spark 中的 reduce 非常的好用，reduce 可以对 dataframe 中的元素进行计算、拼接等等。...sentence FROM BIGDATA") val a: RDD[String] = sqlresult.rdd.map(_.getAs[String]("sentence")) val b = a.reduce...List[String]] = sqlresult.rdd.map{ row=>List(row.getAs[String]("sentence"))} val d: List[String] = c.reduce
(T value1, T value2) throws Exception; } ReduceFunction定义了reduce方法，它主要是用来将两个同类型的值操作为一个同类型的值，第一个参数为前面reduce...的结果，第二参数为当前的元素 Task.run flink-runtime_2.11-1.7.0-sources.jar!...操作的结果值，在processElement方法里头调用userFunction的reduce操作，userFunction就是用户自定义的ReduceFunction，而reduce的第一个参数就是ValueState...的value，即上一次reduce操作的结果值，然后第二个参数就当前element的value；而在执行完userFunction的reduce操作之后，会将该结果update到ValueState 小结...方法会调用userFunction的reduce操作，第一个参数就是ValueState的value，即上一次reduce操作的结果值，然后第二个参数就当前element的value；而在执行完userFunction
reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，将新产生的return值与RDD中下一个元素（即第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，这样递归运作，直到最后只有一个值为止...*/ val rdd07 = sc.parallelize(1 to 10) val sum = rdd07.reduce((x, y) => x + y) println("sum
scala的参数有两大特点： 默认参数值 命名参数 默认参数值 在Scala中，可以给参数提供默认值，这样在调用的时候可以忽略这些具有默认值的参数。...，Scala中的默认参数则是必填的（非可选），如： // Point.scala class Point(val x: Double = 0, val y: Double = 0) // Main.java...当调用方法时，实际参数可以通过其对应的形式参数的名称来标记： def printName(first: String, last: String): Unit = { println(first...但是，如果某些参数被命名了，而其他参数没有，则未命名的参数要按照其方法签名中的参数顺序放在前面。...printName(last = "Smith", "john") // error: positional after named argument Scala 更多教程请参考 flydean的博客
[源码解析] Flink的groupBy和reduce究竟做了什么 0x00 摘要 Groupby和reduce是大数据领域常见的算子，但是很多同学应该对其背后机制不甚了解。...本文将从源码入手，为大家解析Flink中Groupby和reduce的原理，看看他们在背后做了什么。...在Flink生成批处理执行计划后，有意义的结果是Reduce算子。 为了更好的reduce，Flink在reduce之前大量使用了Combine操作。...Flink用Partitioner来保证多个 grouby task 的输出中同样的key都分配给同一个reducer。...在mapreduce中，map多，reduce少。在reduce中由于数据量比较多，所以我们干脆在map阶段中先把自己map里面的数据归类，这样到了reduce的时候就减轻了压力。
一、前述 Scala中的函数还是比较重要的，所以本文章把Scala中可能用到的函数列举如下，并做详细说明。 二、具体函数 1、Scala函数的定义 ?...，要指定传入参数的类型 方法可以写返回值的类型也可以不写，会自动推断，有时候不能省略，必须写，比如在递归函数中或者函数的返回值是函数类型的时候。 ...scala中函数有返回值时，可以写return，也可以不写return，会把函数中最后一行当做结果返回。当写return时，必须要写函数的返回值。...如果返回值可以一行搞定，可以将{}省略不写 传递给方法的参数可以在方法中使用，并且scala规定方法的传过来的参数为val的，不是var的。...** * 包含默认参数值的函数 * 注意： * 1.默认值的函数中，如果传入的参数个数与函数定义相同，则传入的数值会覆盖默认值 * 2.如果不想覆盖默认值，传入的参数个数小于定义的函数的参数
1.语法在python3中，内置函数中已经没有reduce了。...要使用reduce，需要从functools模块里引入图片可以看到，reduce有三个参数，第一个是函数function，第二个是序列sequence，第三个是initial，为初始值，默认为None2....作用对序列中的元素进行累积3.返回值返回函数的计算结果4.例子from functools import reducefrom functools import reducedef add(x, y)...: return x + yprint(reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])) #计算过程 ((((1 + 2) + 3) + 4) + 5)# 运行结果15在reduce中使用...lambda函数from functools import reduceprint(reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]))# 运行结果15有初始值的情况
