数组： 定长数组： val s = Array("Hello", 1) //用()而不是[] println("s(0) -> " + s(0)) //输出s(0) -> Hello 变长数组： val...ArrayBuffer(1, 2, 3, 4, 5) 遍历数组 println("----------------跨2步长---------------------") for (i <- 0 until...a.sorted.reverse) //输出：ArrayBuffer(324.0, 123.2, 123.0, 23.0, 12.0, 7.0, 4.0) val b = a.toArray scala.util.Sorting.quickSort...//-= 去掉第一个为1和为5的元素 println(a) //输出：ArrayBuffer(2, 3, 4, 6, 1, 2, 3) 多维数组： val matrix1 = Array.ofDim...[Int](3, 4) //二维数组 val matrix2 = Array.ofDim[Int](3, 4, 5) //三维数组 matrix1(1)(2) = 1 matrix2
，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。...import scala.collection.mutable.WrappedArray import org....import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.WrappedArray import org.....load("/Users/liangyun/CodeFiles/master_tensorflow2_in_20_hours/data/linear_model/1","serve") //利用广播将模型发送到...import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.WrappedArray import org.
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 Spark-Scala...项目，在项目中添加 Java 版本的 TensorFlow 对应的 jar 包依赖 在 Spark-Scala 项目中 driver 端加载 TensorFlow 模型调试成功 在 Spark-Scala...import scala.collection.mutable.WrappedArray import org....import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.WrappedArray import org....import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.WrappedArray import org.
概述 简单说，隐式转换就是：当Scala编译器进行类型匹配时，如果找不到合适的候选，那么隐式转化提供了另外一种途径来告诉编译器如何将当前的类型转换成预期类型。...前文提到，隐式转换最为基本的使用场景是：将某一类型转换成预期类型，所以我们下面的例子就以最这种最简单的场景来演示，它们都实现了：将一个String类型的变量隐式转换为Int类型： “implict def...我们知道，Scala通过Predef声明了针对Array类型的两个隐式转换：一个是到ArrayOps的隐式转化，另一个是到WrappedArray的隐式转换。...and a conversion to scala.collection.mutable.WrappedArray (a subtype of scala.collection.Seq)....元组的操作的，但是在你使用RDD时，这些操作是实实在在存在的，Spark正是通过隐式转换将一个RDD转换成了PairRDDFunctions， 这个动作是这样发生的： 首先在RDD的伴随对象中声明了从RDD
> foo((1,2,3)) 123 使用 -> 也可以定义二元组 "a"->"b" String 字符串 scala中的字符串,像数组,字符串不是直接的序列,但是他们可以转换为序列....转换为一个Seq。...其内部使用 Long 型数组来表示。...第一个 Long 元素表示的范围为0到63，第二个范围为64到127，以此类推（值为0到127的非可变位集合通过直接将值存储到第一个或第两个 Long 字段的方式，优化掉了数组处理的消耗）。...apply[A](xs: A*): List[A] = xs.toList 而我们传入的Array("A","B")数组会被隐式转换为 WrappedArray 的子类型,随后对这个WrappedArray
cast to com.sogo.getimei.entity.PersonEntity // 输入Java List类型时的报错信息 scala.collection.mutable.WrappedArray...$ofRef cannot be cast to java.util.List 文章2提到将Seq转换成List及使用Row的getAs()方法，文章3给出了Sacle Seq 转换成Java List...$ofRef cannot be cast to scala.collection.immutable.Seq 解决 可能是引包问题，将 import scala.collection.immutable.Seq...; 替换成 import scala.collection.mutable.Seq; 将scale Seq 转换成 java List import scala.collection.JavaConverters...参考文献 1 Spark UDF1 返回复杂结构 https://cloud.tencent.com/developer/article/1674399 2 scala.collection.mutable.WrappedArray
但是这篇论文LLM2Vec，可以将任何的LLM转换为文本嵌入模型，这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型和生成模型 嵌入模型主要用于将文本数据转换为数值形式的向量表示，这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法，用于将仅解码器的大型语言模型（LLM）转换为强大的文本编码器。...方法详解 论文中描述的LLM2Vec方法在代码层面主要涉及以下几个关键的修改，以将decoder-only模型转换为能够生成丰富文本编码的模型： 启用双向注意力：通常，decoder-only模型使用的是单向...利用LLM2Vec将Llama 3转化为文本嵌入模型 首先我们安装依赖 pip install llm2vec pip install flash-attn --no-build-isolation
cast(字段 as unsigned) 例如1：把表结构中的name（字符串） 字段转化成整型 cast(name as unsigned) 应用：将表A记录按name 字段从小到大排列 select
和hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下 2.配置环境变量 export HIVE_HOME=/Users/wangkai/apps/install/hive-2.3.8-client...$ofRef, name: array, type: class [Ljava.lang.Object;) - object (class scala.collection.mutable.WrappedArray...:636) at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$2.apply(SparkPlan.scala:260) at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan...$$anonfun$2.apply(SparkPlan.scala:252) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitionsInternal$1...(SparkSubmit.scala:86) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$$anon$2.doSubmit(SparkSubmit.scala:930
那能不能支持Spark2的呢，接下来本文章就主要讲述如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流。...的Oozie工作流 ---- 1.创建Oozie工作流 [xinbcptvzw.jpeg] 进入WorkSpace [zct3tvasdc.jpeg] 2.将Spark1的example的jar包上传至该...(SparkContext.scala:562) at org.apache.spark.SparkContext$.getOrCreate(SparkContext.scala:2313...$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:187) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala...:33) at scala.collection.mutable.WrappedArray.foreach(WrappedArray.scala:35) at org.apache.spark.SparkContext.setupAndStartListenerBus
