更多内容参考我的大数据学习之路 文档说明 StringIndexer 字符串转索引 StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。...针对训练集中没有出现的字符串值，spark提供了几种处理的方法： error，直接抛出异常 skip，跳过该样本数据 keep，使用一个新的最大索引，来表示所有未出现的值 下面是基于Spark MLlib...源码剖析 首先我们创建一个DataFrame，获得原始数据： val df = spark.createDataFrame(Seq( (0, "a"), (1, "b"),...Dataset[_]): StringIndexerModel = { transformSchema(dataset.schema, logging = true) // 这里针对需要转换的列先强制转换成字符串...{ labels.length // 如果是keep，就返回索引的最大值（即数组的长度） } else { ... // 如果是error，就抛出异常
背景 业务数据不断增大, Spark运行时间越来越长, 从最初的半小时到6个多小时 某日Spark程序运行6.5个小时后, 报“Too large frame...”的异常 org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException...抛出异常的原因 Spark uses custom frame decoder (TransportFrameDecoder) which does not support frames larger...异常,就是发生在业务数据处理的最后一步left join操作 2.2....spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数值时(默认值为10 MB), spark会自动进行broadcast, 但也可以通过强制手动指定广播 visitor_df.join...key值 (可通过观察或者sample取样) 如主号 单独拎出来上述key值的记录做join, 剩余记录再做join 独立做优化, 如broadcast 结果数据union即可 3.3.
背景 业务数据不断增大, Spark运行时间越来越长, 从最初的半小时到6个多小时 某日Spark程序运行6.5个小时后, 报“Too large frame...”的异常 org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException...抛出异常的原因 Spark uses custom frame decoder (TransportFrameDecoder) which does not support frames larger...异常,就是发生在业务数据处理的最后一步left join操作 2.2....join时候, 如果表的数据量低于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数值时(默认值为10 MB), spark会自动进行broadcast, 但也可以通过强制手动指定广播...join, 剩余记录再做join 独立做优化, 如broadcast 结果数据union即可 3.3.
支持复杂对象的生命周期管理（如RAII）。 开发建议 只在异常场景中使用异常，避免过度使用。 异常处理应尽量精准，不要捕获所有异常（如catch (...)）。...捕获基类对象重新抛出时，避免丢失原始的派生类信息。 三、模拟示例：服务模块中的异常处理 以下示例展示了如何在复杂项目中使用异常处理、基类匹配以及重新抛出异常。...支持类型转换，如派生类向基类的转换。 提供通配符捕获（catch (...)）以处理未知异常。 异常重新抛出 使用throw;重新抛出当前异常。 可以抛出不同的异常对象，向上传递更多的上下文信息。..., char); // 表示函数可能抛出int或char类型的异常 问题 C++98异常规范不会被强制执行。...编译器行为 不会强制检查：编译器不会在编译时检查noexcept修饰的函数是否实际可能抛出异常。 运行时行为：如果noexcept函数实际抛出了异常，直接调用std::terminate()。
checked和unchecked异常之间的区别是： Checked异常必须被显式地捕获或者传递，如Basic try-catch-finally Exception Handling一文中所说。...一些Java书籍（如Suns Java Tutorial）中建议在遇到可恢复的错误时采用checked异常，遇到不可恢复的异常时采用unchecked异常。...因此，应用程序通常包含一些集中的通用错误处理代码。如此一来，确切获知抛出了何种异常也就不那么重要了。 ...需要再强调一遍的是，让所有可能抛出异常的方法声明抛出相同的基础异常的意义何在？这样能比抛出unchecked异常更好地处理异常吗？ ...最近我们尝试在一个较大的项目中使用unchecked异常，效果还不错。错误处理被集中在了少数几个类中。会有需要本地错误处理的地方，而不是将异常传播给主错误处理代码。但是这种地方不会很多。
