Chevy Spark 2021 года представляет собой более доступную и более экономичную альтернативу небольшим кроссоверам. Субкомпактный хэтчбек Chevy — один из самых дешевых новых автомобилей в продаже, но его низкая цена не означает низкое качество.В интерьере Spark использованы более качественные материалы, чем ожидалось, и загруженная информационно-развлекательная система со стандартными Apple CarPlay и Android Auto. К сожалению, заднее сиденье хэтчбека невелико, а грузовое пространство ограничено, если только задние сиденья не сложены, что является громоздким процессом. В то время как нам нравится механическая трансмиссия и четырехцилиндровый двигатель с быстрым оборотом, недостаточная мощность двигателя бросается в глаза на скоростях шоссе. Тем не менее, удивительно утонченная езда и маневренность Spark 2021 года способствуют его оценке по сравнению с одноклассниками.

Spark 2021 получил наименьшее из обновлений — пара новых вариантов окраски за дополнительную плату: Cayenne Orange металлик и Mystic Blue металлик теперь в списке.

Хотя Spark не существует, можно объективно сказать, что он «загружен контентом», дополнительная плата за комплектацию 1LT дает полезные функции, включая спутниковое радио и вход без ключа. Однако мы не можем рекомендовать бесступенчатую автоматическую коробку передач (CVT) за 1100 долларов.Если вы не умеете водить машину с механической коробкой передач, вот вам стимул учиться. Отделка Activ для бездорожья не стоит своих затрат. Будьте проще, как это сделал Chevy с обычным Spark.

Двигатель, трансмиссия и рабочие характеристики

У каждого Spark есть слабый четырехцилиндровый двигатель, который приводит в движение передние колеса через пятиступенчатую механическую или бесступенчатую автоматическую коробку передач (CVT). К счастью, безредукторный автомат хорошо управляет мощностью, не гудя двигателем.Хотя версия, которую мы тестировали, была отзывчивой на низких скоростях по городу, будьте готовы подождать, пока она разгонится до более высоких скоростей. Этот миниатюрный хэтчбек определенно не предназначен для дальних поездок, но в городе он эффективен и тихий. Spark легко преодолевает медленно движущееся движение с быстрыми боковыми движениями и стабильными движениями. Его короткая колесная база способствует маневренности в ограниченном пространстве без ущерба для качества езды. Тем не менее, Chevy был упругим на неровной поверхности, а самые резкие неровности были едва изолированы.Однако дребезжание и дорожный шум были более приглушенными, чем в конкурирующих автомобилях эконом-класса. Рулевое управление Spark чувствовалось прямым и сообщало водителю дорожное покрытие. Он также расслаблялся на скоростях шоссе и позволял легко менять полосу движения, не дергаясь. Педаль тормоза с жесткой фиксацией давала хорошие отклики, что помогало быстро и стабильно снижать скорость.

Шевроле

Экономия топлива и расход топлива в реальных условиях

Несмотря на свои крохотные размеры и малюсенький двигатель, Spark не получил фантастических оценок EPA.При вождении по городу он рассчитан на 29 миль на галлон с механической коробкой передач и 30 с автоматической. Оценки шоссе составляют 37 миль на галлон на моделях Activ и 38 на других. Эти цифры превосходят рейтинг Mitsubishi Mirage: до 36 миль на галлон по городу и 43 по шоссе. Автомат Spark LT, который мы использовали на нашем маршруте экономии топлива по шоссе со скоростью 75 миль в час, который является частью нашего обширного режима тестирования, показал 37 миль на галлон.

