文中提供出一种用于并行执行一组具有依赖关系的操作的解决方案，这不由得想起我在一年之前写的一个具有相同的功能的组件。于是翻箱倒柜找了出来，进行了一些加工，与大家分享一下。...但是，我们遇到的很多情况下是，部分操作之间具有相互依赖的关系，一个操作需要在其他依赖的操作执行完成后方可执行。 以下图为例，每一个圆圈代表要执行的操作，操作之间的肩头代表它们之间的依赖关系。 ?...：依赖操作列表 在使用ParallelExecutor对操作进行并行执行之前，我们需要通过ParallelExecutor的两个AddOperation方法添加需要执行的操作。...具体来讲，上图中C1具有两个以来操作B1和B2，在初始化时，C1上会有一个用于计算尚未执行的依赖操作的个数，并注册B1和B2得操作结束事件上面。当B1和B2执行结束后，会触发该事件。...添加操作实现在两个重载的AddOperation方法中，逻辑并不复杂。当执行Execute方法对所有的操作进行并行执行的时候，需要调用Initialize方法对每个操作进行初始化。
import java.io.Serializable; import java.time.LocalDate;
例如，Spark中对RDD进行的count、collect、reduce、foreach等操作都属于Action操作，这些操作可以返回具体的结果或将RDD转换为其他格式（如序列、文件等）。...RDDreduceByKey(func, numTasks)：使用指定的reduce函数对具有相同key的值进行聚合sortByKey(ascending, numTasks)：根据键排序RDD数据，返回一个排序后的新...数据变换：可以对一个DataFrame对象执行多种不同的变换操作，如对列重命名、字面量转换、拆分、连接和修改某个列及配合 withColumn() 操作，还可对数据进行类型转换。...注意：DataFrame是不可变的，每次对DataFrame进行操作实际上都会返回一个新的DataFrame。...Spark SQL采用了类似于SQL查询的API，其中操作更接近查询而不是在内存中操作RDD。缓存和持久化：为加速数据处理而缓存DataFrame对象。
; 构造函数 抽象了 对象的公共部分 , 将 属性 和 方法 封装到了 构造函数中 , 可以理解为 面向对象 中的 类 ; 对象 指的是 某一个特定的实例化值 ; 二、new 操作符执行过程分析 1、...使用 new 操作符调用构造函数，创建对象 var person = new Person('Tom', 18); 2、new 操作符执行过程 new 操作符 的 主要作用就是 创建一个新的对象实例 ,...这个 对象实例 会继承构造函数的 prototype 对象 , 并 执行 构造函数 中的代码 , 来初始化新对象的属性和方法 , 下面详细分析 new 操作符 的执行过程 ; new 操作符 创建对象...的执行过程 如下 : 首先 , 创建空对象 , 使用 new 操作符 调用 构造函数 , 可以 在 内存空间 中 , 创建一个 空对象 ; 然后 , this 指针指向对象 , 将 构造函数 中的 this..., 设置属性和方法 , 执行 构造函数 中的代码 , 为 空对象 设置 属性 和 方法 ; this 关键字 在 构造函数 内部被设置为新创建的对象 , 之后 执行构造函数的代码 , 给新对象添加属性和方法
最简单的办法就是在发送消息的地方打个断点，如下所示 当 debug 执行到此的时候，消息是未发送的，这个没问题吧？ ...、回滚后等）执行特定的操作（如发送消息） TransactionSynchronizationManager 提供了很多静态方法， registerSynchronization 就是其中之一（其他的大家自行去学习...） 入参类型是 TransactionSynchronization ，该接口定义了几个事务同步方法（命名很好，见名知意） 分别代表着在事务的不同阶段，会被执行的操作，比如 afterCommit...很明显，我们要跟 triggerAfterCommit(status) ，因为我们要找的是 afterCommit 的操盘手 内容很简单，下一步跟的对象也很明确 这里要分两步说明下 1、 TransactionSynchronizationManager.getSynchronizations...2、事务提交之后再执行某些操作的实现方式 事务失效的方式，大家一定要警惕，这坑很容易掉进去 自己注册自己的方式，直接杜绝，就当没有这种方式 Manager 方式很常规，可以使用 TransactionSynchronizationManager
