Спарк 3: Шевроле Спарк 2016-2017 — фото, цена, характеристики нового Chevrolet Spark III (M300)


0
Categories : Разное

Содержание

Spark 3 — Chevrolet — OLX.uz

6 500 у.е.

Договорная

Самарканд Сегодня 07:59

8 500 у. е.

Договорная

Янги Маргилан

Сегодня 04:02

6 700 у. е.

Договорная

Ташкент, Сергелийский район Вчера 23:34

7 200 у.е.

Договорная

Ташкент, Алмазарский район Вчера 23:17

6 000 у.е.

Договорная

Ташкент, Шайхантахурский район

Вчера 22:37

Ташкент, Алмазарский район Вчера 21:38

Фергана Вчера 19:46

6 700 у.е.

Договорная

Ташкент, Шайхантахурский район Вчера 19:10

6 000 у.е.

Договорная

Мирабад Вчера 18:27

Ташкент, Мирзо-Улугбекский район Вчера 14:12

5 700 у.е.

Договорная

Бухара Вчера 13:10

5 800 у.е.

Договорная

Бухара Вчера 12:18

8 400 у.е.

Договорная

Назарбек Вчера 03:43

Ташкент, Юнусабадский район 23 апр.

Ташкент, Сергелийский район 23 апр.

6 100 у.е.

Договорная

Ташкент, Учтепинский район 23 апр.

6 500 у.е.

Договорная

Ташкент, Яшнабадский район 23 апр.

Ташкент, Яшнабадский район 22 апр.

Ташкент, Алмазарский район 21 апр.

новые возможности и примеры их использования – часть 1 / Хабр

К нашей новой программе «Apache Spark для дата-инженеров» и вебинару о курсе, который пройдет 2 декабря, мы подготовили перевод обзорной статьи о Spark 3.0.

Spark 3.0 вышел с целым набором важных улучшений, среди которых: повышение производительности с помощью ADQ, чтение бинарных файлов, улучшенная поддержка SQL и Python, Python 3.0, интеграция с Hadoop 3, поддержка ACID. 

В этой статье автор постарался привести примеры использования этих новых функций. Это первый первый материал о функциональности Spark 3.0 и у этой серии статей планируется продолжение.

В этой статье освещены следующие функции Spark 3.0:

  • Структура адаптивного выполнения запросов (AQE)

  • Поддержка новых языков

  • Новый интерфейс для структурированной потоковой передачи

  • Чтение бинарных файлов

  • Рекурсивный просмотр папок

  • Поддержка многозначного разделителя данных (||)

  • Новые встроенные функции Spark

  • Переключение на пролептический григорианский календарь

  • Data Frame Tail

  • Функция Repartition в SQL запросах

  • Улучшенная совместимость с ANSI SQL

Адаптивное выполнение запросов

Функция адаптивной регулировки запросов (AQE) – это, пожалуй, одно из самых существенных улучшений Spark 3.0. Она повторно оптимизирует и корректирует планы запросов, основываясь на статистике времени их выполнения, собранной во время обработки запросов.

До выхода версии 3.0 оптимизация в Spark происходила путем создания плана до начала выполнения запроса, а как только запросы начинали обрабатываться, Spark не проводил дальнейшей оптимизации с использованием метрик, собираемых в процессе выполнения запросов. AQE восполняет этот пробел, применяя второй уровень оптимизации, основанный на метриках, получаемых на каждом этапе.  

По умолчанию, функция адаптивной регулировки запросов (AQE) отключена. Для включения необходимо переключить конфигурацию spark.sql.adaptive.enabled на true. С включенной функцией AQE, Spark демонстрирует двукратное ускорение по данным TPC-DS по сравнению с версией Spark 2.4 

AQE в Spark 3.0 выполняет 3 важных функции:

  • Динамически объединяет разделы, что позволяет оптимизировать их количество

  • Преобразует join sort-merge в broadcast соединение 

  • Оптимизирует джойны со скошенными данными

Поддержка новых языков

В Spark 3.0 расширилась библиотека языков, теперь поддерживаются: 

  • Python3 (Python 2.x)

  • Scala 2.12

  • JDK 11

Помимо поддержки новых языков также добавилась поддержка Hadoop до 3 версии, Kafka до 2.4.1 и много других обновлений.

Новый интерфейс для Spark Structured Streaming

В web-интерфейсе Spark появилась новая вкладка Структурированной потоковой передачи для мониторинга стриминговых приложений. В этой вкладке отображается идентификатор запуска, статус, время запуска, продолжительность обработки каждого микро-пакета, а также текущая статистика. Это позволяет разработчику видеть, что происходит с потоковыми запросами и вовремя выявлять ошибки.

Вкладка содержит 2 раздела:

Источник: Databricks

Раздел «Active Streaming Queries» отображает все текущие запросы, а раздел «Completed Streaming Queries» – все неудавшиеся и завершенные

По ссылке Run ID представлена подробная статистика потоковых запросов по следующим параметрам: скорость поступления данных, скорость обработки, строки ввода, продолжительность каждого пакета, время, затраченное на выполнение различных операций. Вы можете найти примеры, как устранить проблемы структурированной потоковой передачи в Databricks.

Источник данных для чтения бинарных файлов 

Spark 3.0 поддерживает источник данных в формате “binaryFile”, который позволяет считывать бинарные файлы.

С помощью источника binaryFile, DataFrameReader считывает форматы image, pdf, zip, gzip, tar и многие другие бинарные файлы. Каждый файл будет преобразован в отдельную запись в датафрейме, содержащую метаданные файла.  

val df = spark.read.format("binaryFile").load("/tmp/binary/spark.png")

df.printSchema()

df.show()

Выдает следующий результат

root

 |-- path: string (nullable = true)

 |-- modificationTime: timestamp (nullable = true)

 |-- length: long (nullable = true)

 |-- content: binary (nullable = true) 

+--------------------+--------------------+------+--------------------+

|                path|    modificationTime|length|             content|

+--------------------+--------------------+------+--------------------+

|file:/C:/tmp/bina…|2020-07-25 10:11:…| 74675|[89 50 4E 47 0D 0...|

+--------------------+--------------------+------+--------------------+

Функция рекурсивного просмотра папок

В Spark 3.0 теперь есть функция recursiveFileLookup, которая позволяет читать и загружать файлы из рекурсивных подпапок. После установки значения true для этой опции, DataFrameReader рекурсивно загружает файлы, перебирая все папки и подпапки по указанному пути.

spark.read.option("recursiveFileLookup", "true").csv("/path/to/folder")

Поддержка многозначного разделителя данных 

В Spark 3.0 поддерживается функция многосимвольного разделителя (||) при чтении и записи CSV файлов. К примеру, если у вас есть CSV файл с подобным содержанием:

 col1||col2||col3||col4

val1||val2||val3||val4

val1||val2||val3||val4

Он может считываться следующим образом:

 val df  = spark.read

      .option("delimiter","||")

      .option("header","true")

      .csv("/tmp/data/douplepipedata.csv")

В Spark 2.x многозначный разделитель не поддерживался, поэтому нам приходилось преобразовывать двойной разделитель в одинарный с помощью препроцессора. Попытки считывать файлы напрямую без препроцессора заканчивались следующей ошибкой:

 throws java.lang.IllegalArgumentException: Delimiter cannot be more than one character: ||

Новые встроенные функции Spark

К внушительному списку из сотен встроенных функций Spark SQL, третья версия Spark добавила новые. 

sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh,any,bitand,bitor,bitcount,bitxor,

booland,boolor,countif,datepart,extract,forall,fromcsv,

makedate,makeinterval,maketimestamp,mapentries

mapfilter,mapzipwith,maxby,minby,schemaofcsv,tocsv

transformkeys,transform_values,typeof,version

xxhash64

Переключение на Пролептический Григорианский календарь 

Предыдущая версия Spark поддерживает даты в формате Юлианского и Григорианского календаря: для дат до 1582 года используется Юлианский календарь, а для более поздних дат – Григорианский.