Интерьер, комфорт и груз

Spark избегает плохого качества интерьера, которое свойственно таким дешевым автомобилям.Хотя большинство пластиков твердые, они равномерно сочетаются друг с другом и имеют привлекательную текстуру. Желательные функции в основном ограничиваются кожаной отделкой и подогревом передних сидений. Положение водителя вертикальное, как у кроссовера, с откидным подлокотником, обеспечивающим комфорт. Большие передние двери и приподнятое сиденье позволяют легко забраться в кабину. К сожалению, узкие передние сиденья имеют хлипкие подушки и не имеют боковой поддержки. На заднем сиденье, бесспорно, тесно; передние сиденья должны быть сдвинуты вперед, чтобы с комфортом поместился взрослый человек.Мы помещаем три ручной клади за задним сиденьем Spark, что обеспечивает грузовое пространство объемом 11 кубических футов. Это увеличивается до 27 кубиков при сложенном заднем сиденье, что позволяет ему проглотить всего 15 сумок. Однако это была очень неуклюжая трансформация. Это потребовало перемещения передних сидений вперед, чтобы нижние подушки могли подняться раньше, чем спинки сидений могли сложиться. Даже тогда грузовой пол был далеко не плоским. Точно так же загрузка багажа включала подъем его вверх и через задний бампер. Внутри у Spark есть отсеки на центральной консоли и полезная полка над перчаточным ящиком, но между задними сиденьями есть только пластиковый лоток.

Шевроле

Информационно-развлекательная система и возможности подключения

Даже Spark начального уровня имеет стандартный 7,0-дюймовый сенсорный экран с точкой доступа Wi-Fi, а также возможности Apple CarPlay и Android Auto. Информационно-развлекательный экран в основном управляется прикосновением, но удобная поворотная ручка регулировки громкости и дублирующие кнопки удобно расположены. Под центральной стойкой расположены пара USB-портов и розетка на 12 Вольт.

Функции безопасности и помощи водителю

Spark 2021 не проходил краш-тестов Национальным управлением безопасности дорожного движения (NHTSA), а последняя версия была оценена Страховым институтом безопасности дорожного движения (IIHS) не был назван лучшим выбором безопасности. В то время как крошечный хэтчбек доступен с некоторой технологией помощи водителю, наиболее заметные опции зарезервированы для самой дорогой модели. Основные функции безопасности включают:

• Доступное предупреждение о лобовом столкновении и автоматическое экстренное торможение
• Доступное предупреждение о выезде с полосы движения
• Доступные задние парковочные датчики

Гарантия и обслуживание

Ограниченные гарантии Spark и трансмиссии не впечатляющие по сравнению с Миражом 10 лет или 100 000 миль.Однако в целом Chevy намного лучше. Это также включает пять лет или 60 000 миль помощи на дорогах.

• Ограниченная гарантия распространяется на три года или 36000 миль
• Гарантия на трансмиссию распространяется на пять лет или 60000 миль
• Бесплатное обслуживание распространяется на одно посещение в течение первого года

Технические характеристики

ТИП АВТОМОБИЛЯ: передний двигатель, передний привод, 4 пассажира, 4 двери хэтчбек


ЦЕНА ПРИ ТЕСТИРОВАНИИ: 18 355 долларов (базовая цена: 13 535 долларов)


ТИП ДВИГАТЕЛЯ: DOHC 16 -клапан рядный-4, алюминиевый блок и головка, порт впрыска топлива


Рабочий объем: 85 куб. дюймов, 1398 куб. см
Мощность: 98 л.с. при 6200 об / мин
Крутящий момент: 94 фунт-фут при 4400 об / мин


ТРАНСМИССИЯ: бесступенчатая автоматическая


РАЗМЕРЫ:
Колесная база: 93.9 дюймов
Длина: 143,1 дюйма
Ширина: 62,8 дюйма Высота: 58,4 дюйма
Пассажирский объем: 83 кубических фута
Грузовой объем: 11 кубических футов
Снаряженная масса: 2305 фунтов


C / D РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПЫТАНИЙ:
От нуля до 60 миль / ч: 10,8 с
От нуля до 100 миль / ч: 41,4 с
Старт с места, 5-60 миль / ч: 11,4 с
Высшая передача, 30-50 миль / ч: 5,3 сек.
Высшая передача, 50-70 миль / ч: 7.7 сек
-Миля стоя: 18,2 сек @ 77 миль / ч
Максимальная скорость (ограниченное сопротивление, C / D est): 105 миль / ч
Торможение, 70-0 миль / ч: 177 футов
Удержание дороги, трелевочная площадка диаметром 300 футов: 0,82 г