reduce() 是数组的归并方法，reduce() 可同时将前面数组项遍历产生的结果与当前遍历项进行运算 arr.reduce(function(prev,cur,index,arr){ ......=== -1 && prev.push(cur); return prev; },[]); 实现的基本原理如下： ① 初始化一个空数组 ② 将需要去重处理的数组中的第1项在初始化数组中查找...，如果找不到（空数组中肯定找不到），就将该项添加到初始化数组中 ③ 将需要去重处理的数组中的第2项在初始化数组中查找，如果找不到，就将该项继续添加到初始化数组中 ④ …… ⑤ 将需要去重处理的数组中的第...其它reduceRight()方法 该方法用法与reduce()其实是相同的，只是遍历的顺序相反，它是从数组的最后一项开始，向前遍历到第一项。 5....重点总结： reduce() 是数组的归并方法，与forEach()、map()、filter()等迭代方法一样都会对数组每一项进行遍历，但是reduce() 可同时将 前面数组项遍历产生的结果与当前遍历项进行运算
本文基于java构建Flink1.9版本入门程序，需要Maven 3.0.4 和 Java 8 以上版本。需要安装Netcat进行简单调试。...2015开始阿里开始介入flink 负责对资源调度和流式sql的优化，成立了阿里内部版本blink在最近更新的1.9版本中,blink开始合并入flink, 未来flink也将支持java,scala,...与Scala结合版本，这里我们选择最新的1.9版本Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12进行下载。...查看log tail -f log/flink-***-jobmanager.out 在netcat中继续输入单词，在Running Jobs中查看作业状态，在log中查看输出。 ?...举例： keyedStream.reduce(new ReduceFunction() { @Override public Integer reduce(Integer
本文基于java构建Flink1.9版本入门程序，需要Maven 3.0.4 和 Java 8 以上版本。需要安装Netcat进行简单调试。...2015开始阿里开始介入flink 负责对资源调度和流式sql的优化，成立了阿里内部版本blink在最近更新的1.9版本中,blink开始合并入flink, 未来flink也将支持java,scala,...与Scala结合版本，这里我们选择最新的1.9版本Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12进行下载。...如果你在IDE或者常规java程序中执行可以通过createLocalEnvironment创建基于本地机器的StreamExecutionEnvironment。...举例： keyedStream.reduce(new ReduceFunction() { @Override public Integer reduce(Integer
好的命名是自解释的 reduce的方法取得就是其中归纳的含义 java8 流相关的操作中,我们把它理解 "累加器",之所以加引号是因为他并不仅仅是加法 他的运算可以是一个Lambda 表达式 所以更准确的说...reduce 是一个迭代运算器 Stream包的文档中其实已经说的很明白了 但是就是因为不是很理解所以看的云里雾里 其中说到: 一个reduce操作（也称为折叠）接受一系列的输入元素，并通过重复应用操作将它们组合成一个简单的结果...只要能够理解了累计运算的概念 就可以完全理解Stream 中reduce方法 他就是一个不断累计运算的过程 ?...Stream的一个参数和两个参数的方法的基本逻辑都是如此 差别仅仅在于一个参数的是result R = T1 ,然后再继续与剩下的元素参与运算 三个参数的reduce ...也可能不是U 很显然,三参数的reduce 方法的思维方式同双参数的并无二致 所以问题来了,那还要第三个参数做什么?
reduce() 方法对数组中的每个元素执行一个升序执行的 reducer 函数，并将结果汇总为单个返回值 const array1 = [1, 2, 3, 4]; const reducer = (accumulator...// 输出: 10 // 5 + 1 + 2 + 3 + 4 console.log(array1.reduce(reducer, 5)); // 输出: 15 二、数组中 reduce 方法的参数...可以看到如果不传第二个参数 initialValue，则函数的第一次执行会将数组中的第一个元素作为 total 参数返回。...如果传了第二个参数 initialValue，那么第一次执行的时候 total 的值就是传递的参数值，然后再依次遍历数组中的元素。...，并且将参数 initialValue 作为函数第一次执行的返回值 三、应用场景 1、数组里所有值的和 var sum = [0, 1, 2, 3].reduce(function (accumulator
Scala中的immutable Collection 集合 Traversable 遍历 Iterable 迭代 Set无序集合 Sequence序列 Map映射 Set...，表明一个转换过程，参数中的匿名函数参数x是List中得每个元素 //使用map实现全部字母大写 scala> c.map(x => x.toUpperCase) res23: List[String]...= List(X, Y, Z) //参数中的匿名函数参数x可以使用通配符下划线'_'来代替 scala> c.map( _.toUpperCase) res24: List[String] = List...scala> s.tail.head res50: Int = 2 Scala中的tuple：元组 //元组的概念，和Python中的元组类似，可以放不用类型的变量 scala> (1,2) res51...> _3operate(a) res56: (Int, Int, Int) = (4,10,30) Scala中的Map //使用类似元组的箭头来定义一个键值对 scala> val p = Map(1
