._ DataFrame跟DataSet均可使用模式匹配获取各个字段的值跟类型。...spark.read.options(options).format("com.sowhat.spark.csv").load() DataSet DataSet 跟DataFrame拥有完全一样的成员函数...，如果使用DataSet，行的类型又不确定，可能是各自case class，无法实现适配，这时候可以用DataFrame 既DataSet[Row]很好的解决问题。...目的：Spark读写Json数据，其中数据源可以在本地也可以在HDFS文件系统注意：这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串。...，跟如何相互转换。
保存操作可以使用 SaveMode, 用来指明如何处理数据. 使用mode()方法来设置. 有一点很重要: 这些 SaveMode 都是没有加锁的, 也不是原子操作....如果不想出现错误，可以使用overwrite(覆盖) scala> df.write.format("json").mode("overwrite").save("./0804json") 7. append...1.2 保存到本地 默认数据源是parquet, 我们也可以通过使用:spark.sql.sources.default这个属性来设置默认的数据源. val usersDF = spark.read.load...注意: Parquet格式的文件是 Spark 默认格式的数据源.所以, 当使用通用的方式时可以直接保存和读取.而不需要使用format spark.sql.sources.default 这个配置可以修改默认数据源...User2] = spark.sparkContext.parallelize(Array(User2(9,"wuwuw",20))) val ds: Dataset[User2] = rdd.toDS
设置的密码。...输入密钥后回车（如果没设置密码，可直接回车），此时可在控制台显示的信息中获取 Sha1 值 说明：keystore 文件为 Android 签名证书文件。...我输入keytool -list -v -keystore debug.keystore 获取SHA1后配置的Key，在自己的demo里运行没问题，结果整合到项目里错误码却总是返回 32，百思不得其解。...后来从网上找到了这个获取当前应用SHA1值得方法，得到的SHA1和我用以上方法得到的居然不一样！拿这个值去官网配置Key后定位就没问题了！...我之前用的是.android目录下的debug.keystore。这个是当你的项目中没有keystore时默认使用的签名，而当你项目里有了签名后就不能用那个，得用项目中的。
业务可以不用修改 SQL，使用 SPM （见上述章节）的 create binding 创建 force index 的绑定 SQL，可以避免执行计划不稳定导致的性能下降 案例3 查询字段与值的数据类型不匹配.../pt-query-digest tidb_slow_query.log > result 分析慢日志解析出来的 TopSQL 发现 Process keys和 Process time并不是线性相关，...案例总结 对于分布式数据库的读热点问题，有时难以通过优化 SQL 的方式解决，需要分析整个 TiDB 集群的监控和日志来定位原因。...，预估 updated_at 上的索引会扫描 176388219，没有选择索引而选择了全表扫描，可以判定是由于错误的统计信息导致执行计划有问题。...本文为「TiDB 查询优化及调优」系列文章的第五篇，也是最终篇。通过这个系列文章，我们详细介绍了 TiDB 优化器、查询计划、慢查询以及调优的理论知识，并在本章节中进行了实战的分享。
String 进行减法操作，在执行的时候才报错，而 DataSet 不仅仅知道字段，而且知道字段类型，所以有更严格的错误检查。...6、在对 DataFrame 和 DataSet 进行许多操作都需要这个包进行支持 import spark.implicits._ 7、DataFrame 和 DataSet 均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型...DataSet： DataSet 和 DataFrame 拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。...DataFrame，即 Dataset[Row] 就能比较好的解决问题。...注意：这个 JSON 文件不是一个传统的 JSON 文件，每一行都得是一个 JSON 串。