-0-8_2.11这个依赖，然后spark streaming流程序跑起来，通过一定间隔不断从kafka消费数据，实时处理，整个流程是没有问题的，后来因为需要统一收集流程序的log中转到kafka中，最后通过...但并不影响正常功能使用，从log里面能够看出来是生产者的问题，也就是说发送消息到kafka的server时出现连接中断了，导致抛出EOF异常。 那么为什么会中断连接呢？...，如果都是0.9.0.0的版本，服务端主动断开连接，客户端是不会抛出异常的，但由于版本不一样，在服务端主动中断的时候，就出现了上面的异常。...（3）然后观察等到30秒的时候就会抛出这个异常，但是主程序还是会等到40秒后结束，因为kafka发送消息是起的单独的线程所以抛出这个log时候主线程是不会受到影响的。...最后可能有朋友疑问，如果客户端一直不关闭空闲连接，必须得10分钟后由服务端强制关闭，那么会不会出现这个时间内kafka的连接资源被耗尽的情况呢？
以下是一些常见的非受检异常： NullPointerException：当一个对象为 null 而被访问时抛出。...ClassCastException：当试图将一个对象强制转换为不兼容的类型时抛出。...ArithmeticException：当发生算术错误时抛出，如除以零。 UnsupportedOperationException：当不支持请求的操作时抛出。...提高可读性：通过将异常处理逻辑集中在一个地方，可以提高代码的可读性和可维护性。 强制修复问题：非受检异常表示了程序中的严重问题，强迫开发人员修复潜在的错误。 6....非受检异常的优点包括简化代码、提高可读性和强制修复问题，缺点则包括可能导致程序崩溃和隐藏问题。在使用非受检异常时，需要注意不要滥用异常、良好的异常命名和捕获处理异常。
(3) count() 返回数据集中元素的数量。 (4) first() first()函数用于返回数据集的第一个元素，类似于take(1)操作。它返回数据集中的第一个元素作为单个元素的结果。...如果数据集为空，则会抛出异常。first()常用于需要获取数据集中的第一个元素的情况，而不需要获取整个数据集的内容。...(9) foreach(func) 对数据集中的每个元素运行函数func。通常用于具有副作用的操作，比如更新累加器或与外部存储系统进行交互。...RDD、DataFrame或DataSet等数据集，而动作触发一个非RDD的结果，如单个值、集合，要么返回给用户要么写入外部存储。...作用范围: 转换算子通常对整个数据集进行操作，而行动算子是对数据集进行汇总或返回最终结果的操作。 计算开销: 转换算子通常是一种转换逻辑的描述，不会立即触发实际计算，因此计算开销相对较低。
").getOrCreate() //创建数据表并读取数据 spark.read.json("....可输入任何满足语法的语句 spark.sql("select name from test_table where a > 1").show() SQL转换步骤 ? 实际转换过程 ?...InternalRow体系 用来表示一行数据的类，根据下标来访问和操作元素，其中每一列都是Catalyst内部定义的数据类型；物理算子树产生和转换的RDD类型为RDD[InternalRow]； ?...，逻辑、转换、过滤等。...接口 非可执行表达式，调用eval会抛出异常。
2.1 强制类型转换 当你尝试将一个对象强制转换为不兼容的类型时，就会抛出 ClassCastException。例如，将一个父类对象转换为一个子类对象，但该对象并不属于这个子类。...2.2 集合类型转换 在处理集合时，尝试将集合中的元素转换为不兼容的类型，也会导致此异常。例如，在List中存储父类对象，然后强制转换为子类对象。...ClassCastException 2.3 使用反射 使用反射机制时，如果试图将一个对象强制转换为不兼容的类，也会抛出此异常。...如何解决 ClassCastException ❌ 3.1 使用 instanceof 进行检查 在进行强制类型转换之前，使用 instanceof 操作符检查对象的实际类型，以避免异常。...，如工厂模式，来管理对象的创建和转换，从而减少类型转换的风险。
存储弹性是指，RDD 中的数据可以保存在内存中，内存放不下时也可以保存在磁盘中；计算弹性是指，RDD 具有自动容错的特点，当运算中出现异常情况导致 Partition 数据丢失或运算失败时，可以根据 Lineage...当计算过程中出现异常情况导致部分 Partition 数据丢失时，Spark 可以通过这种依赖关系从父 RDD 中重新计算丢失的分区数据，而不需要对 RDD 中的所有分区全部重新计算，以提高迭代计算性能...利用 parallelize() 方法将已经存在的一个 Scala 集合转换为 RDD，Scala 集合中的数据也会被复制到 RDD 中参与并行计算。...其他方式 还有其他创建 RDD 的方式，包括： 通过读取数据库（如 MySQL、Hive、MongoDB、ELK 等）的数据集生成 RDD； 通过其他的 RDD 转换生成 RDD 等。...当然，这个只是举例说明如何在算子中传递函数，由于没有 Action 操作，惰性机制下，以上运算实际上是暂时不会被执行的。 2.3.2.
