之前我们看过了两种类型的集合,ArrayList集合和LinkedList集合,两种集合各有优势,我们不具体说了,但是本篇要看的集合可以完成它们完成不了的任务.比如:现有一篇文章,要你统计其中出现了哪些单词,每个单词总共出现了几次.这个问题很明显需要记录两个变量(某单词及其出现次数),但是我们之前介绍的集合都只能同时存储一种类型的变量,无法实现对应的效果. 我们的HashMap又可以叫做键值对集合(官方名称映射),比如: public class Test_Class { public
本章主要介绍Spark如何处理键值对.K-V RDDs通常用于聚集操作,使用相同的key聚集或者对不同的RDD进行聚集.部分情况下,需要将spark中的数据记录转换为键值对然后进行聚集处理.我们也会对键值对RDD的高级特性——分区进行讨论,用户可以控制RDD在节点间的布局,确保数据在同一机器上面,减少通信开销,将极大地提高效率.数据分区的选择与单机程序数据结构的选择一样,都能对程序的性能产生极大的影响. 主要分为以下几个章节: 创建PairRDD Transformation on Pair R
如果在 EF OnModelCreating 中配置了实体外键映射,也就是 SQL Server 中的 ForeignKey,那么我们在添加实体的时候,主实体的主键值会自动映射到子实体的外键值,并且这个操作在一个 SaveChanges 中,但如果没有在 OnModelCreating 中进行外键映射配置,我们添加实体的时候,就不会自动映射外键值了,什么意思呢?我们先看一个示例代码: public class SchoolDbContext : DbContext { public School
1.mapValus(fun):对[K,V]型数据中的V值map操作(例1):对每个的的年龄加2 object MapValues { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("map") val sc = new SparkContext(conf) val list = List(("mobin",22),
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace Dictionary键值对 { class Program { static void Main(string[] args) { DicSample1(); DicSample2(); DicSample3(); DicSample4(); Console.Read(); } //1.用法1: 常规用 /