1.union(otherDataSet) 作用:求并集. 对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 6) scala> val rdd2 = sc.parallelize(4 to 10) scala> val rdd3 = rdd1.union(rdd2) scala> rdd3.collect res1: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 4,

总体来说: 1.团队合作情况: 整个队伍配合得还算是不错的了,有些队员比较积极与主动,这是比较好的现象,因为一个队伍最终要的是活力与团结,至少我是这样认为的,如果一个队伍每个人都不干活,我想后果是不堪设想的. 2.遇到困难情况: 2.1搭建app开发平台道路曲折 一开始本团队遇到的就是搭建app平台开发搭建.我们本想通过Android SDK Manager 来把开发安卓的插件给下下来,但是遭遇了网络上行不通的问题.于是乎,就手动上网搜寻那些安卓开发那些插件,手动添加,但是还是遇到,SDK 跟

闲话少叙,我们接着第一课继续讲(http://www.cnblogs.com/yeyunfei/p/7899613.html),很久没有做技术分享了.很多人问第二课有没有,我也是抽空写一下第二课. 第一课程提到了在库房的基础上添加上下架 消防 温湿度等等控制 刚好 最近有接到一个客户的需求 是和库房差不多的项目 只是不是库房了 是档案室 但是基本操控还是差不多的 也有文件上下架什么的 那么第二课  我们就按照客户的需求 先做一个概述性的展现 特此说明:为了减少网络传输带宽 我特意用ScreenT

<div> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> </div> 取倒数第二个p元素 $("div p").eq(-2) 取最后一个p元素 $("div p").last()

总体: 在第一个sprint中,团队里的小伙伴都在积极努力的配合,基本按照流程做了一次Sprint,大家一块进行计划会议,一块估计任务工时,但是还是有一些意外的事情,这段时间大家都没什么精力放在这门上,所以在博客的确是做得不够丰富多彩,还请见谅,有些队员比较积极,也有人不是那么全身心投入,也包括我自己,希望接下来能做得好一点. 开始第二阶段冲刺时,明显感到能力不足,非常吃力,因为我的队员基本上基础都非常差,以至于在第二阶段遇到很多棘手的问题,就我本人而言,光是搭建助教所提供的的安卓APP环境的搭

汇总操作 注:polls为应用名 1.执行命令:python manage.py migrate,生成默认的数据库表等 2.修改应用的models.py文件,添加数据库表模型等 3.INSTALLED_APPS中添加应用 4.执行命令:python manage.py makemigrations polls ,查看sql语句:python manage.py sqlmigrate polls 0001 0001根据情况而定 5.执行命令:python manage.py migrate 一.数

讨论成员:邵家文.朱浩龙.陈俊金.李新 讨论地点:宿舍 讨论内容:安卓开发技术,与后续需要加强的内容 计时功能完成度:刚开始讨论实现的技术

MINUS配合[NOT] EXIST使用可以查询出包含符合某个条件的多记录的其他记录, 举例: 顾客A买了商品2.4.6 顾客B买了商品1.2.4 顾客C买了商品4.6 顾客D买了商品1.2.4.6 顾客E买了商品2.4.6 查询买了顾客A买过的所有商品的顾客:顾客A所买商品记录 MINUS (子查询:所有顾客所买商品记录)查询结果为NULL SELECT 顾客 FROM WHERE NOT EXIST 顾客A所买商品记录 MINUS (子查询:所有顾客所买商品记录) 查询领取佣金和不领取佣金的

讨论成员:王俊凯.罗凯杰.王逸辉.马志磊 地点:宿舍 话题:讨论关于安卓的控件的应用和如何调用 选题:四则运算 方向:更加实用的计算器功能,功能更加实用并且简单,没有太多的繁琐操作,可以的话会加上些趣味性,使得客户得到更多的满足. 工作量:1.确认程序的结构体 2.不同功能的实现 3.客户体验 4.Bug的修正 5.恢复到客户体验(多次) 6.程序完成 7.软件推广

一. 联合查询    UNION, INTERSECT, EXCEPT UNION运算符可以将两个或两个以上Select语句的查询结果集合合并成一个结果集合显示,即执行联合查询.UNION的语法格式为:       select_statement    UNION [ALL] selectstatement   [UNION [ALL] selectstatement][…n] 其中selectstatement为待联合的Select查询语句.     ALL选项表示将所有行合并到结果集合中.