简介最近发现很多小伙伴还不知道如何在lambda表达式中优雅的处理checked exception，所以今天就重点和大家来探讨一下这个问题。...Exception,R> R sneakyThrow(Exception t) throws T { throw (T) t; }这个方法接收一个checked exception，在内部强制转换之后...所以如果你使用了我这里说的这种异常转换技巧，那就必须要特别注意这种异常的捕获情况。对lambda的最终改造上面可以封装异常了是不是就完成了我们的工作了呢？...，再次调用sneakyThrow进行checked异常和unchecked异常的转换： static Function unchecked(FunctionWithThrow...lambda表达式中优雅的进行异常转换的例子了。
SQLException.getErrorCode:返回数据库特定的错误码，由数据库厂商制定，不同厂商错误码不同。如重复主键错误码在 MySQL 中是 1062，而在 Oracle 中却是 1。...使用 Spring 之后，我们不再需要强制捕获异常。如果 SQL 语句运行存在异常，Spring 会抛出其内置特定的异常。...如上面 SQL 语句异常将会抛出 BadSqlGrammarException。除了这个异常之外，Spring 还定义很多数据库异常。 ?...每个 Spring 数据库异常的基类都是 DataAccessException。由于 DataAccessException 继承自 RuntimeException，所以在这类异常无需强制捕获。...下面我们从源码分析转换过程。 实现细节 调试 JdbcTemplate 的源码。 ? 可以看到这里捕获了 SQLException，转换之后再将其抛出。
前言 版本文档：v1.9.0 使用 python 类型注释的数据验证和设置管理。 pydantic在运行时强制执行类型提示，并在数据无效时提供用户友好的错误。...定义数据应该如何在纯粹的、规范的 python 中；并使用 pydantic 对其进行验证。 pydantic 简介 pydantic 主要是一个解析库，而不是验证库。...如果您不确定这意味着什么或它可能如何影响您的使用，您应该阅读下面有关数据转换的部分。 虽然验证不是 pydantic 的主要目的，但您可以使用此库进行自定义验证。...如果可能，字符串、字节或浮点数将强制转换为int，否则将引发异常。 name 从默认值推断为其为 str 类型，该字段不是必须的，因为它有默认值。...'friends': [1, 2, '3'], } user1 = User( **external_data1 ) user.dict() 校验失败,抛出异常ValidationError
它提供如下工具： 机器学习(ML)算法：常用的学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤 特征：特征提取、转化、降维，及选择 管道：构造工具、评估工具和调整机器学习管理 存储：保存和加载算法、模型及管道...DataFrames有助于实现机器学习管道，特别是特征转换。详见管道指南。 Spark ML是什么？...算法 (SPARK-14503) 广义线性模型(GLM)支持Tweedie分布 (SPARK-18929) 补全数据集中的特征转换的缺失值 (SPARK-13568) LinearSVC:支持向量聚类算法...SPARK-11569: StringIndexer对于NULL值将作为"默认"值(unseen values)处理，此前对于无效值都是抛出异常。...spark.ml灵活提供了计算数据两两相关性的方法。目前相关性方法有Pearson和Spearman。
这些异常通常是由于外部因素（如文件不存在、网络断开等）引起的，程序无法自行解决，必须显式捕获并处理。如果没有处理异常，则编译失败。 运行时期异常：runtime异常。运行时异常，不强制要求处理。...finally 块（可选）：无论是否发生异常，finally 块中的代码总会执行，通常用于释放资源（如关闭文件、释放数据库连接等）。...下面汇总一些常见异常类型及处理方法： ClassCastException (类型转换异常) //说明：当试图将对象强制转换为不兼容的类型时抛出此异常。...e) { System.out.println("类型不匹配"); } 6.SQLException (操作数据库异常) //说明：当操作数据库时，发生访问数据库错误或违反 SQL 语法时抛出此异常...) //说明：如尝试实例化抽象类抛出此异常。
