小白终于进入了职场,从事大数据方面的工作! 分到项目组了,搬砖的时候遇到了一个这样的问题. 要求:用spark实现oracle的存储过程中计算部分. 坑:由于报表中包含了一个ID字段,其要求是不同的区域拥有不同的区域ID,且ID在数据库表中的属性为主键.Oracle的存储过程中采用的是自定义序列,采用发号的形式实现ID唯一且符合区域特性. 填坑过程: 方法一:sql.functions 中monotonically_increasing_id . 采用import org.apache.spar

前言 泛型并不是C#语言一开始就带有的特性,而是在FCL2.0之后实现的新功能.基于泛型,我们得以将类型参数化,以便更大范围地进行代码复用.同时,它减少了泛型类及泛型方法中的转型,确保了类型安全.委托本身是一种引用类型,它保存的也是托管堆中对象的引用,只不过这个引用比较特殊,它是对方法的引用.事件本身也是委托,它是委托组,C#中提供了关键字event来对事件进行特别区分.一旦我们开始编写稍微复杂的C#代码,就肯定离不开泛型.委托和事件.本章将针对这三个方面进行说明. 本文已更新至http://w

ArcGIS自定义工具箱-自增字段(可以设置初始值和步长) 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 目的:字段值初始值为设定值(默认为0),每次增加一个步长(默认为1) 用途:标识字段,分类字段,统计字段 使用方法: 结果: 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com

建议35:使用default为泛型类型变量指定初始值 有些算法,比如泛型集合List<T>的Find算法,所查找的对象可能会是值类型,也有可能是引用类型.在这种算法内部,我们常常会为这些值类型或引用类型变量指定默认值.于是,问题来了:值类型变量的默认初始值是0值,而引用类型变量的默认初始值是null值,显然,这会导致下面的编译出错: public T Func<T>() { T t = null;return t; } 无法将 null 转换为类型参数“T”,因为它可能是一种不可为

最近做的项目公司需求是信息输入页设置地址跳转下一页后,再返回信息输入页查看信息时,地址要默认显示前面选择的地址,以此记录下,需要小伙伴可以看看 data{return{}}中设置   :slots 在mounted中设置this.$nextTick(将回调延迟到下次 DOM 更新循环之后执行.在修改数据之后立即使用它,然后等待 DOM 更新.),然后从session中拿到前面选择的地址, 拿到省,Object.keys()会返回一个数组,当前省的数组,通过for循环找到这个省的序号,然后通过th

项目上需要在Access数据库,发现自动编号的列无法设置初始值和步长,但是可以使用SQL语句来设置它. 方法如下: ALTER TABLE tableName ALTER COLUMN ID COUNTER (1, 5) 其中: tableName为要修改的表名,ID为自动编号列,1为初始值,5为步长.

1.int类型定义的数组,初始化默认是0 2.String类型定义的数组,默认值是null 3.char类型定义的数组,默认值是0对应的字符 4.double类型定义的数组,默认值是0.0 5.float类型定义的数组,默认值是0.0 而且不仅仅是数组第一个元素有默认值,所有的数组的默认值和上面的规则一样 boolean        false char              '/uoooo'(null) byte              (byte)0 short           

原文地址:Spark SQL 之 Join 实现 Spark SQL 之 Join 实现 涂小刚 2017-07-19 217标签: spark , 数据库 Join作为SQL中一个重要语法特性,几乎所有稍微复杂一点的数据分析场景都离不开Join,如今Spark SQL(Dataset/DataFrame)已经成为Spark应用程序开发的主流,作为开发者,我们有必要了解Join在Spark中是如何组织运行的. SparkSQL总体流程介绍 在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL

有时候我们会不给C++类成员变量赋初始值,或是因为忘记在构造函数中指定(C++11可以写在类内),或是觉得没有必要写.然而,因为觉得编译器会把变量赋成0而不写是错误的.本文通过C++标准来解释这个问题. 本文基于N3337(C++11草案)标准. 关于没有初始化器的对象,在8.5-11中有提及: If no initializer is specified for an object, the object is default-initialized; if no initialization

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

摘要: 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小.分布)以及操作算子的特点(中间结果集的分布及大小)及代价,从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划,即 SparkPlan. Spark CBO 背景 上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效.它属于 LogicalPlan 的优化,所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点,未考虑数据本身的特点,也未考虑算子本身的代价. 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst

一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入spark sql内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")

一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json"

3.1 新的起始点SparkSession 在老的版本中,SparkSQL提供两种SQL查询起始点,一个叫SQLContext,用于Spark自己提供的SQL查询,一个叫HiveContext,用于连接Hive的查询,SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点,实质上是SQLCotext和HiveContext的组合,所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的.SparkSession内部封装了sparkConte

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

使用Spark SQL的基础是“注册”(Register)若干表,表的一个重要组成部分就是模式,Spark SQL提供两种选项供用户选择:   (1)applySchema     applySchema的方式需要用户编码显示指定模式,优点:数据类型明确,缺点:多表时有一定的代码工作量.   (2)inferSchema     inferSchema的方式无需用户编码显示指定模式,而是系统自动推断模式,代码比较简洁,但既然是推断,就可能出现推断错误(即与用户期望的数据类型不匹配的情况),所以我