参考链接： Java程序计算两组之间的差异 今天继续分享一道Java面试题: 题目:Java 中，如何计算两个日期之间的差距？ ...查阅相关资料得到这些知识，分享给大家: java计算两个日期相差多少天小时分钟等 转载2016年08月25日 11:50:00 1、时间转换 data默认有toString() 输出格林威治时间...，比如说Date date = new Date(); String toStr = date.toString(); 输出的结果类似于： Wed Sep 16 19:02:36 CST 2012 ...ss").format(date); System.out.println(dateStr); 输出结果像下面这样： 2009-09-16 07:02:36当然啦，你也可以把：hh:mm:ss去掉，输出的结果也就只有年...* 24* 60* 60; longnh = 1000* 60* 60; longnm = 1000* 60; // long ns = 1000; // 获得两个时间的毫秒时间差异
5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...事务与数据一致性 Kudu支持单行事务，但不支持多行事务（Kudu中对多行操作不满足ACID原则中的原子性），也不支持事务回滚，这点与HBase是相同的。...artifactId>kudu-spark2_${scala.bin.version} ${kudu.version} org.apache.kudu kudu-spark2-tools_${scala.bin.version}的随机读写与HBase相比都或多或少地落后，其中zipfian数据集（符合Zipf's Law，即长尾分布）上的差距比较大，而uniform数据集（符合均匀分布）上的差距比较小
此时的解决方案就是将双引号换成三引号，而且三引号更强大的地方，可以使字符串多行显示。...// 多行显示字符串值 val S3 ="""大家好，我是刘顺祥。 |很高兴跟大家分享Scala的点滴知识， |感谢大家的支持和鼓励，谢谢！"""...Scala!Scala! 字符串子串位置的查询 在使用切片时可能会碰到开始位置或结束位置的不确定，如果只写上一个固定的整数位置，将无法体现切片的效果。...再举一个有意思的小例子，前文中提到，利用三引号可以将长字符串进行多行显示，如果需要将多行的字符串切换到一行显示该如何处理呢？...(x.toString.toUpperCase)) SPARK IS BASED ON SCALA println(S10.map(_.toUpper)) SPARK IS BASED ON SCALA
虚拟机服务器jdk选用1.8，包括完整生态的hadoop spark； 本地主机为win11，scala2.12.17，在idea集成环境中编写。...，以后的需求中需要更多的日期数据，需要重复进行该小节的步骤生成数据。...由于数据清洗是经常性的，每天都要执行的代码应该写入shell脚本，本章小节会使用shell脚本调用scala程序，将jar包放在服务器上使用yarn模式运行，在spark上进行数据清洗工作。...其中编写了两个Spark工具类，用于测试和生产环境中更方便的读取配置文件和传日期变量。...} } ConfigUtils.scala: 通过配置文件确定当前模式是local还是yarn package com.yh.utils import com.typesafe.config.
> spark-hive_${scala.binary.version} ${spark.version...> spark-mllib_${scala.binary.version} ${spark.version...类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd） 5、抽取ds_db库中product_browse的增量数据进入Hive的ods库中表product_browse。...根据ods.order_cart表中modified_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变， 同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期...运行模式为本地模式，使用所有可用的核心； // TODO 设置Spark SQL的存储分配策略为LEGACY模式；设置应用程序的名称为"Input"；用于与Spark进行交互启用对Hive的支持
一. scala的前世今生 ? 联邦理工学院的马丁·奥德斯基（Martin Odersky）于2001年开始设计Scala。 ...一般来说，学Scala的人，都会Java，而Scala是基于Java的，因此我们需要将Scala和Java以及JVM 之间的关系搞清楚，否则学习Scala你会蒙圈。...一图带你了解Scala和Java以及JVM 之间的关系 ?...早期,scala刚出现的时候，并没有怎么引起重视，随着Spark和 Kafka这样基于scala的大数据框架的兴起,scala逐步进入大数据开发者的眼帘。scala的主要优势是它的表达性。...为什么要使用scala 开发大数据应用程序(Spark程序、Flink程序) 表达能力强,一行代码抵得上Java多行,开发速度快。
统计分析： 流量统计：哪几个监测点的车流量比较高 外来车辆统计等等 数据结构示例： 日期 关卡id 摄像id 车辆 ...因为 Kafka 是基于事件的。 为什么一个 Event（事件）包含多行数据？ 答：我们将多行数据封装(打包)成一个 Event，发送给 Kafka，这样的好处是减少网络IO。 如何打包呢？...// 如果我们不能确定 map 是否有 key，而且有不同的业务逻辑，使用 map.contains() 先判断再加入逻辑。...3.3.1 编写代码 思路： a) 确定要对哪个监测点进行建模，我们称之为目标监测点。 b) 找到目标监测点的其他相关监测点（比如相关监测点与目标监测点属于一条公路的）。 ...）， // 第三个数组放 前两者之间的关联（即真正的特征向量） val dataX = ArrayBuffer[Double]() // 实际的每一分钟的平均车速 val