b 2.0 2 c 1.0 3 a 0.0 4 a 0.0 5 c 1.0 'a'映射到0，因为它出现次数最多，然后是‘c’，映射到1，‘b’映射到2； 另外，有三种策略处理没见过的label： 抛出异常...DataFrame上，注意‘d’和‘e’是未见过的标签： id category 0 a 1 b 2 c 3 d 4 e 如果没有设置StringIndexer如何处理错误或者设置了‘error’，那么它会抛出异常...，会得到密集结果，如果应用在稀疏输入上要格外注意； StandardScaler是一个预测器，可以通过fit数据集得到StandardScalerModel，这可用于计算总结统计数据，这个模型可以转换数据集中的一个...NaN值在QuantileDiscretizer的Fitting期间会被移除，该过程会得到一个Bucketizer模型来预测，在转换期间，Bucketizer如果在数据集中遇到NaN，那么会抛出一个错误...，它将被自动转换，这种情况下，哈希signature作为outputCol被创建； 在连接后的数据集中，原始数据集可以在datasetA和datasetB中被查询，一个距离列会增加到输出数据集中，它包含每一对的真实距离
3.2 数据源 在示例代码中使用的是 socketTextStream 来创建基于 Socket 的数据流，实际上 Spark 还支持多种数据源，分为以下两类： 基本数据源：包括文件系统、Socket...hdfs://host:8040/logs/；也可以使用通配符，如 hdfs://host:8040/logs/2017/*。...args: Array[String]) { /* * 本地测试时最好指定 hadoop 用户名,否则会默认使用本地电脑的用户名, * 此时在 HDFS 上创建目录时可能会抛出权限不足的异常...在执行之前，Spark 会对任务进行闭包，之后闭包被序列化并发送给每个 Executor，而 Jedis 显然是不能被序列化的，所以会抛出异常。...这是因为 Spark 的转换操作本身就是惰性的，且没有数据流时不会触发写出操作，所以出于性能考虑，连接池应该是惰性的，因此上面 JedisPool 在初始化时采用了懒汉式单例进行惰性初始化。
【强制】事务场景中，抛出异常被 catch 后，如果需要回滚，一定要注意手动回滚事务。 6.【强制】finally 块必须对资源对象、流对象进行关闭，有异常也要做 try-catch。...；应用内部推荐异常抛出。...正例：mppserver 应用中单独监控时区转换异常，如：mppserver_monitor_timeZoneConvert.log 5....【强制】异常信息应该包括两类信息：案发现场信息和异常堆栈信息。如果不处理，那么通过关键字 throws 往上抛出。...【强制】日志打印时禁止直接用 JSON 工具将对象转换成 String。 说明：如果对象里某些 get 方法被覆写，存在抛出异常的情况，则可能会因为打印日志而影响正常业务流程的执行。
理想的解决方案是从查询中抛出异常或错误。然而，在现实中，用户可能会得到一个掩码值（即 null）作为列值，因为她不关心敏感列。同时，大多数查询使用通配符（“SELECT * ..”）作为投影运行。...他们在读取该数据集时需要该元数据信息。 当 ETL 作业将数据转换为新数据集（表）时，会提取 ETL 元数据。同样，标记信息用于控制如上所述的加密。 转换后的数据被写回文件存储。...问题在于，通过这种方式，我们将标记存储添加为 Parquet™ 应用程序（如 Spark、Hive 和 Presto）的依赖项，这些应用程序通常在 Yarn 或 Peloton 等大型计算集群或 Presto...例如，Spark 实现了 ParquetWriteSupport，它分析模式并将其从 Spark 转换为 Parquet™。 这是添加加密功能之前的现有行为。...但这种演变主要集中在加密本身的吞吐量上。 我们的评估更侧重于终端场景。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