В JDK 7 и более ранних версиях используется тот же принцип посредством java.sql.Date API. В JDK 8 представлен java.time.LocalDate API с опцией пересчета дат по Пролептическому Григорианскому календарю. 

Теперь в Spark 3.0 тоже есть опция переключения на Пролептический Григорианский календарь, который уже давно используется такими системами обработки данных как Pandas, R и Apache Arrow. Если вы оперируете датами в периоде после 15 октября 1582 г., то все функции Date&Timestamp, которые работали в Spark до версии 3.0, будут работать корректно. Ваши результаты могут отличаться, если вы используете даты в периоде до 15 октября 1582 г.

Вместе с опцией переключения на Пролептический Григорианский календарь в Spark 3.0 представлены новые Date & Timestamp функции: 

makedate(), maketimestamp(), makeinterval(). 

makedate(year, month, day) – эта функция возвращает дате из входных аргументов поля <год>, <месяц> и <число>. 

makedate(2014, 8, 13)

//returns 2014-08-13.

maketimestamp(year, month, day, hour, min, sec[, timezone]) – эта функция возвращает Timestamp из полей <год>, <месяц>, <час>, <мин>, <сек>, <часовой пояс>. 

maketimestamp(2014, 8, 13, 1,10,40.147)

//returns Timestamp 2014-08-13 1:10:40.147

maketimestamp(2014, 8, 13, 1,10,40.147,CET)

makeinterval(years, months, weeks, days, hours, mins, secs) создает интервал между значениями 

Отправка недопустимых дат в makedate() и make_timestam() возвращает 0.

Новая опция DataFrame.tail() 

В Spark есть действие head(), которое возвращает элементы из начала дата фрейма, но нет действия tail(), которое уже поддерживается Pandas в Python. В датафреймы Spark 3.0 действие tail() добавили и теперь есть возможность возвращать определенные элементы из его хвоста. Действие tail() возвращает scala.Array[T] в Scala. 

 

val data=spark.range(1,100).toDF("num").tail(5)

data.foreach(print)

//Returns

//[95][96][97][98][99]

Функция repartition в SQL запросах

В SQL запросах Spark отсутствовали некоторые actions, присутствующие в  Dataset/DataFrame, например, в Spark SQL не поддерживалась функция repartition() для датасета. Репартишен теперь доступен внутри SQL-выражения. Функция позволяет уменьшить или увеличить количество партиций. 

 

val df=spark.range(1,10000).toDF("num")

println("Before re-partition :"+df.rdd.getNumPartitions)

df.createOrReplaceTempView("RANGE¨C17CTABLE")

println("After re-partition :"+df2.rdd.getNumPartitions)

//Returns 

//Before re-partition :1

//After re-partition :20

Улучшенная совместимость с ANSI SQL 

Поскольку Spark часто используется data-инженерами, которые уже знакомы с ANSI SQL, в Spark 3.0 поработали над улучшением совместимости с ним. Вы можете активировать эту функцию, установив true в spark.sql.parser.ansi.enabled Spark конфигурации.


Програмы Newprolab по Apache Spark:

Apache Spark для дата-инженеров (Scala). Интенсивный практический курс из 11 занятий, 5 лабораторных.

Apache Spark (Python). Модуль в составе курса «Специалист по большим данным». 6 занятий, 5 лабораторных.

TECNO Spark 3 Pro характеристики смартфона, отзывы. Описание Техно Спарк 3 Про

TECNO Spark 3 Pro смартфон по доступной цене на Android 9 Pie с большим безрамочным экраном в стильном корпусе в четырех цветовых решениях. Новинка получила 6.2 дюймовый экран соотношением сторон 19:9, мощную батарею емкостью 3500 мАч и двойную тыльную 13 Мп камеру со светодиодной вспышкой и автофокусом.


Встроенная память Техно Спарк 3 Про 32 Гб, оперативная память 2 Гб, владелец смартфона может расширить память установив карту памяти Micro SD для которого предусмотрен отдельный слот 3. Надежная защита персональной информации и комфортная разблокировка телефона, вы можете использовать для разблокировки TECNO Spark 3 Pro сканер отпечатков пальцев способную менее чем за секунду разблокировать экран или использовать технологию распознавания лица способную быстро одним взглядом владельца разблокировать смартфон.

Основные характеристики Техно Spark 3 Pro: 2 сим-карты, поддержка сетей 4G LTE, операционная система Android 9, двойная 13 Мп камера, батарея емкостью 3500 мАч, процессор MediaTek Helio A22 частотой 2000 МГц, быстрый сканер отпечатков пальцев, разблокировка распознаванием лица, 2 Гб оперативной памяти, 32 Гб встроенной памяти, карта памяти Micro SD 128 Гб.

  • Отзывы и все характеристики Техно Спарк 3 Pro смотрите ниже.
  • Вам известны плюсы и минусы, есть полезная информация или советы к смартфону?
  • Добавьте пожалуйста отзыв и помогите другим сделать правильный выбор!
  • Спасибо за отзывчивость, дополнительную информацию и полезные советы!!!


Характеристики TECNO Spark 3 Pro 2GB 32GB

Все технические характеристики смартфона.

  • SIM-карта: 2 сим-карты/ Nano SIM
  • Операционная система: Android 9.0 Pie/ оболочка HiOS
  • Процессор: 4-ядерный 2 ГГц/ MediaTek Helio A22 MT6761
  • Графический процессор: PowerVR GE8320
  • Экран: 6.2 дюйма/ IPS/ HD+ 1500 х 720 пикселей/ соотношение сторон 19:9/ 269 пикселя на дюйм дисплея
  • Камера: тройная 13 Мп + 2 Мп/ диафрагма: f/1.85/ автофокус/ вспышка светодиодная
  • Фронтальная камера: 8 Мп/ диафрагма: f/2.0
  • Видео камера: запись видео Full HD разрешением 1920 х 1080 пикселей в 30 кадров в секунду
  • Аккумулятор: 3500 мАч/ несъемный
  • Оперативная память: 2 Гб
  • Память встроенная: 32 Гб
  • Карта памяти: Micro SD до 128 Гб/ отдельный слот
  • Bluetooth: версия 5.0
  • Wi-Fi технология: есть
  • Wi-Fi точка доступа: есть/ раздать интернет на другие устройства
  • NFC: —
  • Сети 3G: поддерживает
  • Сети 4G-LTE: поддерживает
  • USB разъем: micro-USB
  • Навигация: GPS/ A-GPS/ ГЛОНАСС
  • Датчики: приближения/ освещенности/ G-сенсор (акселерометр)
  • Сканер отпечатков пальцев: есть
  • Face ID: технология разблокировки смартфона лицом
  • Аудиоразъем для наушников 3.5 мм: есть
  • Функция фонарик: есть
  • OTG: поддерживает
  • Цвет: черный/ золотистый/ темно-синий/ красный
  • Размеры (В.Ш.Т): 155.3 х 75.8 х 7.88 мм
  • Вес: 148 г
  • Уточняйте характеристики телефона перед покупкой

Вы владелец данного телефона или смартфона? Не оставайтесь равнодушным, оставьте отзыв и помогите другим сделать правильный выбор! Спасибо за отзывчивость!!!