欢迎关注我的新博客地址:http://cuipengfei.me/blog/2014/10/31/spark-fold-aggregate-why-not-foldleft/ 大家都知道Scala标准库的List有一个用来做聚合操作的foldLeft方法. 比方我定义一个公司类: 1 case class Company(name:String, children:Seq[Company]=Nil) 它有名字和子公司. 然后定义几个公司: 1 val companies = List(Compa

一直都在用Msmqbinding,也一直忽视了message里面的内容格式是什么样的,这也是微软给我们高层封装带给我们的开发效率,但同时一旦中间出了什么问题, 就不知道从何查起了.有个需求是这样的,服务端和客户端采用离线连接,也就是消息队列模式,server接收端在处理消息的时候,要根据一定的逻辑,如果该消息不 满足规则,就把消息原样的丢回消息队列中,问题就出现在这里...消息丢进去了,然后,然后就tmd的飞走了!!!先快速的看下代码. 一:示例代码 1.server端 public void

很多人遇到过服务器RAID5挂掉,往往掉一个盘后,第二个盘也立刻挂掉. 大家都知道RAID5 一次允许一个盘缺失, RAID 5也是以数据的校验位来保证数据的安全,但它不是以单独硬盘来存放数据的校验位,而是将数据段的校验位交互存放于各个硬盘上.这样,任何一个硬盘损坏,都可以根据其它硬盘上的校验位来重建损坏的数据.硬盘的利用率为n-1. 如果挂掉两个盘,数据就玩完了.理论上两个硬盘同时失效的概率是很低的,但为什么会这样呢? 从数学角度说,每个磁盘的平均无故障时间 (MTBF) 大约为 50 万至

一.JdbcRDD与关系型数据库交互 虽然略显鸡肋,但这里还是记录一下(点开JdbcRDD可以看到限制比较死,基本是鸡肋.但好在我们可以通过自定义的JdbcRDD来帮助我们完成与关系型数据库的交互.这点和Hadoop需要借助sqoop等工具进行是有优势的!) 给出一个demo的参考链接:https://www.2cto.com/database/201705/635388.html 二.RDD依赖关系 1.窄依赖 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partitio

RDD依赖关系为成两种:窄依赖(Narrow Dependency).宽依赖(Shuffle Dependency).窄依赖表示每个父RDD中的Partition最多被子RDD的一个Partition所使用:宽依赖表示一个父RDD的Partition都会被多个子RDD的Partition所使用. 一.窄依赖解析 RDD的窄依赖(Narrow Dependency)是RDD中最常见的依赖关系,用来表示每一个父RDD中的Partition最多被子RDD的一个Partition所使用,如下图所示,父R

Common Transformations and Actions   本章中,我们浏览了Spark中大多数常见的transformation(转换)和action(开工).在包含特定数据类型的RDD上可以进行额外的操作,例如,可以对纯数字RDD使用统计函数,对键值对的RDD进行聚合操作.后面的章节我们会介绍这些特别的操作和RDD类型间的转换. Basic RDD (基础RDD)   首先,在忽略数据的影响的前提下,我们将描述所有的RDD上可以执行的transformation和action.

上一篇里我提到可以把RDD当作一个数组,这样我们在学习spark的API时候很多问题就能很好理解了.上篇文章里的API也都是基于RDD是数组的数据模型而进行操作的. Spark是一个计算框架,是对mapreduce计算框架的改进,mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式,之所以使用键值对是人们发现世界上大部分计算都可以使用map这样的简单计算模型进行计算.但是Spark里的计算模型却是数组形式,RDD如何处理Map的数据格式了?本篇文章就主要讲解RDD是如何处理Map的数据格式.

本文主要是讲解spark里RDD的基础操作.RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的. Spark里的计算都是操作RDD进行,那么学习RDD的第一个问题就是如何构建RDD,构建RDD从数据来源角度分为两类:第一类是从内存里直接读取数据,第二类就是从文件系统里读取,当然这里的文件

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎

处理数据类型为Value型的Transformation算子可以根据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为以下几种类型. 1)输入分区与输出分区一对一型. 2)输入分区与输出分区多对一型. 3)输入分区与输出分区多对多型. 4)输出分区为输入分区子集型. 5)还有一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型:Cache型.Cache算子对RDD分区进行缓存. 1．输入分区与输出分区一对一型 (1)map 将原来RDD的每个数据项通过map中的用户自定义函数f映射转变为一个新的元素.源码中的map