对象的 CRUD 操作 如果已知主键的值，那么可以使用这些方法进行 CRUD 操作 对 object 操作的四个方法 Read / Insert / Update / Delete o := orm.NewOrm...对象的其他字段值将会是对应类型的默认值 复杂的单个对象查询参见 One ReadOrCreate 尝试从数据库读取，不存在的话就创建一个 默认必须传入一个参数作为条件字段，同时也支持多个参数多个条件字段...__，除了描述字段， expr 的尾部可以增加操作符以执行对应的 sql 操作。...(&user) num, err := dORM.LoadRelated(&user, "Posts") for _, post := range user.Posts { //... } 多对多关系操作...，主键必须有值 // 第二个参数为对象需要操作的 M2M 字段 // QueryM2Mer 的 api 将作用于 Id 为 1 的 Post QueryM2Mer Add tag := &Tag{Name
RDD具有以下几个主要特点： 弹性：RDD是弹性的，即可以在内存中缓存数据，并支持容错性。这意味着当计算节点发生故障时，可以重新计算丢失的数据分区，而不需要重新启动整个计算过程。...分区：RDD将数据集合划分为多个分区，每个分区存储在不同的计算节点上。这样可以实现数据的并行处理，提高计算效率。 不可变性：RDD是不可变的，即不能直接修改RDD中的数据。...然后，我们使用RDD的转换操作对每个单词进行计数，并使用reduceByKey方法对相同单词的计数进行累加。最后，我们使用foreach方法打印出结果，并调用stop方法停止Spark上下文。...此外，RDD是不可变的，每次对RDD的转换操作都会生成一个新的RDD。最后，RDD采用了延迟计算的策略，只有在需要获取结果时才会进行计算。...RDD是Spark中的核心抽象，用于表示分布式计算过程中的数据集合。它具有弹性、分区、不可变性和延迟计算等特点，通过这些特点可以实现高效的分布式数据处理。
RDD是不可变数据，这意味着一旦创建了RDD，就无法直接对其进行修改。此外，RDD也具有容错能力，因此在发生任何故障时，它们会自动恢复。 为了完成各种计算任务，RDD支持了多种的操作。...这些对RDD的操作大致可以分为两种方式： 转换：将这种类型的操作应用于一个RDD后可以得到一个新的RDD，例如：Filter, groupBy, map等。...计算：将这种类型的操作应用于一个RDD后，它可以指示Spark执行计算并将计算结果返回。 为了在PySpark中执行相关操作，我们需要首先创建一个RDD对象。...(PickleSerializer()) ) RDD实战 下面，我们以如下RDD对象为例，演示一些基础的PySpark操作。...对象中的Key进行匹配，将相同key中的元素合并在一起，并返回新的RDD对象。
RDD是一个基于分布式内存的数据抽象，支持工作集的应用，也具有数据流模型的特点，表示已被分区、不可变的、并能够被并行操作的数据集合。...) // [3, 7] groupByKey： 转换操作，groupByKey和SQL中的groupBy类似，就是把对象的集合按某个key归类，返回的RDD中每个key对应一个序列。..."，使用了新产生的RDD来记录计算逻辑，这样就把作用在RDD上的所有计算逻辑串联起来，形成一个链条，当遇上RDD的动作操作时，Spark就会从计算链条的最后一个RDD开始，依次从上一个RDD获取数据并执行计算逻辑...备注：图来自于极客时间 总结一下： DataFrame和DataSet都是SparkSQL提供的基于RDD的结构化数据抽象，具有RDD的不可变性、分区、存储依赖关系的特性，又有关系型数据库的结构化信息...DStream结构 DStream由一个个连续的RDD序列组成，每一个RDD代表一个时间窗口的输入数据流。对DStream进行操作，意味着对它包含的每一个RDD进行同样的操作。 ?