> Все TECNO по новизне
> Android помощь
> Главная сайта

Отзывы TECNO Spark 3 Pro

Добавить отзыв или поделиться полезной информацией к телефону.

ОБНОВИТЬ СТРАНИЦУ С ОТЗЫВАМИ

Автор:Любовь
16-10-2019
22 час. 29 мин.
Сообщение:
Гаджет нравиться и по цене и по тюнингу цена качество соответствует. Бесплатно телефон по акции. Бесплатные телефоны, смартфоны сенсорные и кнопочные как брендовых производителей Samsung, iPhone так и малоизвестных.

Apache Spark 3 — помимо основ и собеседований при приеме на работу

Готовитесь ли вы к сертификации Databricks Spark?

Или, возможно, вы готовитесь к собеседованию в Spark.

Или вы ищете место, где можно задать более сложные темы.

Вы в правильном месте.

Я разработал этот курс со следующими целями.

  1. Изучите расширенные навыки Spark

  2. Подготовка к расширенным темам сертификации

  3. Подготовка и крэк.

    Итак, если вы новичок и хотите учиться с нуля, вам следует пройти мой курс Spark Programming in Python for Beginners.

    В этом курсе вы изучите некоторые продвинутые навыки Spark, которые я уже собрал по отзывам различных студентов и профессионалов.

    Этот курс также охватывает некоторые дополнительные темы и понятия, которые задаются на сертификационном экзамене Databricks Spark.

    Таким образом, программы Spark Programming in Python for Beginners and Beyond Basics и Cracking Job Interviews вместе покрывают 100 % программы сертификации Spark.

    Многие понятия, рассматриваемые в этом курсе, являются частью собеседований при приеме на работу в Spark.

    Таким образом, этот курс также поможет вам пройти собеседование на Spark Job.

    Однако этот курс является открытым.

    Возможно, вы пришли на собеседование, получили несколько вопросов, на которые не смогли ответить, или, может быть, вы ответили на них, но вы думаете, что у вас есть хорошая тема, и вам нужно подробное объяснение и вы хотите увидеть несколько примеров.

    Вернитесь ко мне и пришлите мне некоторые детали вопроса и темы, и я постараюсь включить их в этот курс.

    Также возможно, что вы работаете над каким-то проектом, и вы столкнулись с некоторыми сценариями, которые вы не смогли решить или исправить, вернитесь сюда и поделитесь ими со мной.

    Независимо от источника вашей информации, вернитесь сюда, поделитесь ею со мной и помогите мне расширить этот курс, охватывающий все больше и больше деталей с вашими данными.

    Итак, присоединяйтесь к этому курсу, изучите то, что у меня уже есть для вас, и присылайте мне свои предложения о том, что еще вы хотите узнать.

    Я постараюсь удовлетворить ваши потребности и сделать этот курс все более и более эффективным для вас и других.

    Отлично! Ждем вас на курсе.

    Продолжайте учиться и расти.

    2020 Spark 3-up (900 ACE™)

    ПОЗВОЛЯЙТЕ МУЗЫКЕ ИГРАТЬ ВМЕСТЕ С ВАМИ BRP AUDIO PORTABLE ДЛЯ МОДЕЛЕЙ SPARK*

    Слушайте музыку в воде, на воде или на суше с помощью полностью погружаемой съемной аудиосистемы. 50 Вт и возможность подключения по Bluetooth с перезаряжаемой литиевой батареей и панелью управления на динамике позволяют легко управлять гидроциклом на гидроцикле или вне его.

    БЕСКОНЕЧНОЕ УДОВОЛЬСТВИЕ ДЛЯ КАЖДОГО, 3 МЕСТА

    Sea-Doo SPARK доступен в двух- или трехместной конфигурации.

    БЫСТРЫЙ И ЭКОНОМИЧНЫЙ ROTAX 900 ACE

    Двигатель Rotax 900 ACE — самый экономичный двигатель на рынке, потребляющий всего 1,94 галлона США. (7,34 л) топлива в час, более мощный и быстро разгоняющийся Rotax 900 HO ACE потребляет всего 2,4 галлона США (9 л) в час. Оба компактны, легки и обеспечивают мгновенное ускорение.

    ЭКСКЛЮЗИВЫ SEA-DOO НАБОР СТАНДАРТНОГО ПАКЕТА iBR AND COMVENIENCE PLUS

    Получите больше контроля с нашей эксклюзивной интеллектуальной системой торможения и заднего хода (iBR) и получайте больше удовольствия, куда бы вы ни отправились, с новым портативным аудиосистемой BRP для моделей SPARK.* Добавьте переднюю часть Комплект для хранения ваших личных вещей и облегчения повторной посадки с помощью Sea-Doo Step. Кроме того, наслаждайтесь дополнительной безопасностью с ключом для защиты от кражи.

    ЛЕГКИЙ, ВЫСОКОПРОЧНЫЙ МАТЕРИАЛ POLYTEC MATERIAL

    Этот инновационный материал уменьшает вес гидроцикла, обеспечивая максимальную производительность даже с двигателями меньшего размера, и упрощает буксировку большинства седанов.Кроме того, цветное литье делает его более устойчивым к царапинам, чем стекловолокно.

    ДОБАВЬТЕ НЕМНОГО ГРАФИЧЕСКОГО КОМПЛЕКТА ATTITUDE

    Добавьте индивидуальный графический комплект Attitude, чтобы сделать свой Sea-Doo SPARK еще более уникальным. Это уникальная возможность настройки, которую больше никто не предлагает.

    БЫСТРО. ЛЕГКО. БЕЗОПАСНЫЙ. LINQ SYSTEM

    Узнайте, что меняет правила игры. Стандартная система Quick-Attach Rear Cargo LinQ для нашей последней платформы Sea-Doo теперь может быть добавлена ​​ко всем другим моделям*. Потому что, когда вы можете упаковать больше вещей, больше играть, ездить дальше и хранить еду и напитки холодными и свежими, вы больше не просто катаетесь, вы отправляетесь в приключения.

    A ЭКСКЛЮЗИВНАЯ СИСТЕМА ОХЛАЖДЕНИЯ SEA-DOO ЗАКРЫТОГО КОНТУРА

    Эта технология предотвращает попадание агрессивной соленой воды и повреждающего мусора в двигатель, что повышает надежность и спокойствие.

    • iBR® (Intelligent Brake & Reverse)
    • Front хранения Bin Kit
    • Обшивка Шаг
    • RF D.E.S.S. ™ Key (Radio Frequency Identification)
    • BRP Аудио-портативный (опционально С 3up конв.только упаковка)

    BrewPi Spark 3

    Детали

    BrewPi Spark 3 — это следующая версия нашего контроллера температуры заваривания.

    Он будет поддерживать температуру вашего пива в пределах 0,1 градуса от заданного значения и отправлять данные о пивоварении на веб-сервер в вашем собственном доме через WiFi или USB.

    В комплект поставки контроллера не входят датчики. Мы продаем множество типов датчиков и твердотельных реле отдельно, поэтому вы можете адаптировать свой заказ к потребностям ВАШЕЙ пивоварни.Нам нравится, чтобы он был модульным и гибким.