期间的差距，可能是无法言语表达的。 DataFrame看起来像表了，有metadata了，既打开了做optimization的空间，又能够很好的和其他的Spark模块结合起来。...有logical的pass有physical的pass。但是我觉得有几点是不同的。第一点是rule本身是用Scala写的。...作为一个functional programming的语言，写tree matching写起来是得心应手。用Scala来写rule的确是非常的有意思和有意义的一个选择。...但是起码的好处是不管什么语言无论是python还是java用SparkSQL，性能差距都不大了。...至于这个东西的未来发展，我觉得optimization现在在SQL相关的操作和其他操作之间还是要间断的。
| |null| 1| | 30| 1| +----+-----+ RDD转换为DataFrame 注意：如果需要RDD与DF或者DS之间操作，那么都需要引入 import spark.implicits...[3] at textFile at :27 通过手动确定转换 scala> peopleRDD.map{x=>val para = x.split(",");(para(0),para...通过反射确定（需要用到样例类） 创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala>...，然而如果要写一些是适配性极强的函数时候，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...() } } 总结 学习跟理解RDD、DataFrame、DataSet三者之间的关系，跟如何相互转换。
分布式意味着它支持多节点并行计算和备份；而快速则是相对Hadoop中的MapReduce计算框架而言，官网号称速度差距是100倍；计算引擎则描述了Spark在大数据生态中定位：计算。...存储和计算是大数据中的两大核心功能。 大数据框架，一般离不开Java，Spark也不例外。不过Spark并非是用Java来写的，而是用Scala语言。...但考虑Scala语言建立在Java基础之上，实际上Scala是可以直接调用Java的包的，所以从这点来讲Spark归根结底还是要依赖Java，自然环境依赖也需要JDK。...也正是基于这些原因，Spark的主要开发语言就是Java和Scala。然后随着数据科学的日益火爆，Python和R语言也日益流行起来，所以Spark目前支持这4种语言。...作为分布式计算引擎，主要提供了4大核心组件，它们之间的关系如下图所示，其中GraphX在PySpark中暂不支持。
---- 一、Scala简介 scala是运行在JVM上的多范式编程语言，同时支持面向对象和面向函数编程 多范式：就是包含多种编程思想。...早期，scala刚出现的时候，并没有怎么引起重视，随着Spark和Kafka这样基于scala的大数据框架的兴起，scala逐步进入大数据开发者的眼帘。scala的主要优势是它的表达性。...为什么使用scala 开发大数据应用程序（Spark程序、Flink程序） Spark生态并不是要取代Hadoop生态，而是为了更好的拓展大数据生态，两者结合....而Spark由我们Scala开发的，我们学习Scala为了更好的去学习Spark。 表达能力强，一行代码抵得上Java多行，开发速度快。 优雅，代码简介逻辑更加清晰。...兼容Java，可以访问庞大的Java类库，例如：操作mysql、redis、freemarker、activemq等等 Scala对比Java 通过下面的案例，对比分别使用Java和Scala实现的代码数量
作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...R JVM后端是Spark Core中的一个组件，提供了R解释器和JVM虚拟机之间的桥接功能，能够让R代码创建Java类的实例、调用Java对象的实例方法或者Java类的静态方法。...JVM后端基于Netty实现，和R解释器之间用TCP socket连接，用自定义的简单高效的二进制协议通信。...这也是SparkR RDD API相比Scala RDD API有较大性能差距的原因。
要支持原生的LastJoin，首先在JoinType上就需要加上last语法，由于Spark基于Antlr实现的SQL语法解析也会直接把SQL join类型转成JoinType，因此只需要修改JoinType.scala...源码中，还有一些语法检查类和优化器类都会检查内部支持的join type，因此在Analyzer.scala、Optimizer.scala、basicLogicalOperators.scala、SparkStrategies.scala...internal row并且右表字段值为null，如果有一行或多行符合条件就合并两个internal row到输出internal row里，代码实现在BroadcastHashJoinExec.scala...首先是测试join condiction能拼接多行的情况，对于LeftOuterJoin由于能拼接多行，因此第一个阶段使用LeftOuterJoin输出的表会大很多，第二阶段dropDuplication...从结果上看性能差异也很明显，由于右表数据量都比较小，因此这三组数据Spark都会优化成broadcast join的实现，由于LeftOuterJoin会拼接多行，因此性能就比新的LastJoin慢很多
