既然是数据仓库就离不开多维、CDC、SCD这些概念,于是尝试了一把在Hive上实现SCD1和SCD2。这有两个关键点,一个是行级更新,一个是生成代理键。...生成代理键在RDBMS上一般都用自增序列。Hive也有一些对自增序列的支持,本实验分别使用了窗口函数ROW_NUMBER()和hive自带的UDFRowSequence实现生成代理键。...新增了第6条数据 2. 删除了第2条数据 3. 修改了第1条数据的name列、cty列和st列(name列按SCD2处理,cty列和st列按SCD1处理) 4....修改了第5条数据的name列(按SCD2处理) (4)建立定期装载脚本scd_row_number.sql,内容如下: USE test; -- 设置日期变量 SET hivevar:pre_date...用UDFRowSequence方法实现初始装载和定期装载 实验过程和ROW_NUMBER()方法基本一样,只是先要将hive-contrib-2.0.0.jar传到HDFS上,否则会报错。
在向最终用户提供数据时,跟踪数据在一段时间内的变化非常重要。渐变维度 (SCD) 是随时间推移存储和管理当前和历史数据的维度。...在 SCD 的类型中,我们将特别关注类型 2(SCD 2),它保留了值的完整历史。每条记录都包含有效时间和到期时间,以标识记录处于活动状态的时间段。这可以通过少数审计列来实现。...让我们了解如何使用 Apache Hudi 来实现这种 SCD-2 表设计。 Apache Hudi 是下一代流数据湖平台。Apache Hudi 将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。...现在我们有一个DataFrame,它在一条记录中包含新旧数据,让我们在各自单独的DataFrame中拉取更新记录的活动和非活动实例。...结论 随着我们持续使用 Apache Hudi 编写 Spark 应用程序,我们将继续改进加载数据的策略,上述尝试只是用 Hudi 实现 SCD-2 功能的一个开始。
单例模式是一种常用的设计模式,但是在集群模式下的 Spark 中使用单例模式会引发一些错误。我们用下面代码作例子,解读在 Spark 中使用单例模式遇到的问题。...在 Stackoverflow 上,有不少人也碰到这个错误,比如 问题1、问题2和问题3。 这是由什么原因导致的呢?...Spark 执行算子之前,会将算子需要东西准备好并打包(这就是闭包的概念),分发到不同的 executor,但这里不包括类。类存在 jar 包中,随着 jar 包分发到不同的 executors 中。...这时候在 driver 上对类的静态变量进行改变,并不能影响 executors 中的类。...Spark 运行结果是数字和腾讯游戏座右铭。
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message: .........以上代码虽然可以正常运行,不过却出现了一个问题:当message size非常大(比如10MB/message)的时候,spark端的处理速度非常缓慢,在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时(本job的executorinstance # =16, 1 core/instance),基本上在<10messages/second的速度。...strJavaRDD一共只有2个partition,所有,每次只有2个worker在工作。 为什么strJavaRDD只有2个partition呢?...因为Kafka配置中的default partition number只有2个,在创建topic的时候,没有制定专门的partitionnumber,所以采用了defaultpartition number
本文主要介绍 DDD 中的强类型 ID 的概念,及其在 EF 7 中的实现,以及使用 LessCode.EFCore.StronglyTypedId 这种更简易的上手方式。...中的 DDD 实现是个悬而未决的问题,之后我也一直在寻找相关的实现方案。...非常高兴 .NET 7 的更新带来的 EF Core 7.0 的新增功能中,就包含了改进的值生成[2]这一部分,在自动生成关键属性的值方面进行了两项重大改进。...在 DDD 的概念中,可以将实体的 ID 包装到另一种特定的类型中来避免。...EF 中的使用演示 我们首次创建一个未使用强类型 ID 的 Demo,之后用不同方法实现强类型 ID 进行比较。项目都选择 .NET 7,数据库这里使用的是 MySql 。
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....可以实现相同的效果,而不用显式创建 SparkConf,SparkContext或 SQLContext,因为它们都被封装在 SparkSession 中。...", "2g") //get all settings val configMap:Map[String, String] = spark.conf.getAll() 1.3 访问Catalog元数据...其次,让我们把注意力转向 SparkSession 自动为你创建的两个Spark开发人员环境。 2....但是,在 Spark 2.0,SparkSession 可以通过单一统一的入口访问前面提到的所有 Spark 功能。
0x00 hello world 最近在一个新项目中,尝试了vue2+typescript的组合,碰到一个问题,在data属性中,我怎么声明一个变量的类型。...0x02 数组类型 如果变量是一个数组类型,很容易就想到这么写: import Vue from "vue"; interface Foo { a: string...[] as Foo[]的写法,使得数组和非数组在写法上统一了,更优雅了一点。...0x05 类型扩展 还有个常见的问题,一般来说,Foo类型是接口那边定义的类型,定义了接口返回的数据类型,但是在编码过程中,对接口返回的数据进行处理后,需要保存处理后的信息到变量中,如何在不修改Foo类型的定义的前提下...,对Foo类型进行扩展呢?