    • Хотите управлять холодильником и нагревателем для ферментации?
    • Вы хотите управлять гликолевыми насосами или нагревательными матами 12 В?
    • Хотите управлять большими нагревательными элементами для затирания?

    Вот почему мы сохраняем его гибким и модульным!

    Входы датчиков

    BrewPi Spark 3 имеет 5 портов RJ12 для датчиков и плат расширения. Spark совместим только с датчиками DS18B20 OneWire.Это , а не , совместимое с термопарами и термометрами сопротивления, такими как PT-100.

    ТТР Выходы

    BrewPi Spark 3 имеет 5 цифровых выходов для приводов, которыми он управляет с помощью полностью настраиваемого ШИМ-сигнала. Вы можете установить период переключения, минимальное время включения, минимальное время выключения и минимальное время переключения между обогревом и охлаждением. Это обеспечивает безопасную работу компрессоров холодильников и предотвращает короткие циклы.

    Мощность

    Вы можете питать BrewPi Spark через USB или через вход 12 В.Блок питания не входит в комплект, но можно приобрести в магазине.

    Питание через вход 12 В необходимо только в том случае, если вы хотите использовать нашу плату расширения управления шаровым краном с электроприводом.

    Для этой новой модели у нас есть 2 выхода для привода, 2 входа для датчиков и входы для питания, все они расположены снизу, поэтому все кабели могут выходить снизу для аккуратного расположения кабелей. Сверху расположены 3 входа датчиков и 3 выхода. Пылезащитные колпачки прилагаются.

    Качество

    BrewPi Spark изготовлен из высококачественных компонентов в Нидерландах.Он был протестирован CE, и каждое устройство функционально тестируется перед отправкой.

    Использование Scala 3 со Spark

    • Криса Бирчалла
    • 08 февраля 2022 г.
    • скала• функциональное программирование• скала3• искра
    • |
    • 17 минут на чтение.

    Apache Spark — чрезвычайно популярный инструмент для обработки данных, на долю которого приходится большая сегмент сообщества Scala. Каждый выпуск Spark привязан к определенному Scala. версии, поэтому большая часть пользователей Scala практически не имеет контроля над Scala. версия, которую они используют, потому что она продиктована Spark.

    Scala 2.13 был выпущен в июне 2019 года, но на это ушло более двух лет и огромный усилия сопровождающих Spark для первого Spark, совместимого со Scala 2.13 релиз (Spark 3.2.0) должен прибыть. Пока разработчики оценили, сколько труда ушло в обновлении Spark до Scala 2.13, все еще было немного неприятно так долго застрял на старой версии Scala.

    Если Spark понадобилось два года для обновления Scala 2.12 до 2.13, возможно, вы интересно, сколько времени потребуется, чтобы появилась версия Spark для Scala 3. ответ: не важно! Мы уже можем использовать Scala 3 для сборки Spark. приложений благодаря совместимости между Scala 2.13 и Scala 3.

    В оставшейся части этого поста я хотел бы продемонстрировать, как создать Scala 3. приложение, работающее в кластере Spark 3.2.0. начну с малого привет мир, а затем продемонстрируйте более реалистичное приложение, которое использует больше Особенности Спарка. Я надеюсь, что это развеет некоторые мифы и успокоит люди считают, что запуск приложения Scala 3 Spark в производство является разумным делать.

    Весь код и скрипты для этого поста доступны на GitHub.

    Привет, мир!

    Давайте без лишних слов напишем приложение Spark на Scala 3.

    конфигурация сбт

    Начнем с конфигурации sbt. Файл build.sbt очень короткий, но требует небольшого пояснения:

      scalaVersion := "3.1.1"
    
    libraryDependencies ++= Seq(
      ("org.apache.spark" %% "spark-sql" % "3.2.0" % "при условии").cross(CrossVersion.for3Use2_13)
    )
    
    // включить «предоставленную» зависимость Spark от пути к классам для `sbt run`
    Компиляция/запуск:= Defaults.runTask(Compile/fullClasspath, Compile/run/mainClass, Compile/run/runner).оценено
      
    • Мы установили версию Scala 3.1.1, последнюю версию Scala на момент письмо. Уууу, Скала 3! Это означает, что мы можем использовать новый хипстерский синтаксис и получить в свои руки блестящие новые функции, такие как перечисления, методы расширения и непрозрачные типы.

    • Добавляем зависимость от spark-sql v3.2.0, чтобы мы могли использовать Spark API в нашем код
      • Мы помечаем его как при условии , потому что мы собираемся упаковать наше приложение как uber-jar для развертывания в кластере Spark. Мы не хотим включать Spark API в нашем пакете развертывания, потому что он предоставляется Spark. время выполнения.
      • Поскольку версия spark-sql для Scala 3 отсутствует, мы используем CrossVersion.for3Use2_13 , чтобы сообщить sbt, что нам нужна версия Scala 2.13 эта библиотека
    • Наконец, мы добавляем однострочное заклинание, чтобы указать sbt добавить все «предоставленные» зависимости от classpath, когда мы выполняем задачу run .Осуществление нашего код с использованием sbt run даст нам гораздо более быстрый цикл тестирования, чем переупаковка приложение и развертывание его в кластере Spark после каждого изменения.

    Предупреждение о зависимостях

    Хотя Scala 3 и 2.13 могут волшебным образом взаимодействовать, есть одно ограничение стоит знать: если вы случайно окажетесь с обоими _2.13 и _3 версии данной библиотеки в вашем пути к классам, вы направляетесь прямо к Ад зависимости.Фактически, sbt обнаружит этот случай во время разрешения зависимостей. и громко не спасти тебя от самого себя.

    Это не имеет значения для нашего приложения hello-world, так как у нас нет других зависимостей. чем spark-sql , но реальное задание Spark, скорее всего, будет зависеть от других библиотеки. Каждый раз, когда вы добавляете зависимость, вам нужно будет проверять ее график переходные зависимости и используйте CrossVersion.for3Use2_13 там, где это необходимо.

    К счастью, у Spark всего несколько зависимостей Scala:

    • ком.fastxml.jackson.module::jackson-module-scala
    • com.twitter::chill
    • org.json4s::json4s-Джексон
    • org.scala-lang.modules::scala-parallel-collections
    • org.scala-lang.modules::scala-parser-combinators
    • org.scala-lang.modules::scala-xml

    Код

    Наш привет-мир — это всего несколько строк Scala:

      // src/main/scala/helloworld/HelloWorld.скала
    пакет привет мир
    
    импортировать org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    объект HelloWorld:
    
      @main def run =
        val искра = SparkSession.builder
          .appName("HelloWorld")
          .master(sys.env.getOrElse("SPARK_MASTER_URL", "local[*]"))
          .getOrCreate() // 1
        импортируем spark.implicits._ // 2
    
        val df = Список("привет", "мир").toDF // 3
        df.show() // 4
    
        Искра.стоп
      

    Если вы знакомы со Spark, здесь не должно быть сюрпризов:

    1. Создайте сеанс Spark, запустив его в локальном автономном кластере Spark, По умолчанию.
    2. Импортируйте некоторые имплициты, чтобы мы могли вызвать .toDF на шаге 3.
    3. Создайте кадр данных с одним столбцом и двумя строками.
    4. Вывести содержимое DataFrame на стандартный вывод.