1| |null| 1| | 30| 1| +----+-----+ 2.4 RDD转换为DateFrame 注意:如果需要RDD与DF或者DS之间操作，那么都需要引入 import...[3] at textFile at :27 1）通过手动确定转换 scala> peopleRDD.map{x=>val para = x.split(",");(para(0),para...）通过反射确定(需要用到样例类) 创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala...= [name: string, age: int] 3）通过编程的方式(了解) 导入所需的类型 scala> import org.apache.spark.sql.types._ import...import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.Row 根据给定的类型创建二元组RDD scala> val data =
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。...有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能： 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据，现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面，方便按时间检索，提高检索性能...（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-Hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面 （3）使用scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组...，一个list是不能放不同日期的数据，所以如果想要批量还要维护一个不同日期的list，并放在Map里面，最后提交完清空集合，整体复杂度增加而且维护调试都比较麻烦。...生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般 方式三： 在scala中使用spark sql操作hive数据，然后分组后取出每一组的数据集合，转化成DataFrame
现在先确定正在使用的 HDP 的版本： 1 hdp-select status hadoop-client | sed 's/hadoop-client - (.*)/1/' 这个命令应该输出类似这样的版本号...在Notebook中编写Scala 在任一 Ambari 管理的集群上，ambari-agent 日志都写在 /var/log/ambari-agent/ambari-agent.log。...我们将在 Zeppelin 上写一点 Scala 代码来可视化这些日志，从中抽取信息。 为了能看到这些日志的内容并随后处理他们，我们将从这个日志文件创建一个 RDD。...Spark SQL 有一个强大的功能，就是它能够以编程方式把 schema 连接到一个 Data Source，并映射到 Scala 条件类。Scala 条件类能够以类型安全的方式操纵和查询。...日志级别（INFO、DEBUG、WARN等） 日期（YYYY-mm-dd） 时间（HH:mm:ss,SSS格式） 文件名 创建一个条件类来连结这个 schema： 123456789 // sc is
scala简介 scala是运行在`JVM`上的多范式编程语言，同时支持面向对象和面向函数编程 早期，scala刚出现的时候，并没有怎么引起重视，随着Spark和Kafka这样基于scala的 大数据框架的兴起...，scala逐步进入大数据开发者的眼帘。...scala的主要优势是它的表达性 接下来，我们要来学习： - 1.为什么要使用scala? - 2.通过两个案例对比Java语言和scala语言 1.为什么使用scala?...- 开发大数据应用程序（Spark程序、Flink程序） - 表达能力强，一行代码抵得上Java多行，开发速度快 - 兼容Java，可以访问庞大的Java类库，例如：操作mysql、 - redis、...freemarker、activemq等等 2.scala对比Java 下面通过两个案例，分别使用java和scala实现的代码数量 案例 定义三个实体类（用户、订单、商品） Java代码 /** *
随着Apache Spark和Apache Kafka这样基于Scala的大数据框架的崛起，相信Scala会逐步映入大数据从业者的眼帘。...Apache Spark的出现无疑推动了Scala在大数据领域的地位。多数第一代Hadoop应用都需要开发人员具备Java开发能力，而Spark为开发人员提供了另一种选择。...其实Spark就是用Scala写成的，不过它同时支持Scala、Java、Python和R。...Scala最常见的用处之一是在Apache Spark中开发大数据流水线。本月中旬Scala的拥护者们会聚集在美国旧金山参加Scala大会2015和海滨Scala会议。...其次Java本身也在变得更好，最新版的Java 8 缩小了与Scala功能上的差距，因此有人认为Java才是用于Spark开发的理想语言。
Time/String Handling, Time Intervals, and UDAFs》介绍了在1.5中为DataFrame提供了丰富的处理日期、时间和字符串的函数；以及在Spark SQL 1.4...尤其采用SQL语句去执行数据分析时，UDF帮助我们在SQL函数与Scala函数之间左右逢源，还可以在一定程度上化解不同数据源具有歧异函数的尴尬。想想不同关系数据库处理日期或时间的函数名称吧！...用Scala编写的UDF与普通的Scala函数没有任何区别，唯一需要多执行的一个步骤是要让SQLContext注册它。...此时，UDF的定义也不相同，不能直接定义Scala函数，而是要用定义在org.apache.spark.sql.functions中的udf方法来接收一个函数。...以本例而言，每一个input就应该只有两个Field的值。倘若我们在调用这个UDAF函数时，分别传入了销量和销售日期两个列的话，则input(0)代表的就是销量，input(1)代表的就是销售日期。
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