参考链接： Python中的reduce 1.说明 reduce:将一个可以迭代的对象应用到两个带有参数的方法上，我们称这个方法为fun,遍历这个可迭代的对象，将其中元素依次作为fun的参数，但是这个函数有两个参数...reduce(fun,sequence[,initial_val]) reduce函数有三个参数，第一个参数就是作用函数，第二个函数就是可迭代的对象，第三个是迭代初始值。 ...如果存在第三个参数，也就是有初始迭代对象，那么 initial_val作为fun函数的第一个参数， sequence 的第一个元素作为fun的第二个参数，得到返回结果的作为下一次函数的第一个参数，sequence...的第二个参数作为下一次迭代过程中的第二个参数，以此类推。 ...如果不存在第三个参数，那么sequence的第一个参数作为fun函数的第一个参数，sequence的第二个参数作为fun函数第二个参数，以此类推。
常量 类型 数组 列表 元组 对象及样例类 四、声明变量中的模式匹配 五、for表达式模式匹配 六、偏函数模式匹配 ---- 本次主要分享Scala中关于模式匹配的内容，Scala中的模式匹配类似于Java...中的switch语法，但是Scala在基于Java的思想上补充了特有的功能。...，则提取器为 unapplySeq(obj:Obj):Option[Seq[T]] 样例类 case class 类名 (参数1，参数2，......)...构造器中的每一个参数都成为 val修饰的变量 object Test_MatchCaseClass { def main(args: Array[String]): Unit = { val...if v >= 1) { println(k + " ---> " + v) // A->1 和 c->33 } } } 六、偏函数模式匹配 偏函数也是函数的一种，通过偏函数我们可以方便的对输入参数做更精确的检查
/太多”，如图： 那么遇到这种情况我们该如何解决呢？...看似没有什么问题，但如果你原封不动的将该段代码放在编译器运行时却会导致编译器报错，如图： 然而问题就出在第 7行代码： return x * power(y-1); 注意，power函数在定义时是创建了两个形式参数的...，即x和y： int power(int x,int y) 那么在后续调用power函数时就需要传给它两个参数才行，而第七行代码明显只传给了power函数一个参数，因此会导致编译器报错“用于调用的参数太少...当然，如果你在定义函数时创建了三个甚或是更多的形式参数，那么就请务必在后续调用该函数时传给它数量相同的参数供函数使用，这样就能保证编译器不会报错啦。...相关文章推荐 【C语言】判断字符类型的三种方法 【C语言】qsort()函数详解:能给万物排序的神奇函数 【C语言】整形数据和浮点型数据在内存中的存储 【C语言】结构体的大小是如何计算的(结构体对齐
、map、reduce的用法 filter用法 map用法 reduce用法 与lambda的联合使用 lambda与filter联合使用 lambda与map联合使用 lambda与reduce联合使用...Python中内置了一些非常方便的函数，可以节约我们的开发时间和提高程序的效率。...filter、map、reduce的用法 filter用法 filter(function, sequence)：对sequence中的item依次执行 function(item)，将执行结果为True...另外map()也支持多个 sequence，这就要求function也支持相应数量的参数输入。...用法 reduce(function, sequence[, initial])：对sequence中的item顺序迭代调用 function，如果有 initial，还可以作为初始值调用。
Java中异常处理有两种方式 try...catch和finally概述 finally重要面试题 三、Scala中的异常机制 ---- Scala中的异常机制语法处理上和 Java 类似，但是又不尽相同...中的异常机制 将会发生异常的代码封装在 try 块中。...Scala 的异常的工作机制和 Java 一样，但是 Scala 没有“checked（编译期）”异常，即 Scala没有编译异常这个概念，异常都是在运行的时候捕获处理。...因此，在 catch 子句中，越具体的异常越要靠前，越普遍的异常越靠后，如果把越普遍的异常写在前，把具体的异常写在后，在 Scala 中也不会报错，但这样是非常不好的编程风格。...它向调用者函数提供了此方法可能引发此异常的信息。它有助于调用函数处理并将该代码包含在 try-catch块中，以避免程序异常终止。在 Scala 中，可以使用 throws 注解来声明异常。
任意类型的数组。 1.5 Reduce KeyedStream → DataStream 键控数据流的”滚动” reduce。将当前元素与上一个 reduce 后的值组合，并生成一个新值。...value2; } }); Scala版本: keyedStream.reduce { _ + _ } 1.6 Fold KeyedStream → DataStream 在具有初始值的键控数据流上...任务链 和 资源组 链接两个连续的转换操作意味着将它们共同定位在同一个线程中以获得更好的性能。如果可能的话，Flink默认链接算子（例如，两个连续的 map 转换）。...资源组是 Flink 中的插槽，请参阅插槽。如果需要，你可以在不同的插槽中手动隔离算子。 3.1 开始一个新链 从这个算子开始，开始一个新的链。...Flink会将使用相同插槽共享组的操作放入同一插槽，同时保持在其他插槽中没有插槽共享组的操作。这可以用来隔离插槽。如果所有输入操作位于同一个插槽共享组中，则插槽共享组将继承自输入操作。
2.hadoop中map函数与Scala中函数功能是否一致？ 3.Scala中reduce函数与hadoop中reduce函数功能是否一致？ spark用的Scala编写的。...因此这里的map和reduce，也就是Scala的map和reduce。scala 有很多函数，而且很方便。这里想写下map和reduce函数，也是看到一篇帖子，感觉Scala非常有意思。...与hadoop中map函数比较 hadoop的map函数，与Scala中map函数没有太大的关系。hadoop的map函数，主要用来分割数据。至于如何分割可以指定分隔符。...reduce函数 Scala中，reduce是传递两个元素，到函数中，然后返回值与下一个元素，一起作为参数传入。Scala有意思的地方在这里，难懂的地方也在这里。...如下面语句 val result = rdd.reduce((x,y) => (if(x._2 < y._2) y else x)) x和y在我们传统的函数中，它是固定的。但是Scala中，就不是了。
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