    Когда мы запускаем этот код с помощью sbt run , мы видим загрузку журналов Spark и нашего Датафрейм:

      +-----+
    |значение|
    +-----+
    |привет|
    |мир|
    +-----+
      

    Успех! Мы только что запустили наше первое приложение Scala 3 Spark.

    Возможно, вы заметили, что имя класса имен — helloworld.запустить , даже хотя наш метод @main -annotated run находится внутри объекта HelloWorld . Это поведение задокументировано в документации по Scala 3, но меня это немного удивило.

    Запуск на реальном кластере Spark

    Работа внутри sbt — это хорошо, но нам нужно посмотреть, будет ли это работать при развертывании в реальном кластере Spark.

    Репозиторий GitHub для этого поста содержит Dockerfile , docker-compose.yml и скрипты для сборки и запуска кластера Spark с 3 узлами в Докере. Не буду вдаваться во все подробности образа Docker, но есть один важный момент: существует несколько Spark 3.2.0 исполняемые файлы доступны для скачать, и вам нужно выбрать правильный при установке Spark. Даже не смотря на Spark 3.2.0 поддерживает Scala 2.13, версия Scala по умолчанию по-прежнему 2.12, так что вы нужно выбрать тот, у которого есть суффикс _scala2.13 .

    (аналогично, если вы используете управляемую платформу Spark, такую ​​как Databricks или AWS EMR, вам нужно будет выбрать Spark 3.2.0 + среда выполнения Scala 2.13. Ни Databricks, ни EMR пока не предлагает такую ​​среду выполнения.)

    Запуск ./start-spark-cluster.sh создаст образ Docker и запустит Spark. кластер, содержащий главный узел и два рабочих узла.

    Если вы запустите ./open-spark-UIs.sh , вы сможете увидеть пользовательский интерфейс Spark в своем браузер:

    Теперь мы готовы упаковать наше приложение Spark и отправить его в кластер. для исполнения.

    Запуск сборки sbt создаст uber-jar, содержащий код нашего приложения. и стандартная библиотека Scala.(На самом деле он содержит два стандартных Scala. библиотеки: одна для Scala 2.13.6 и одна для 3.1.1. я не совсем понимаю это, но, кажется, это работает!) Помните, мы пометили зависимость Spark как «при условии», поэтому он не включен в uber-jar.

    Теперь вы можете запустить скрипт ./run-hello-world.sh , чтобы выполнить наше приложение на Кластер искры. Вы должны увидеть вывод терминала, аналогичный тому, что вы видели, когда запустил приложение внутри sbt.

    Если вы обновите основной пользовательский интерфейс Spark, вы должны увидеть, что приложение завершено. успешно:

    Красиво!

    Более реалистичное приложение

    Теперь у нас есть привет-мир за плечами, давайте построим более сложный приложение, которое реализует больше функций Spark и немного больше похоже на такая работа Spark, которую вы могли бы написать в реальном мире.

    Интересующие функции Spark

    Одна функция Spark, которую стоит проверить, имеет тип Наборы данных. Часто предпочтительнее работать с набором данных [MyCaseClass] , а не с исходным DataFrame , так что Система типов Scala может помочь нам избежать ошибок. Но механизм Spark для преобразования между классами case и его внутренним представлением данных зависит от времени выполнения отражение — это будет работать в Scala 3? Скоро узнаем.

    Еще одна важная функция Spark, которую мы должны использовать, — это пользовательские функции. (UDF), так как Spark требует сериализации нашего кода Scala и выполнения его на рабочие узлы.Интуитивно это кажется чем-то еще, что может сломаться, когда мы используем Scala 3.

    Обзор приложений

    Мы собираемся использовать Spark для решения классического коммивояжера. Проблема (TSP). Мы хотите найти кратчайший маршрут, который начинается в любом из множества N городов, посещений все остальные города ровно один раз и, наконец, возвращается к тому, с чего началось.

    Эффективное решение TSP выходит далеко за рамки этой статьи, поэтому наша job будет использовать очень наивный подход грубой силы.Однако мы, по крайней мере, в состоянии распределять вычисления по кластеру Spark, что должно ускорить работу немного вверх.

    (В сторону: для занимательного экскурса в историю исследования ТСП и обзора современного искусства, проверьте это выступление профессора Уильяма Кука из Университет Ватерлоо.)

    Наше приложение будет работать следующим образом:

    1. Загрузить список городов (названия и местоположения) из файла конфигурации.
    2. Составьте список всех возможных поездок через эти города.
    3. Разделите путешествие на этапы, из одного города в другой.
    4. Рассчитайте расстояние каждой ноги.
    5. Суммируйте эти расстояния, чтобы получить общее расстояние каждой поездки.
    6. Распечатайте маршрут и расстояние кратчайшего пути.

    Это даст нам возможность проверить несколько функций Spark, в том числе два упомянутых выше.

    Модель данных

    Вот классы случаев, которые мы будем использовать для моделирования наших данных, когда они проходят через несколько преобразований:

      // Город с названием и широтой/долготой
    case class City(name: String, lat: Double, lon: Double)
    
    // Остановка в данном городе как часть данного путешествия
    case class JourneyStop (journeyID: String, index: Int, city: City)
    
    // Этап пути из одного города в другой
    case class JourneyLeg (journeyID: String, index: Int, city: City, previousCity: City)
    
    // Расстояние в км данного отрезка пути
    класс case JourneyLegDistance (journeyID: String, индекс: Int, расстояние: Double)
      

    Мы будем использовать типизированные наборы данных, где это возможно, чтобы мы могли работать с этим случаем. классы в Spark вместо того, чтобы иметь дело с необработанными Row s.

    Загрузка данных в Spark

    Пропуская части, где мы загружаем города из конфигурации и перечисляем все возможных поездок, давайте просто предположим, что у нас есть список из JourneyStop с.

    Мы хотели бы загрузить его в набор данных , чтобы мы могли работать с ним в Spark:

      val tripStops: List[JourneyStop] = ???
    val путешествиеStopsDs: набор данных[JourneyStop] = spark.createDataset(путешествиеStops)
      

    К сожалению, это не компилируется.[ошибка] |Не удалось найти кодировщик для типа tsp.TravellingSalesman.JourneyStop. Неявный Encoder[tsp.TravellingSalesman.JourneyStop] необходим для хранения экземпляров tsp.TravellingSalesman.JourneyStop в наборе данных. Примитивные типы (Int, String и т. д.) и типы продуктов (классы case) поддерживаются путем импорта spark.implicits._ Поддержка сериализации других типов будет добавлена ​​в будущих выпусках. [ошибка] |Я нашел: [ошибка] | [ошибка] | spark.implicits.newProductEncoder[tsp.TravellingSalesman.ПутешествиеОстановка]( [ошибка] | /* отсутствует */ [ошибка] | вызов[reflect.runtime.universe.TypeTag[tsp.TravellingSalesman.JourneyStop]] [ошибка] | ) [ошибка] | [ошибка] | Но не было найдено неявных значений, соответствующих типу Reflect.runtime.universe.TypeTag[tsp.TravellingSalesman.JourneyStop].

    Сообщение компилятора весьма полезно: ошибок неявного разрешения гораздо больше. информативнее в Scala 3, чем в Scala 2. Spark пытается получить encoder для преобразования нашего класса case во внутреннее представление данных, но он терпит неудачу, потому что не может найти scala .Reflect.runtime.universe.TypeTag . Scala 3 не поддерживает отражение во время выполнения, поэтому неудивительно, что это неуспешный.