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...开始使用spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...collect()：函数可以提取出所有rdd里的数据项:RDD——>数组（collect用于将一个RDD转换成数组。） reduce()：根据映射函数f，对RDD中的元素进行二元计算，返回计算结果。...(1, 2)) # 统计key后面的数组汇总元素的个数 scala> groupByKeyRDD.mapValues(x => x.size).foreach(println) # (A,2) #
问题导读： 1.怎样利用Spark机器学习API进行特征提取？ 2.怎样利用Spark机器学习API进行特征选择？ 3.Spark机器学习API中的特征选择有哪几种方法？...2. Word2VecWord2Vec是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。...下面的例子将每个文档中的词语转换成长度为3的向量： [Java] 纯文本查看 复制代码 ?..., 宣布),(5,[0,3,4],[2.0,1.0,1.0])] [1,WrappedArray(苹果, 梨, 香蕉),(5,[0,1,2],[1.0,1.0,1.0])] 程序output2的输出如下...(-2.0, 2.3, 0.0))) //为特征数组设置属性名（字段名），分别为f1 f2 f3 val defaultAttr = NumericAttribute.defaultAttr
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...3、Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...collect()：函数可以提取出所有rdd里的数据项:RDD——>数组（collect用于将一个RDD转换成数组。） reduce()：根据映射函数f，对RDD中的元素进行二元计算，返回计算结果。...(1, 2)) # 统计key后面的数组汇总元素的个数 scala> groupByKeyRDD.mapValues(x => x.size).foreach(println) # (A,2) # (B
2018-04-24 07:32:02,798] INFO zookeeper state changed (SyncConnected) (org.I0Itec.zkclient.ZkClient) 2...:34) 12 at scala.collection.mutable.WrappedArray.foreach(WrappedArray.scala:33) 13 at scala.collection.TraversableLike...$class.map(TraversableLike.scala:233) 14 at scala.collection.mutable.WrappedArray.map(WrappedArray.scala...org.apache.zookeeper.ClientCnxn) 27 [2018-04-24 07:32:02,928] INFO [Kafka Server 3], shutting down (kafka.server.KafkaServer) 2、...3、可以看到目录如下所示，解决方法，可以直接将这个目录删除，重启启动kafka，然后重新生成这个目录即可： ?
语句将一段 Scala/Java 代码注册成 UDF....比如，我们正在开发一个 ETL 脚本，希望获得一个数组的最后一个元素，但发现没有原生内置的函数能够实现这个，这个时候，可以直接用 Byzer Register 语句生成一个 UDF 函数，名称叫 arrayLast...具体如下； 分布式 Yarn based 版本,将 Jar 包放到 ${SPARK_HOME}/jars 目录即可。 如果是已经运行了，你需要重启 Byzer。...Sandbox 版本,启动容器后，进入容器 /work 目录，然后将 Jar 包放到 /work/${SPARK_HOME}/jars 目录即可. 需要重启容器。...桌面版本，以 Mac 为例， 将 Jar 包放到 ~/.vscode/extensions/allwefantasy.mlsql-0.0.7/dist/mlsql-lang/spark 目录下即可，然后重启
= [name: string, age: bigint] 2）将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person]...Person 3）将DateFrame转化为DataSet scala> df.as[Person] res14: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [age...: bigint, name: string] 2.DataSet转换为DataFrame 1）创建一个样例类 scala> case class Person(name: String, age:...[Person] = [name: string, age: bigint] 3）将DataSet转化为DataFrame scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame...（1）导入隐式转换 import spark.implicits._ （2）转换 val testDF = testDS.toDF 4.2 DataFrame转DataSet （1）导入隐式转换 import
首先定义一个UDF函数： package com.udf; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF2...; import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GenericRowWithSchema; import scala.collection.mutable.WrappedArray...org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction2; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row...WaterSensor waterSensor = new WaterSensor(cols[0], Long.parseLong(cols[1]), Integer.parseInt(cols[2]...Durations.minutes(9)); //指定窗口大小 和 滑动频率 必须是批处理时间的整数倍 mapDStream.foreachRDD(new VoidFunction2<
flatMap：与map类似，将原RDD中的每个元素通过函数f转换为新的元素，并将这些元素放入一个集合，构成新的RDD ?...）：将每个分区内的元素组成一个数组，分区不变 ?...combineByKey:与reduceByKey类似，相当于将元素（int, int）KV对变换为（int, Seq[int]）新的KV对 val a = sc.parallelize(List("dog...分散存储的元素转换为单机上的Scala数组并返回，类似于toArray功能 ?...Array[String] = Array(Gnu, Cat, Rat, Dog, Gnu, Rat) 5）collectAsMap:与collect类似，将元素类型为key-value对的RDD，转换为
2、Spark 1.0开始提出SparkSQL模块 重新编写引擎Catalyst，将SQL解析为优化逻辑计划Logical Plan 此时数据结构：SchemaRDD 测试开发版本，不能用于生产环境...> scala> empDF.rdd res2: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[12]...转换为Dataset，可以通过隐式转， 要求RDD数据类型必须是CaseClass val dataset: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS() dataset.printSchema...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...将数据类型为元组的RDD，转换为DataFrame val rdd: RDD[(Int, String, String)] = spark.sparkContext.parallelize(
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