一、联合类型 在 TypeScript 中,一个变量不会被限制为单一的类型。如果你希望一个变量的值,可以有多种类型,那么就可以使用 TypeScript 提供的联合类型。...,而类型保护就是实现类型收窄的一种手段。...在 isCar 函数的方法体中,我们不仅要检查 vehicle 变量是否含有 turnSteeringWheel 属性,而且还要告诉 TS 编译器,如果上述逻辑语句的返回结果是 true,那么当前判断的...== undefined; } 在以上代码中,我们定义了一个通用的类型保护函数,你可以在需要的时候使用它来缩窄类型。...而且在实际的开发过程中,只要我们合理的使用类型保护函数,就可以让我们的代码在运行时能够保证类型安全。
在前面在java中boolean类型占多少字节?一文中,对java的基本数据类型,boolean进行过一些简单的分析。...在该文中得出,java的boolean类型,实际上存储的时候是4Byte,boolean的操作与int无异。但是在boolean数组中,则每个boolean的长度为1Byte。...虚拟机中,boolean、byte、char、short 这四种类型,在栈上占用的空间和int是一样的,和引用类型也是一样的。...因此,在 32 位的HotSpot中,这些类型在栈上将占用 4 个字节;而在 64 位的 HotSpot中,他们将占8个字节。...对于 byte、char以及short这三种类型的字段或者数组单元,它们在堆上占用的空间分别为一字节、两字节,以及两字节,也就是说,跟这些类型的值域相吻合。(参考极客时间)
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log(预写日志),是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL在 driver 端的应用 何时创建 用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中,已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...比如MEMORY_ONLY只会在内存中存一份,MEMORY_AND_DISK会在内存和磁盘上各存一份等 启用 WAL:在StorageLevel指定的存储的基础上,写一份到 WAL 中。...存储一份在 WAL 上,更不容易丢数据但性能损失也比较大 关于什么时候以及如何清理存储在 WAL 中的过期的数据已在上图中说明 WAL 使用建议 关于是否要启用 WAL,要视具体的业务而定: 若可以接受一定的数据丢失
在本教程中,将执行以下步骤: 使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络(FCN) 下载并拆分样本数据集 在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据 训练具有可变批次尺寸的网络 使用...但是,在1x1卷积之后,最后一层(Softmax激活层)的输入必须具有固定的长度(类数)。 主要成分:GlobalMaxPooling2D() / GlobalAveragePooling2D()。...2.下载fuel(data.py) 本教程中使用的flowers数据集主要旨在了解在训练具有可变输入维度的模型时面临的挑战。...在传统的图像分类器中,将图像调整为给定尺寸,通过转换为numpy数组或张量将其打包成批,然后将这批数据通过模型进行正向传播。在整个批次中评估指标(损失,准确性等)。根据这些指标计算要反向传播的梯度。...只有这样,才能实现理想的运输工具!
在每次迭代中,对页面p,向其每个相邻页面(有直接链接的页面)发送一个值为rank(p)/numNeighbors(p)的贡献值。...最后两个步骤会重复几个循环,在此过程中,算法会逐渐收敛于每个页面的实际PageRank值。在实际操作中,收敛通常需要大约10轮迭代。 三、模拟数据 假设一个由4个页面组成的小团体:A,B,C和D。...算法从将ranksRDD的每个元素的值初始化为1.0开始,然后在每次迭代中不断更新ranks变量。...在Spark中编写PageRank的主体相当简单:首先对当前的ranksRDD和静态的linkRDD进行一次join()操作,来获取每个页面ID对应的相邻页面列表和当前的排序值,然后使用flatMap创建出...(4)在循环体中,我们在reduceByKey()后使用mapValues();因为reduceByKey()的结果已经是哈希分区的了,这样一来,下一次循环中将映射操作的结果再次与links进行连接操作时就会更加高效
本文,我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能,并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先,我们先讨论一下这其中面临的挑战。...Databricks 给出的 HLL 性能分析表明,只要最大偏差率大于等于 1%,Spark 的 distinct count 近似计算的运行速度比精确计算高2~8倍。...2~8倍的性能提升是相当可观的,不过它牺牲的精确性,大于等于 1% 的最大偏差率在某些场合可能是无法被接受的。...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是,HLL sketch 是可再聚合的:在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...而这并不是很多诸如 Spark 和 BigQuery 的大数据系统的设计核心,所以很多场景下,交互式分析查询通过关系型或者 NoSQL 数据库来实现。
1:spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多,在生产环境中,通常会在IDE中编制程序,然后打成jar包,然后提交到集群,最常用的是创建一个Maven项目,利用Maven来管理jar包的依赖...4:新建一个scala class,类型为Object,然后编写spark程序,如下所示: import org.apache.spark....等待编译完成,选择编译成功的jar包,并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上: ?...可以在图形化页面看到多了一个Application: ?...This timeout is controlled by spark.rpc.askTimeout 2 at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout.org$apache
在 TypeScript 中实现 Includes 是了解语言更微妙特性的绝佳方式。...infer 关键字:在条件类型分支内部使用 infer 关键字,在其他类型中推断类型,经常用于元组和函数类型。...递归类型:在其定义中引用自身的类型,对于定义需要通过未知深度结构工作的类型非常有用,比如链表或树结构。...例如,确保两个类型完全相同,而不仅仅是结构兼容。实现严格的类型比较为了实现严格的类型比较,可以使用条件类型和 infer 关键字的组合。Equal 类型使用高阶函数技术来比较两个类型。...true : false;工作原理:函数类型比较:创建两个函数类型,根据条件类型检查返回 1 或 2。条件类型:检查一个假设类型 T 是否扩展类型 X 或 Y,相应返回 1 或 2。
尽管ROS 2内置了广泛的标准消息类型,某些特定情境下仍然需要开发者设计自定义消息类型以满足独特需求。接下来,我们将详细探讨在ROS 2中定义和使用自定义消息的流程。什么是ROS 2消息?...通过自定义消息,开发者可以根据需求定义数据的格式,实现高效的信息交换。为何需要自定义消息?在复杂的机器人项目中,对数据格式的特定需求远远超出了ROS 2标准消息类型所能提供的范围。...步骤二:定义消息在包目录中创建一个名为msg的新目录,并在此目录下创建.msg文件。...>. install/setup.bash可以在命令行中查看到此自定义消息,例如:ros2 interface show robot_interfaces/msg/Voiceint64 idint16[...结论本文提供了一个关于如何在ROS 2中创建自定义消息的实用指南。此过程不仅增加了项目的灵活性,还深化了开发者对于ROS 2复杂通信机制的理解。
A1 总述: 去重 A2 思路: map -> resuceByKey -> map A3 源码: 3.1 有参: /** * Return a new RDD containing the distinct...相同的多个元素的值被reduce为一个值,然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。}...A4 测试代码 import org.apache.spark....).foreach(println) //这里执行时,每次结果不同,分区在4以内,每个分区处理的元素也不定 sc.stop() } } 图解: ?...解释:这里仅供理解,在实际运行中,分区会随机使用以及每个分区处理的元素也随机,所以每次运行结果会不同。
接着上篇文章,本篇来看下如何在scala中完成使用spark sql将不同日期的数据导入不同的es索引里面。...首下看下用到的依赖包有哪些: 下面看相关的代码,代码可直接在跑在win上的idea中,使用的是local模式,数据是模拟造的: 分析下,代码执行过程: (1)首先创建了一个SparkSession对象,...注意这是新版本的写法,然后加入了es相关配置 (2)导入了隐式转化的es相关的包 (3)通过Seq+Tuple创建了一个DataFrame对象,并注册成一个表 (4)导入spark sql后,执行了一个...Row]转换为rdd,最终转化为df (8)执行导入es的方法,按天插入不同的索引里面 (9)结束 需要注意的是必须在执行collect方法后,才能在循环内使用sparkContext,否则会报错的,在服务端是不能使用...sparkContext的,只有在Driver端才可以。
好的解决方案使用 ReturnType 实用程序类型。...在之前的版本中,实现相同效果可能有些棘手。总结这个提示只是 TypeScript 提供的众多功能中的冰山一角。...好的解决方案使用 ReturnType 实用程序类型。...在之前的版本中,实现相同效果可能有些棘手。总结这个提示只是 TypeScript 提供的众多功能中的冰山一角。...在之前的版本中,实现相同效果可能有些棘手。总结这个提示只是 TypeScript 提供的众多功能中的冰山一角。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文,组队打卡瓜分大奖!
在Spark Streaming job中读取Kafka topic(s)中的messages时,有时我们会需要同步记录下每次读取的messages的offsetRange。...要达到这一目的,下面这两段代码(代码1和代码2)都是正确的,而且是等价的。...return tuple2._2(); } }); lines.foreachRDD(new Function, Void>() { @Override...null; } }); 但是要注意,下面这两段代码(代码3和代码4)是错误的,它们都会抛出一个exception:java.lang.ClassCastException: org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD...cannot be cast to org.apache.spark.streaming.kafka.HasOffsetRanges 代码3(错误): -----------------------
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