    К счастью, Винченцо Баццукки из Scala Center написал удобную библиотеку для позаботьтесь об этой проблеме. Это называется spark-scala3 и обеспечивает общий вывод экземпляров Encoder для классов случаев с использованием нового Scala 3 функции метапрограммирования вместо отражения во время выполнения. После добавления этого library в качестве зависимости и добавив необходимый импорт, наш код компилируется.

    Это заботится о первой из двух интересующих функций Spark: Наборы данных.

    Теперь мы можем выполнить наше первое преобразование, превратив остановки путешествия в путешествие. ножки:

      val tripLegs: Набор данных[JourneyLeg] = tripStopsDs
      .сКолонка(
        "предыдущий город",
        отставание("город", 1).over(Window.partitionBy("journeyID").orderBy("index"))
      )
      .as[путешествие]
      

    Об этом особо нечего сказать, за исключением того, что мы переходим от типизированного набора данных к Dataframe , а затем вернуться к типизированному Dataset без каких-либо проблем.

    Пользовательские функции

    Следующим шагом работы является расчет расстояния каждого этапа пути. Мы делаем это путем свертывания нашей собственной реализации Haversine формула. я опущу детали реализации.

    Поскольку у нас есть пользовательская функция, которую нужно применить к данным, это хороший возможность протестировать UDF. В общем, рекомендуется свести к минимуму использование UDF. и использовать только встроенные операторы преобразования Spark, потому что пользовательские функции — это черный box к оптимизатору Catalyst.Но этот расчет расстояния был бы довольно трудно писать со встроенными операторами.

    Обычно для создания UDF с помощью Scala вы пишете простую функцию Scala, а затем оберните его во вспомогательную функцию Spark udf(...) , чтобы поднять его в UDF:

      по определению addAndDouble(x: Int, y: Int): Int = (x + y) * 2
    
    val addAndDoubleUDF = udf(addAndDouble)
      

    К сожалению, это не работает со Scala 3, потому что он использует TypeTag , точно так же, как автоматическое получение экземпляров Encoder для классов случаев.

    Я смог использовать API Java для создания UDF, но это довольно неприятно:

      val haversineJavaUDF: UDF4[JDouble, JDouble, JDouble, JDouble, JDouble] =
      новый UDF4[JDouble, JDouble, JDouble, JDouble, JDouble] {
        def call(lat1: JDouble, lon1: JDouble, lat2: JDouble, lon2: JDouble): JDouble =
          JDouble.valueOf(Haversine.distance(широта1, долгота1, широта2, долгота2))
      }
    val haversineUDF: UserDefinedFunction = udf(haversineJavaUDF, DataTypes.DoubleType)
      

    Как только это будет сделано, мы можем использовать UDF для добавления столбца расстояний в наш набор данных:

      val tripLegDistances: Набор данных[JourneyLegDistance] = tripLegs
      .с колонкой(
        "расстояние",
        когда (равно нулю ($ "предыдущий город"), 0,0)
          .иначе(haversineUDF($"city.lat", $"city.lon", $"previousCity.lat", $"previousCity.lon"))
      )
      .drop ("город", "предыдущий город")
      .as[JourneyLegDistance]
      

    Однако в нашем случае нам не нужно использовать здесь UDF. Мы можем достичь то же самое проще и безопаснее с картой :

      val tripLegDistancesWithoutUDF: Набор данных[JourneyLegDistance] = tripLegs.map { leg =>
      val расстояние = Опция(leg.предыдущий город) соответствует {
        case Some(City(_, prevLat, prevLon)) =>
          Haversine.distance(prevLat, prevLon, leg.city.lat, leg.city.lon)
        случай Нет =>
          0,0
      }
      JourneyLegDistance(leg.journeyID, leg.index, расстояние)
    }
      

    Агрегация

    Теперь осталось сделать простое агрегирование, чтобы найти общее расстояние каждого путешествия. Упорядочиваем по общему расстоянию и выбираем первую строку, т. е. кратчайший путь:

      val tripDistances: Dataset[(String, Double)] = tripLegDistancesWithoutUDF
      .groupByKey(_.journeyID)
      .agg(typed.sum[JourneyLegDistance](_.distance).name("totalDistance"))
      .orderBy($"общее расстояние")
    
    val (кратчайшее путешествие, кратчайшее расстояние) = путешествиеРасстояния.взять(1).голова
      

    Результат

    Если вы запускаете задание TSP, либо через sbt run , либо в кластере Spark, используя ./run-travelling-salesman.sh вы должны получить следующий результат:

      Кратчайшее путешествие
    Нью-Йорк
    -> Чикаго
    ->Сан-Хосе
    -> Лос-Анджелес
    -> Сан-Диего
    -> Феникс
    ->Сан-Антонио
    -> Хьюстон
    -> Даллас
    -> Филадельфия
    ->Нью-Йорк
    с общим расстоянием 9477.70 км
      

    А вот он на карте:

    Карты Google даже согласуются с нашим расчетом расстояния с точностью до 50 км, что является хорошей проверкой здравомыслия.

    Заключение

    Мы использовали мощь Spark и Scala 3, чтобы спланировать эпическую (и оптимальную) дорогу путешествие по Америке и попутно проверил несколько функций Spark.

    Spark в основном отлично работает со Scala 3. Помните, всякий раз, когда вы видите метод в Spark API, для которого требуется TypeTag , вы должны быть готовы найти обходной путь.

    Последнее напоминание: весь код и скрипты для этого поста доступны на Гитхаб.

    Разблокировка Tecno Spark 3 с помощью забытого пароля или графического ключа

    Забыли пароль или графический ключ Tecno Spark 3 ? В этой статье объясняются простые способы разблокировки Tecno Spark 3 без полной перезагрузки или потери каких-либо данных.

    Начнем!

    В основном существует несколько способов разблокировки Tecno Spark 3, и какой метод выбрать, зависит от вас.

    Разблокируйте Tecno Spark 3, ответив на контрольные вопросы Google

    Если у вас есть контрольные вопросы, заданные во время безопасности вашей учетной записи Google, вы сможете разблокировать свое устройство, ответив на эти вопросы.

    Шаг 1: После нескольких неверных попыток вы получите опцию «Забыли графический ключ» или «Забыли PIN-код/пароль».

    Шаг 2: Нажмите на него, а затем выберите опцию «Ответить на вопросы».

    Шаг 3: Вам будут представлены секретные вопросы Google, которые вы добавили в свою учетную запись.Ответьте на них соответствующим образом.

    Шаг 4: Если вы правильно ответите на контрольные вопросы, Tecno Spark 3 разблокируется.

    Шаг 5: После успешной разблокировки вам будет предложено создать новый PIN-код , Пароль или Шаблон Блокировка для вашего Tecno Spark 3.

    Разблокируйте Tecno Spark 3 с помощью учетной записи Gmail

    Чтобы разблокировать Tecno Spark 3 с помощью учетной записи Gmail, выполните следующие действия:

    Шаг 1: После нескольких неверных попыток вы получите опцию «Забыли графический ключ» или «Забыли PIN-код/пароль».

    Шаг 2: Войдите в свою учетную запись Google (Gmail), введя ее данные, такие как имя пользователя и пароль.

    Шаг 3: После успешного входа в систему ваш смартфон будет разблокирован.

