report】和表【region_stat_analysis】。...4.1.2集群模式提交 当本地模式LocalMode应用提交运行没有问题时，启动YARN集群，使用spark-submit提交 【ETL应用】和【Report应用】，以YARN Client和Cluaster
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...SparkSession新的起始点 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive...SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContex和HiveContext上可用的API在SparkSession...DataFrame 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RDD进行转换...对象的名称） 前置条件：导入隐式转换并创建一个RDD 1.
站在OCP（开放封闭原则）的角度讲，该模式对扩展不是开放的，但对于修改而言，却是封闭的。如果创建逻辑发生了变化，可以保证仅修改该静态工厂方法一处。同时，该模式还可以极大地简化对象创建的API。...在Scala中，通过引入伴生对象（Companion Object）来简化静态工厂方法，语法更加干净，体现了Scala精简的设计哲学。...即使不是要使用静态工厂，我们也常常建议为Scala类定义伴生对象，尤其是在DSL上下文中，更是如此，因为这样可以减少new关键字对代码的干扰。...Logger自身与Log无关，但在创建该对象的上下文中，由于我们定义了隐式类，当Scala编译器遇到该隐式类时，就会为Logger添加通过隐式类定义的代码，包括隐式类中定义的对Log的继承，以及额外增加的...Java没有Value Object的语法，然而因其在多数业务领域中被频繁使用，Scala为其提供了快捷语法Case Class。在几乎所有的Scala项目中，都可以看到Case Class的身影。
Scala，一种优雅融合了面向对象编程和函数式编程特性的现代编程语言，因其在大数据处理领域的卓越表现而备受瞩目。...面向对象与函数式编程的统一Scala允许开发者自由地混合使用面向对象和函数式编程风格。你可以定义类和对象，使用继承和多态，同时也能够利用高阶函数、模式匹配、偏函数等函数式编程特性。2....Spark框架本身即用Scala编写，这使得在Scala中编写Spark应用时能够获得最佳的API体验和性能。Scala的高效率、并发处理能力以及对集合操作的优化，特别适合大规模数据处理和分析任务。...虽然在示例中使用了Await来阻塞等待结果，但在实际应用中应尽量避免阻塞，以充分利用非阻塞并发的优势。...随着实践的深入，你会发现Scala不仅仅是一种语言，更是一种思维方式，能够帮助你以更加高效、优雅的方式解决复杂的问题。
Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量的廉价硬件之上，形成集群。...广泛的支持与易用性：通过建立在Java、Scala、Python、SQL（应对交互式查询）的标准API以方便各行各业使用，同时还含有大量开箱即用的机器学习库。...与之形成对比，Dataset就是一些有明确类型定义的JVM对象的集合，通过你在Scala中定义的Case Class或者Java中的Class来指定。...1）SparkSession的引入 Spark2.0中引入了SparkSession的概念，它为用户提供了一个统一的切入点来使用Spark的各项功能，借助SparkSession，我们可以使用DataFrame...在SQLContext和HiveContext上可用的API，在SparkSession上同样可以使用。
1、RDD Dataset 和 DataFrame 速览 RDD 和 DataFrame 都是一个可以看成有很多行，每一行有若干列的数据集（姑且先按照记录和字段的概念来理解） 在 scala 中可以这样表示一个...每条记录是多个不同类型的数据构成的元组 RDD 是分布式的 Java 对象的集合，RDD 中每个字段的数据都是强类型的 当在程序中处理数据的时候，遍历每条记录，每个值，往往通过索引读取 val filterRdd...在整个 SparkSession 期间创建一次就好，如果同一个创建了两次车，会报错 val selectDataFrame1 = sparkSession.sql("select ftime, gid...最开始的想法是用 scala 的 一些列表类型封装数据，当每个列的类型相同的时候，用数组 如 Array[String]，但一般情况下是不同的，就用元组("a", 1, …)，但这个方法有个局限，我们以...//当生成的 RDD 是一个超过 22 个字段的记录时，如果用 元组 tuple 就会报错， tuple 是 case class 不使用 数组和元组，而使用 Row implicit val rowEncoder
到这里可能有疑问，这个花里胡哨的有啥用呢？后面在进阶用法中会讲到它的妙用。 以函数为参数 在scala中的方法定义中，除了使用常见的数据类型作为参数，还可以使用函数作为参数。...But sorry，在scala中虽然可以这样用，但是建议不要这么用。通常使用object的方式来创建class。 伴生对象 我们在上面的class文件中再创建一个同名的object。...aqi_ } } 在伴生对象中有个apply函数，是scala中的语法糖，通过object创建对象，实际上直接调用的是apply()。...除此之外，object提供apply来创建对象，也同样提供了unapply来结构对象。同时，object是单例，且只有object才有main()来启动应用。...我们在一个方法中定义了连接的获取和关闭，这个方法中的形参是个函数，我们就在方法中，把获取的连接等资源，就“贷”给形参的函数，然后在调用这个方法传入函数时，在函数体直接使用连接进行操作。
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