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。...提升执行效率 RDD API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。...在现有RDD API的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对...RDD和DataSet DataSet以Catalyst逻辑执行计划表示，并且数据以编码的二进制形式被存储，不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。...因此具有如下三个特点： DataSet可以在编译时检查类型 并且是面向对象的编程接口。
.map(lambda x:(x, 1)) # 从一个RDD转换为另一个RDD 需要指出的是，RDD作为分布式的数据集合，其本身是不可变对象（immutable），所以所有的transformation...RDD6既是RDD7的父RDD，也是RDD8的父RDD，所以在独立执行RDD7和RDD8时，实际上会将RDD1=>RDD6的转换操作执行两遍，存在资源和效率上的浪费。...）形式，进而将相同key对应的value构成一个特殊的集合对象，实质与SQL或者pandas中groupby操作类似，一般还需与其他聚合函数配合操作 reduceByKey，实际上groupByKey只执行了一半的聚合动作...，因为有可能造成内存溢出 take，接收整数n，返回特定记录条数 first，返回第一条记录，相当于take(1) count，返回RDD记录条数 reduce，对RDD的所有元素执行聚合操作，与Python...中的原生reduce功能类似，返回一个标量 foreach，对RDD中每个元素执行特定的操作，功能上类似map，但会实际执行并返回结果 3. persistence算子 持久化的目的是为了短期内将某一
在有些VBA代码解决方案中，需要先确定所选择的对象，这样才能使用合适的代码来对其进行相应的操作。本文介绍的代码可用来确定所选对象。...判断是否选择单元格或单元格区域 下面的代码展示了如何确保是对单元格或单元格区域执行操作： Sub DoWithRange() Dim rng As Range '确保选择了单元格区域...Exit Sub Else Set rng = Selection '操作代码 End If End Sub 判断是否选择图表 下面的代码展示了如何确保是对图表执行操作...Exit Sub End If '操作代码 End Sub 判断是否选择形状 下面的代码展示了如何确保在执行操作前用户选择了形状： Sub DoWithShape() Dim shp...Exit Sub End If '操作代码 End Sub 上面展示了用来确定一些主要对象的代码，在确定是我们要操作的对象后，再执行相应的代码对该对象进行想要的操作，确保达到我们的目的。
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； 下面的示例中，一旦我们从personRDD创建personDF，将不会恢复Person类的原始RDD（RDD...Dataset API是DataFrames的扩展，它提供了一种类型安全的，面向对象的编程接口。它是一个强类型，不可变的对象集合，映射到关系模式。...在数据集的核心 API是一个称为编码器的新概念，它负责在JVM对象和表格表示之间进行转换。表格表示使用Spark内部Tungsten二进制格式存储，允许对序列化数据进行操作并提高内存利用率。...DataFrame也是懒执行的，性能上要比RDD高（主要因为执行计划得到了优化）。...Dataset具有类型安全检查，也具有DataFrame的查询优化特性，还支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。
dept.join(emp,$"deptid" === $"did").show scala>dept.join(emp,$"deptid" === $"did","left").show 左向外联接的结果集包括... LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。...df.collect //获取当前df对象中的所有数据为一个Array 其实就是调用了df对象对应的底层的rdd的collect方法 2、通过sql语句来调用 1．针对表的操作 1>创建表 df.registerTempTable..."num"); df.registerTempTable("tabx") sqlContext.sql("select num * 100 from tabx").show(); 4．类似hive方式的操作...，目的是让rdd具有toDF方法 import sqc.implicits._ val t1 = r1.toDF("name", "age") t1.registerTempTable