    Аппаратный сброс (сброс к заводским настройкам) Tecno Spark 3 для разблокировки

    Если ни один из вышеупомянутых методов не работает в вашем случае, к сожалению, у вас остается только возможность выполнить сброс настроек к заводским настройкам на вашем Tecno Spark 3. Для этого выполните следующие действия:

    Шаг 1: Выключите Tecno Spark 3.

    Шаг 2: Теперь включите его, нажимая комбинации «Питание + Кнопка увеличения громкости» в течение нескольких секунд, пока на экране не появится логотип Tecno Spark 3.

    Шаг 3: Выберите «Да» для сообщения о сбросе заводских настроек.

    Обратите внимание, что аппаратный сброс сотрет все данные и настройки на вашем Tecno Spark 3.

    Разблокируйте Tecno Spark 3 с помощью Google Find My Device

    Хотя вы можете разблокировать Tecno Spark 3 с помощью Google Find My Device, этот метод удалит все данные на вашем телефоне.

    Вот как это сделать:

    Шаг 1: Откройте Google Find My Device и войдите в свою учетную запись Google.

    Шаг 2: После успешного входа в систему вам необходимо выбрать опцию «Стереть устройство», а затем «Стереть все данные».

    Шаг 3: Как только вы нажмете кнопку «Стереть», начнется удаление данных на вашем устройстве Android.

    Заключение

    Очень неприятно, когда вы не можете разблокировать собственное устройство по той причине, что забыли PIN-код, пароль или шаблон блокировки.

    Однако, следуя описанным выше методам, вы можете разблокировать свой Tecno Spark 3 без потери важных данных, если вы помните ответ на контрольный вопрос своей учетной записи Google.

    8 Потрясающие функции, которые выделяют Tecno Spark 3 Pro – Techjaja

    Tecno Spark 3 Pro, более крупный и продвинутый брат серии Spark 3, представляет собой потрясающий гаджет. Для смартфона среднего класса, сделанного из него, уравнение сбалансировано — от аппаратного обеспечения, программного обеспечения, производительности и цены — вы получаете ценность в целом.

    — Advertisement —

    Возможно, это лучший смартфон в серии Spark и лучшее устройство среднего класса, которое когда-либо производила компания. В новых моделях компания демонстрирует значительный прогресс. Когда вы делаете сравнение с прошлогодним Spark 2 и его версией Pro, оправдание лежит прямо перед вами.

    Этому устройству есть за что любить, но давайте посмотрим на потрясающие функции, которые выделяются.

    Большой экран — Реклама —

    Spark 3 Pro поставляется в красивом 6-м цвете.2-дюймовый дисплей, как у планшета, тенденция, которая захватывает многих новых участников рынка смартфонов. Вместе со своим меньшим братом они оба имеют 6,2-дюймовый дисплей с разрешением экрана 720 x 1500 и соотношением сторон 19:9.

    Этот размер экрана хорошо подходит для людей, которые любят печатать двумя пальцами, для тех, кто без ума от игр, а также для фанатиков видео. Несмотря на кажущуюся большую ширину, телефон прилично легкий в движении и прекрасно помещается в кармане.

    Android Pie

    Spark 3 Pro поставляется с предустановленной Android Pie под управлением HiOS версии 4.6. При этом вы получаете уникальный и привлекательный интерфейс, который довольно прост в использовании; варианты экономии времени, такие как прогнозирование и предложение приложений, которые вы, скорее всего, будете использовать; а также адаптивная яркость и другие функции батареи, которые оптимизируют потребление батареи телефона и улучшают его.

    Телефон также входит в число устройств, имеющих право на третью бета-версию Android Q – еще один триумф, о котором мы поговорим позже.

    Связанный: Обзор Tecno Spark 3 Pro: повышение планки доступных смартфонов среднего класса

    Новая установка с двумя камерами на Spark 2 Pro, а вывод фотографий обеспечивает более четкое представление о фокусе. Очевидно, что два объектива на задней панели телефона, 13-мегапиксельная и 2-мегапиксельная камеры, работают намного лучше, чем одна камера. Телефон с камерой, и вам не нужно беспокоиться о темноте при съемке фотографий с ним.

    Интеллектуальная фронтальная камера

    Фронтальная 8-мегапиксельная камера может использоваться для самых разных целей: от съемки селфи, идентификации лица, проведения видеоконференций до использования ее в качестве зеркала для макияжа. Камера работает на основе искусственного интеллекта, который имеет функции, автоматически определяющие режим захвата для использования в зависимости от обнаруженной среды.

    Камера также может использовать функцию Mix Flash, которая включает в себя использование как экранной вспышки, так и двойной передней светодиодной вспышки для освещения лица, когда вы делаете селфи, когда камера чувствует темноту окружающей среды.

    Надежный аккумулятор

    В Spark 3 Pro установлен несъемный аккумулятор емкостью 3500 мАч, который может работать более суток без подзарядки независимо от того, как часто вы пользуетесь телефоном.

    В настройках телефона есть Лаборатория батареи, которая информирует вас о том, сколько времени у вас осталось до полной разрядки батареи. Существует также альтернатива интеллектуальному энергосбережению с поддержкой искусственного интеллекта, которая позволяет вам ограничивать приложения, которые вы используете реже всего, и отключать их, пока вы не откроете их снова.

    Подробнее: Tecno Spark 3 Pro Распаковка: Элегантный на первый взгляд

    Впечатляющая производительность улучшение по сравнению с 16 ГБ, которые были на Spark 2 Pro. Комбинация обеспечивает удобство использования устройства и предлагает подходящую среду для размещения как можно большего количества приложений из магазина игр.

    Впечатляющая задняя крышка Spark 3

    Для задней крышки Tecno Spark 3 Pro производитель применил кристаллический дизайн, который сияет при любых отражениях, что придает телефону привлекательный вид.Кто не хотел бы купить красивый и премиальный гаджет?

    Привлекательная цена

    Tecno Spark 3 Pro уже доступен для продажи в различных фирменных магазинах смартфонов TECNO и интернет-магазинах по всей стране всего за 489 000 UGX. Что касается спецификаций, с которыми поставляется телефон, в дополнение к потрясающим характеристикам, которые мы перечислили выше, вы не можете не попасться на него.

    Читать О: Tecno Spark 3 Технические характеристики и цена в Уганде

    Tecno Spark 3 Pro -спецификации

    . )
    Цвета:  бордовый красный
    SIM-карта:  Dual Micro-SIM
    ОС:  Android™ 9 Pie
    Сеть:  GSM, WCDMA, LTE 2: 90 7262-дюймовый HD+ Super FULLVIEW, 1500 x 720 пикселей
    Процессор: Qualcomm SD430 Octa-core До 1,4 ГГц
    Память: 32 ГБ ПЗУ, 2 ГБ ОЗУ, microSD, до 128 ГБ (выделенный слот)
    Задняя камера Двойная задняя камера 13 Мп + 2 Мп с четырьмя вспышками мАч (тип.)

    — Реклама —

    Пять особенностей Apache Spark 3.Выпуск 0.0

    Spark 3.0.0 был официально выпущен вчера (18 июня 2020 г.), и это серьезное изменение ( без каламбура ) в самом популярном в мире механизме обработки данных ( Flink , вы тоже хороши, но Spark немного более известен ).