LLM根据自己的解释生成答案的方法类似于tafseer的概念，LLM既不是伊斯兰专家，也不是伊斯兰教所不允许的人。鉴于LLM的影响力较高，本文作者「对宗教领域的LLM进行评价」。 ...为此，本文提出了「QADYNAMICS，一种用于QA诊断和改进的动态驱动框架」。该方法分析了QA对在问答、选项两个方面上的训练动态，通过删除无信息QA对、错误标记、错误选项来简化训练检测组件。...（TODS），特别是端到端的TODS的探索仍然存在一定的局限性。...此外，对端到端 TODS 的严格人类评估表明，InstructTODS 产生的对话响应在有用性、信息性和人性方面明显优于黄金响应和最先进的TODS。...此外，对TODS子任务（对话状态跟踪、意图分类和响应生成）的综合评估进一步支持了TODS中LLMs的有效性。
bufferSchema：产生中间结果的数据类型 dataType：最终返回的结果类型 deterministic：确保一致性，一般用true initialize：指定初始值 update：每有一条数据参与运算就更新一下中间结果...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。...聚合开窗函数 ●示例1 OVER 关键字表示把聚合函数当成聚合开窗函数而不是聚合函数。 SQL标准允许将所有聚合函数用做聚合开窗函数。...这个函数求出来的排名结果可以并列（并列第一/并列第二），并列排名之后的排名将是并列的排名加上并列数 简单说每个人只有一种排名，然后出现两个并列第一名的情况，这时候排在两个第一名后面的人将是第三名，也就是没有了第二名...这个函数并列排名之后的排名是并列排名加１ 简单说每个人只有一种排名，然后出现两个并列第一名的情况，这时候排在两个第一名后面的人将是第二名，也就是两个第一名，一个第二名 ●示例3 spark.sql("select
RDD是一个抽象，会记录一些信息，他并不是一个真正的集合，但可以像集合一样操作，降低了开发难度。...RDD的算子分为2类，一种是Transformation(lazy不会立即执行，即便有错误也不会发现)，一类是Action(触发任务执行) 创建RDD的方式有3种。...//查看这个新的RDD，由于RDD并不是一个真正的集合，必须要经过一次从各个Worker收集才能查看数据 res3: Array[Int] = Array(10, 20, 30, 40, 50,...scala> val rdd2 = rdd.mapPartitionsWithIndex(func) //一次性获取一个分区的集合数据，并且知道这个集合的数据在哪个分区 rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD...的字符串，所以返回的是"01"或者是"10"，我们可以用下面这个rdd来验证。
，返回一个新的(K,V)形式的数据集，其中每个值是将每个Key传递到函数func中进行聚合后的结果。...reduceByKey(func)的功能是，使用func函数合并具有相同键的值,(a,b) => a+b这个Lamda表达式中，a和b都是指value，比如，对于两个具有相同key的键值对(“spark...groupByKey()的功能是，对具有相同键的值进行分组。...键值对RDD的value部分进行处理，而不是同时对key和value进行处理。...func函数合并具有相同键的值。
[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :24 // 得到一个新的 RDD, 但是这个 RDD 中的元素并不是立即计算出来的...mapPartitions()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原 RDD 中该分区的数据才能释放，可能导致 OOM。...作用 按照func的返回值进行分组. func返回值作为 key, 对应的值放入一个迭代器中....这个函数返回的类型U不同于源 RDD 中的V类型. U的类型是由初始化的zero value来定的....，它会使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并 （3）mergeCombiners: 由于每个分区都是独立处理的，因此对于同一个键可以有多个累加器。
/tmp/hive这里，本质上是hdfs中此目录的读写权限出了问题（Spark的运行并不需要Hive的开启，甚至没有Hive也可以），此处只是/tmp/hive这个目录出了问题，使用hadoop dfs...此处一定要选择对Module（不是默认）和要运行的MainClass ? 点击OK后，选择Jar打包后的路径 ? 使用命令： 启动master: ....） 出现的错误： 错误：java.io.FileNotFoundException: Jar I:\IDEA_PROJ\ScalaSparkTest\out\scalasparktest.jar not...found 解决：修改setJar方法参数中的jar路径 错误：Could not connect to spark://192.168.146.130:7077 解决：重启worker和master...解决：打包的文件很大，把全部依赖都打包了，90多M，但正常应该10多M，删掉无用的依赖，并且把sbt中spark-core的依赖设为provided模式 ?
