Nullable reference types(可为空引用类型) 可为空引用类型不讲武德 C#8.0 引入了"可为空引用类型"和"不可为空引用类型",使我们能够对引用类型变量的属性作出重要声明 . 我们只需要修改C#8的项目的文件,添加<Nullable>enable</Nullable>,示例如下 <PropertyGroup> <TargetFramework>net5.0</TargetFramework

目录一.简介二.语法和用法三.类型的转换和运算四.装箱与拆箱五.GetType()方法六.ToString()方法七.System.Nullable帮助类八.语法糖 一.简介 众所周知,值类型变量不能null,这也是为什么它们被称为值类型.但是,在实际的开发过程中,也需要值为null的一些场景.例如以下场景: 场景1:您从数据库表中检索可空的整数数据列,数据库中的null值没有办法将此值分配给C#中Int32类型: 场景2:您在UI绑定属性,但是某些值类型的字段不是必须录入的(例如在人员管理中的

最近买了个树莓派3B+,准备把自己写的一个.Net Core爬虫挂在上面跑 买之前没有想到树莓派因为是今年新出的,导致驱动以及系统啥的都不是很完善,导致走了很多弯路,早知道买树莓派3就不用那么多折腾了 首先买来之后安装了树莓派的官方系统,跑了下数据库emmm 左边是树莓派上进行的数据库增删改减的计时,单位是毫秒,右边是台式机上面跑的速度,可以说性能还是相当不满意的(其中相当大的消耗是在创建数据库上) 然后我当然不能忍,于是就准备换一个我熟悉的Ubuntu系统试试会不会是系统原因造成的这种情况 换

Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用. Hive SQL是转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!  SparkSession SparkSession是

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API

概述 冠状病毒来临,宅在家中给国家做贡献之际,写一篇随笔记录SparkSQL的学习笔记,目的有二,一是记录整理之前的知识作为备忘录,二是分享技术,大家共同进步,有问题也希望大家不吝赐教.总体而言,大数据主要包含三种操作:长时间运行的批量数据处理:交互式运行的数据查询:实时数据流处理.sparkSQL特点:数据兼容,不仅兼容hive,还可以从rdd,parquet文件,json文件获取数据,支持从rdbms获取数据.性能优化,采用内存列式存储.自定义序列化器等方式提升性能.组件扩展,sql的语法解

Spark详解(06) - SparkSQL Spark SQL概述 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(Structured Data)处理的Spark模块. (1)半结构化数据(日志数据): 001    zhangsan     18 (2)结构化数据(数据库数据): id name age 001 zhangsan 18 为什么要有Spark SQL Hive on Spark:Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化,语法是HQL语法,执行引擎

a. 由于MapReduce的shuffle过程需写磁盘,比较影响性能:而Spark利用RDD技术,计算在内存中进行. b. MapReduce计算框架(API)比较局限, 而Spark则是具备灵活性的并行计算框架. c. 再说说Spark API方面- Scala: Scalable Language, 据说是进行并行计算的最好的语言. 与Java相比,极大的减少代码量. From http://coderzhang.com/%e5%85%b3%e4%ba%8e%e7%bc%96%e7%a8%

自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQL on Hadoop解决方案之外,它还为Spark带来了通用.高效.多元一体的结构化数据处理能力.在刚刚发布的1.3.0版中,Spark SQL的两大升级被诠释得淋漓尽致. DataFrame 就易用性而言,对比传统的MapReduce API,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和

一.概述 从1.3版本开始Spark SQL不再是测试版本,之前使用的SchemaRDD重命名为DataFrame,统一了Java和ScalaAPI. SparkSQL是Spark框架中处理结构化数据的部分,提供了一种DataFrames的概念,同时允许在Spark中执行以SQL,HiveQL或Scala表示的关系型查询语句. 就易用性而言,对比传统的MapReduceAPI,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说,RDD

我们由从 7 到 1 的顺序向大家介绍. 7. Linux Lite 正如其名,Linux Lite 是 Linux 发行版的一个轻量级版本,用户并不需要强大的硬件就可以将它跑起来,而且其使用非常简单,初学者可以非常容易地就将其安装到老旧电脑上.Linux Lite 是基于 Ubuntu LTS 进行精简的,由于 Ubuntu LTS 都具有 5 年的更新支持周期,这也就意味着 Linux Lite 也可以提供为期 5 年 的更新时间. Linux Lite 团队表示:Linux Lite 是一

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12358&page=1 1.DataFrame是什么?2.如何创建DataFrame?3.如何将普通RDD转变为DataFrame?4.如何使用DataFrame?5.在1.3.0中,提供了哪些完整的数据写入支持API? 自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQ

注解支持(Support Annotations) Android support library从19.1版本开始引入了一个新的注解库,它包含很多有用的元注解,你能用它们修饰你的代码,帮助你发现bug.Support library自己本身也用到了这些注解,所以作为support library的用户,Android Studio已经基于这些注解校验了你的代码并且标注其中潜在的问题.Support library 22.2版本又新增了13个新的注解以供使用. 使用注解库 注解默认是没有包含的:

Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar

入行十多年,工作闲暇,还是对信息技术比较关注,经常测试一些新的技术,感受一下科技发展给大家带来的便利.Visual Studio接触也有年头了,对它总感觉乎近乎远的,既熟悉又陌生,一直没有像用别的工具一样发自内心的喜欢.想想还是因为微软求大求全的策略,而且还在自己工具上绑定一堆用不着的功能所造成的.近两年一直接触Linux,深深的被它的设计思想.理念感染了,导致现在我是能不用微软的东西就不用,能在Linux平台实现的绝不考虑Windows. 首先说下起因:没有外界因素我是不会考虑Windows的

1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架. dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spark的优势) 1.Spark的中间数据放到内存

RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用. RDD内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records). 五个特征: dependencies:建立RDD的依赖关系,主要rdd之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的rdd可以在同一个stage中进行计算. partition:一个rdd会有若干个分区,分区的大小决定了对这个

一.SparkSQL的进化之路 1.0以前: Shark 1.1.x开始: SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreaming(DataSet) 二.认识SparkSQL 2.

一.Java内存模型 硬件处理 电脑硬件,我们知道有用于计算的cpu.辅助运算的内存.以及硬盘还有进行数据传输的数据总线.在程序执行中很多都是内存计算,cpu为了更快的进行计算会有高速缓存,最后同步至主内存,大概的交互如下图     为了使处理器内部的运算单元能够被充分的利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行优化,然后将计算后的结果进行重组,保证该结果和顺序执行的结果是一致的(单位时间内,一个core只能执行一个线程,所以结果的一致仅限一个线程内). Java内存模型 Java内存模型是语言级

原文:http://www.36dsj.com/archives/61155 一. Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map redu