    Прежде всего, напомним, что такое Spark? Это отказоустойчивый и высокоскоростной механизм обработки данных в памяти с открытым исходным кодом. Он поддерживает пакетную и потоковую обработку, а также некоторую классную аналитику.Часть ML мало использовалась в Spark 2, но теперь у нас может быть сдвиг с новым изменением в Spark 3!

    Помимо служб Databricks и локальной установки Spark, это повлияет на множество рабочих нагрузок. Дистрибутивы Cloudera, компании, создавшие продукты на основе Spark, и все поставщики публичных облаков (, у них у всех есть управляемая служба Spark ) отреагируют на это, и я с нетерпением жду, что же они создадут! ( Databricks уже сделал Spark 3.0 доступным! ).

    Возвращаясь на несколько лет назад, Spark 2 привнес много фундаментальных новых вещей ( оптимизатор катализатора — самый замечательный, на мой взгляд, ), которые действительно подтолкнули Spark к корпоративному миру. Интеграция с различными источниками ввода, подключение к хранилищу метаданных Hive, структурированная потоковая передача и многое другое превратили Spark в то, чем он является сегодня: наиболее часто используемый механизм для построения конвейеров данных и рабочих нагрузок поверх озер данных. Итак, давай перейдем к делу, Тьяго? Что, по вашему мнению, является самым важным в потрясающем релизе?

    Если Excel правит миром, то SQL правит преступным миром данных.Его легко освоить, он интуитивно понятен, и вы можете многое с ним сделать ( и увидеть несколько хороших злоупотреблений SQL на в этом посте Reddit ). Однако нам всегда приходилось изучать некоторые советы и приемы написания SQL в разных системах, потому что они имели незначительные различия. SQL ANSI устанавливает для него стандарт, от которого Spark несколько отставал — я всегда делал ошибки в фильтре для агрегатных выражений, но теперь это исправлено!

    Конечно, мы не совсем там, поскольку мы не полностью поддерживаем ANSI/SQL со Spark 3.0, но вы можете проверить статус этой попытки здесь.

    Означает ли это, что если я обновлю свою версию Spark, мой старый код Spark-SQL перестанет работать? Что ж, обновление основных версий всегда может быть проблемой, но часть ANSI SQL можно включить в качестве конфигурации, чтобы зарезервировать некоторые ключевые слова, просто добавив:

     spark.sql.ansi.enabled = True 

    Наблюдаемость за вашими заданиями не приятно иметь, но НЕОБХОДИМО при выполнении рабочих нагрузок. Несмотря на то, что мы могли получить множество метрик из заданий Spark, я думаю, что почти все построили несколько настраиваемых шлюзов для пересылки своих метрик куда-то еще, чтобы отслеживать и предупреждать о ваших заданиях.Особенно память JVM и информация о сборке мусора, верно? 🙂

    Мониторинг и оповещение сегодня почти синонимы Prometheus. Этот удивительный проект с открытым исходным кодом от CNCF превосходен, с большим количеством участников, быстро развивается и прост в настройке. Для большинства проектов Spark 2.x, над которыми мы работали, мы собирали экспортер Prometheus в Graphite и очищали его, чтобы мы могли получать информацию о метриках и включать оповещения для исполнителей. Как именно?

    2.1 Spark 2 Prometheus Monitoring

    (I) Экспорт данных в Graphite.
    Мы бы развернули средство экспорта в контейнере и запустили бы его параллельно с кластером с надлежащим автоматическим масштабированием. Простой файл docker-compose для локального запуска и его файл конфигурации можно увидеть ниже ( файлы конфигурации — это правильная пометка метрик, поэтому мы можем запросить их с помощью Prometheus ).

    (II) При запуске приложения spark у вас должен быть правильный файл metrics.properties в папке $SPARK_HOME/conf/, который указывает на Graphite Exporter из (I) в качестве приемника.

    Как видите, не то чтобы сложный, но громоздкий. Особенно, когда у вас появляются сотни новых приложений Spark, и некоторые люди могут забыть об этом — и вы можете просто понять это, когда приложение не запускалось в течение нескольких часов. Конечно, вы можете добавить эти шаги в свой конвейер компакт-дисков, но вы можете себе представить, сколько работы уходит на эту автоматизацию.

    2.1 В Spark 3.0? Гораздо проще…

    Помимо предоставления метрик Executor через REST API на /applications/[app-id]/executors , теперь у нас будет собственная конечная точка Prometheus /metrics/executors/prometheus , где вам нужно только переключить комплектация свечи.ui.prometheus.enabled .

    ТО. ЯВЛЯЕТСЯ. ЭТО. Переключатель… 😀

    Для Spark существует 4 SDK: Python, Scala, Java и R (версия .Net не является официальной). Версия Python используется чаще всего, поэтому в Spark 3 особое внимание уделяется интеграции с Pandas, оптимизации UDF на Python и многому другому. И, как и ожидалось, в таких основных изменениях версии некоторые вещи будут добавлены, а другие исключены. Итак, вот изменения:

    • Поддержка Python 2 устарела, и я очень счастлив!
    • Версии R старше 3.4 также устарели.
    • Поддержка Java 11.
    • Поддержка Hadoop 3 и удаление поддержки Hadoop 2.6.
    • Scala 2.12 с этого момента — и это создает двусмысленность с DataStreamWritter.foreachBatch , так что будьте осторожны.
    • Kubernetes становится надежным способом запуска приложений Spark. С новым перемешиванием и поддержкой Kerberos для k8s мы увидим, как предприятия делают это, не опасаясь «быть первыми».

    Взгляните на оригинальный билет здесь и проверьте последний PR здесь.Если бы я мог объяснить это в 2-х абзацах, я бы так и сделал, но не могу. Итак, я отсылаю вас к прекрасной презентации, которую мы провели на саммите Spark + AI в прошлом году в Амстердаме. Спасибо @BogdanGhit и Юлиушу Сомпольски.

    Итак, почему это так важно и удивительно? Запросы к таблицам звездообразной схемы с небольшими размерами были не очень производительными, и перед этим нам пришлось изменить структуру данных. Теперь, бам! Готовые быстрые запросы для этого крайне важного случая выполняют расширенную аналитику (также известную как тип данных TPC-DS).

    В последние годы Spark SQL используется все больше и больше, при этом много усилий направлено на оптимизатор запросов SQL, поэтому у нас есть лучший план выполнения запросов. Когда вы пишете SQL-запрос для Spark на выбранном вами языке, Spark берет этот запрос и переводит его в удобоваримую форму (логический план). На этом этапе он оптимизирует логический план, применяя набор преобразований на основе правил (свертывание констант, преобразование фильтра, сокращение столбцов и другие). Следующим шагом является фаза физического планирования, на которой создается исполняемый план (физический план), который сообщает, как вычисления распределяются по кластеру.

    Основываясь на этом понимании, вы можете себе представить, насколько важно выбрать лучший план для выполнения вашего запроса. Это включает в себя сбор статистических данных и оптимизацию на основе затрат. Например, следует ли мне присоединиться через sort merge или через широковещательный хеш ? Каков порядок соединения, если я выполняю многостороннее соединение? Если вы скармливаете оптимизатору устаревшую статистику, вы получите неоптимальный план и плохо выполните свой запрос. Итак, теперь мы можем повторно оптимизировать и настроить план запроса на основе статистики, собранной во время выполнения запроса! Магия, да?

    Если вы хотите понять принципиальные изменения в этом, подобном Dynamic Pruning, мне пришлось бы написать целую статью только об этом.

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован.

2019 © Все права защищены.