首先我们使用新的API方法连接mysql加载数据 创建DF import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark....，在第三个join时找不到ID了，这个问题很诡异。。。...就用原来的方法 创建软连接，加载数据，发现可以。。这我就不明白了。。。...最终问题是解决了。。可是 为什么直接加载不行呢。。还有待考究。...附带一个问题的解决 如果啊报这种错误 15/11/19 10:57:12 INFO BlockManagerInfo: Removed broadcast_3_piece0 on cbg6aocdp9:
Spark数据存储的核心是弹性分布式数据集（RDD），我们可以把RDD简单地理解为一个抽象的大数组，但是这个数组是分布式的，逻辑上RDD的每个分区叫做一个Partition。...RDD转换为新的RDD 常用算子（操作，方法）有map、filter、groupBy、reduceBy Aciton 通过RDD计算得到一个或者多个值 常用算子有count、reduce、saveAsTextFile...中Key相同的元素的Value进行reduce，因此，Key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。...sortByKey()按照key进行排序 3.3.4 WordCount WordCount是大数据处理的HelloWorld，下面看看Spark是如何实现。...值相加）。
), (1,4)) 3.1.4 flatMap(func)案例 1.作用：类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素） 2.需求：创建一个元素为...1.map()：每次处理一条数据 2.mapRartition()： 每次处理一个分区的数据,这个分区的数据处理完之后，原RDD中分区的数据才能释放，可能导致OOM。...将相同的key对应的值放入一个迭代器。 2.需求：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。...3.需求：创建一个pairRDD，取出每个分区相同key对应值的最大值，然后相加。 4.需求分析： ?...mergeValue:如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键，它会使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并。
，只不过flatMapValues是针对[K,V]中的V值进行flatMap操作。 ...cache既不是transformation也不是action，因为没有生成新的RDD， 也没有立即执行 cache不建议直接将hdfs的数据直接cache ...存储的这个内存出问题或者磁盘坏了，也会导致spark从头再根据RDD计算一遍，所以就有了checkpoint，其中checkpoint的作用是将DAG中比较重要的中间数据做一个检查点将结果 ...放在一个高可用的地方（通常这个地方是HDFS里面） （*）checkpoint到底是什么和需要用checkpoint解决什么问题？ ...1个小时） 可能业务比较复杂，此时我们必须要考虑对计算结果的持久化 2）spark是擅长多步骤迭代计算，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果曾经可以对计算结果的过程进行复用
陆续好多人会问，在写入Hbase的时候总是会出现空指针的问题，而检查程序，看起来一点也没有错。...如报的错误大致如下： Error: application failed with exception java.lang.RuntimeException: java.lang.NullPointerException...，其实解决办法非常简单。...，主要原因在于从HiveContext中访问的DataFrame中，遍历的某些行里面putRecord中的某一个单元值为NULL，所以就会抛出这种异常。...因此在put.add的时候首先需要进行判断一下。 如 putRecord.IsNullAt(index)，这样进行判断，如果为NULL值，简单设个特定的字符串，马上什么问题全部解决。
2.mapPartition()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原RDD中分区的数据才能 释放，可能导致OOM。...5、flatMap(func) 案例 1.作用：类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个 序列，而不是单一元素） 2.需求：创建一个元素为1-5的RDD，...将相同的key对应的值放入一个迭代器。 2.需求：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。...[65] at parallelize at :24 （2）按照元素模以2的值进行分组 scala> val group = rdd.groupBy(_%2) group: org.apache.spark.rdd.RDD...返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成。
mod=viewthread&tid=23489 写了关于spark sql如何读取数据源，下面说下spark sql的各种操作。...如果你想一个spark sql程序，那么你会想，你到底该使用哪个包，如何嵌入sql语句，如何创建表，如何显示表内容，如何指定表显示字段。下面解决了我们这些问题。...当然这个后面在验证下。大家感兴趣也可以测试下。 runDatasetCreationExample函数 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...方法，它是DataFrame的row的方法，返回的是name字段的值 官网解释如下 ?...getValuesMap，获取指定几列的值 官网解释如下： ?
在部分分区数据丢失时，Spark 可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对 RDD 的所有分区进行重新计算。 4) 一个 Partitioner，即 RDD 的分片函数。...mergeValue: 如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键，它会使用 mergeValue() 方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并。...和 aggregate() 一样，combineByKey() 可以让用户返回与输入数据的类型不同的返回值。 要理解 combineByKey()，要先理解它在处理数据时是如何处理每个元素的。...如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键，它会使用 mergeValue() 方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并。 ...(3) 变量只会被发到各个节点一次，应作为只读值处理(修改这个值不会影响到别的节点)。
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