DataFrame有如下特性： 1）分布式的数据集，并且以列的方式组合的，相当于具有schema的RDD； 2）相当于关系型数据库中的表，但是底层有优化； 3）提供了一些抽象的操作，如select、filter...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；下面的示例中，一旦我们从personRDD创建personDF，将不会恢复Person类的原始RDD（RDD...Dataset API是DataFrames的扩展，它提供了一种类型安全的，面向对象的编程接口。它是一个强类型，不可变的对象集合，映射到关系模式。...在数据集的核心 API是一个称为编码器的新概念，它负责在JVM对象和表格表示之间进行转换。表格表示使用Spark内部Tungsten二进制格式存储，允许对序列化数据进行操作并提高内存利用率。...Dataset具有类型安全检查，也具有DataFrame的查询优化特性，还支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。
[RDD] 是分区的集合. 弹性分布式数据集. 不可变的数据分区集合....对每个JOB的各阶段计算有向无环图(DAG)，并且跟踪RDD和每个阶段的输出。 找出最小调度运行作业,将Stage对象以TaskSet方式提交给底层的调度器。...具有'窄依赖'的RDD操作(比如map /filter)被管道化至一个taskset中....这个通过 具有 FetchFailed的CompletionEvent对象或者ExecutorLost进行检测的。...2)ShuffleMapStage, 对shuffle进行输出文件的写操作的。如果job重用了同一个rdd的话，stage通常可以跨越多个 job实现共享。
当我们运行任何Spark应用程序时，会启动一个驱动程序，它具有main函数，并且此处启动了SparkContext。然后，驱动程序在工作节点上的执行程序内运行操作。...RDD是不可变元素，这意味着一旦创建了RDD，就无法对其进行更改。RDD也具有容错能力，因此在发生任何故障时，它们会自动恢复。...您可以对这些RDD应用多个操作来完成某项任务 要对这些RDD进行操作，有两种方法 : Transformation Action 转换 - 这些操作应用于RDD以创建新的RDD。...Filter，groupBy和map是转换的示例。 操作 - 这些是应用于RDD的操作，它指示Spark执行计算并将结果发送回驱动程序。...说白了和Python的reduce一样：假如有一组整数[x1,x2,x3]，利用reduce执行加法操作add，对第一个元素执行add后，结果为sum=x1,然后再将sum和x2执行add，sum=x1
RDD 代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 一般有两种方式可以创建 RDD，第一种是读取文件中的数据生成 RDD，第二种则是通过将内存中的对象并行化得到 RDD。...Transformation 操作都具有 Lazy 特性，即 Spark 不会立刻进行实际的计算，只会记录执行的轨迹，只有触发 Action 操作的时候，它才会根据 DAG 图真正执行。...操作确定了 RDD 之间的依赖关系。 RDD 之间的依赖关系有两种类型，即窄依赖和宽依赖。窄依赖时，父 RDD 的分区和子 RDD 的分区的关系是一对一或者多对一的关系。...而宽依赖时，父 RDD 的分区和子 RDD 的分区是一对多或者多对多的关系。...宽依赖关系相关的操作一般具有 shuffle 过程，即通过一个 Patitioner 函数将父 RDD 中每个分区上 key 不同的记录分发到不同的子 RDD 分区。
而spark的迭代计算都是在内存中进行的，API中提供了大量的RDD操作如join，groupby等，而且通过DAG图可以实现良好的容错。 6、Spark应用程序的执行过程是什么？...RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合。...RDD 弹性分布式数据集；不可变、可分区、元素可以并行计算的集合。 优点： RDD编译时类型安全：编译时能检查出类型错误； 面向对象的编程风格：直接通过类名点的方式操作数据。...DataFrame引入了off-heap，构建对象直接使用操作系统的内存，不会导致频繁GC。...DataFrame可以从很多数据源构建； DataFrame把内部元素看成Row对象，表示一行行的数据 DataFrame=RDD+schema 缺点： 编译时类型不安全； 不具有面向对象编程的风格。
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