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谈谈RDD，DataFrame，Dataset的区别和各自的优势
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 RDD和DataFrameRDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。 左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。 而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得SparkSQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame多了数据的结构信息，即schema。 RDD是分布式的Java对象的集合。 DataFrame是分布式的Row对象的集合。 DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。 提升执行效率RDDAPI是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。 这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。 在现有RDDAPI的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解，门槛较高。 另一方面，SparkSQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。 利用 DataFrameAPI进行开发，可以免费地享受到这些优化效果。 减少数据读取分析大数据，最快的方法就是 ——忽略它。 这里的“忽略”并不是熟视无睹，而是根据查询条件进行恰当的剪枝。 上文讨论分区表时提到的分区剪枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。 对于一些“智能”数据格 式，SparkSQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。 简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。 当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过(例如某整数列a某段的最大值为100，而查询条件要求a> 200)。 此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。
Spark如何处理中文字符串
import ._import ._import ._val conf = new SparkConf()(local[2])(NetworkWordCount)val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))// ---- lines是第一个DStreamval lines = (localhost, 9999)val words = (_( ))val pairs = (word => (word, 1))val wordCounts = (_ + _)// ---- wordCounts是经过一系列转换后的结果DStream，可以输出了(rdd => {// 存在数据库之类})()()
asp.net问题ashx文件有什么用
? 引自网络... ----------- 2.0 Person Web Site:将图片以二进制的从数据库读取 在 Person Web Site Starter Kits中,图片的是以二进制的形式存放在数据库里,微软提供的读取该图片的方式是通过来实现的. 首先你所看到的对图片的引用都是类似如下 的形式,也就是你所看到的每一个图片都由动态生成,所以在你保存你所看到的图片时,它的命名都是. 使用而不是来引用图片并不是一定的,换句话说,你可以将该文件改为并没有本质的区别,不过根据微软的文档,使用*作为扩展名的文档比*的文档性能高,因为它减少了控件树的生成. ---------- 这是代码: <%@ WebHandler Language=C# %> using System; using ; using ; using ; using ; using ; using ; public class MyHandle : IHttpHandler { public void ProcessRequest (HttpContext context) { //从数据库中取 MemoryStream ms = (1); DataTable dt = (1); Byte[] image = (Byte[])[0][Photo]; MemoryStream ms = new MemoryStream(image, 0, ); if (ms != null) { //取得图像MemoryStream大小 int bufferSize = (int); //建立 buffer byte[] buffer = new byte[bufferSize]; //调用，自MemoryStream 读取至buffer，并返回count int countSize = (buffer, 0, bufferSize); //返回图像buffer (buffer, 0, countSize); } } public bool IsReusable { get { return false; } } }
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