ЭКОНОМИЯ ТОПЛИВА:
Вождение EPA по городу / шоссе: 31/41 миль на галлон
C / D наблюдаемое: 34 миль на галлон




Дополнительные функции и характеристики

Раскрытие поэтапного выполнения в Apache Spark | by Ajay Gupta

Ref

РУКОВОДСТВО ПО ИСПОЛНЕНИЮ APACHE SPARK

Этап в Spark представляет собой логическую единицу параллельных вычислений.Собранные вместе множество таких этапов создают каркас выполнения приложения Spark. Эта история пытается раскрыть концепцию сцены Spark и описывает важные связанные с ней аспекты.

Этап Spark можно понимать как вычислительный блок для вычисления разделов данных распределенной коллекции, причем вычислительный блок может выполняться параллельно в кластере вычислительных узлов. Spark создает параллельный поток выполнения для приложения Spark, используя один или несколько этапов. Этапы обеспечивают модульность, надежность и отказоустойчивость для запуска приложений.Ниже приведены различные важные аспекты, связанные с этапами Spark:

Этапы создаются, выполняются и контролируются планировщиком DAG: Каждое работающее приложение Spark имеет связанный с ним экземпляр планировщика DAG. Этот планировщик создает этапы в ответ на отправку задания, где задание по существу представляет собой план выполнения RDD (также называемый RDD DAG), соответствующий действию, выполненному в приложении Spark. Планировщику DAG можно отправить несколько заданий, если в приложении Spark выполняется несколько действий.Для каждого отправленного ему задания планировщик DAG создает один или несколько этапов, строит DAG этапа для перечисления графа зависимостей этапов, а затем планирует график выполнения для созданных этапов в соответствии с DAG этапа. Кроме того, планировщик отслеживает состояние завершения выполнения этапа, которое может оказаться успешным, частичным успехом или неудачей. Соответственно, планировщик пытается повторно выполнить этап, завершить сбой / успех задания или запланировать зависимые этапы в соответствии с этапом DAG.

Ниже приведен пример плана выполнения RDD (DAG) для задания:

 (200) MapPartitionsRDD [36] 
 | ShuffledRowRDD [35] 
 + - (500) MapPartitionsRDD [34] 
 | MapPartitionsRDD [33] 
 | MapPartitionsRDD [32] 
 | ShuffledRowRDD [31] 
 + - (3) MapPartitionsRDD [30] 
 | MapPartitionsRDD [29] 
 | FileScanRDD [28] 

Ниже три этапа создаются планировщиком DAG для указанного выше плана выполнения RDD:

Рис. (2): Три этапа созданы в соответствии с планом выполнения RDD, показанным на рис. (2)

Ниже приведен этап DAG, созданный DAG планировщик по сравнению с вышеуказанными этапами, который четко указывает на межэтапные зависимости:

Рис. (3): Этап DAG, созданный для трех этапов, показанных на Рис. (2), в соответствии с планом выполнения RDD задания, показанного на Рис. (1)

Каждый этап Созданный планировщиком DAG, имеет уникальный идентификатор для всех заданий в приложении Spark.Кроме того, этап планируется для выполнения в соответствии с этапом DAG, что означает, что этап планируется для выполнения после того, как все зависимые этапы (перечисленные в этапе DAG) уже вычислены. Два этапа могут выполняться одновременно, если они не являются взаимозависимыми друг от друга и все остальные их зависимые этапы уже вычислены.

Этапы создаются на границах тасования. : Планировщик DAG создает несколько этапов, разделяя план выполнения RDD / DAG (связанный с заданием) на границах тасования, указанных в плане ShuffleRDD.Таким образом, в этом процессе разделения сегмент плана выполнения RDD, по сути, конвейер RDD, становится частью этапа. Перемешивание необходимо для широких преобразований, упомянутых в приложении Spark, примеры которых включают операции агрегирования, соединения или повторного разбиения.

Ниже приведена иллюстрация создания сцены при различных границах тасования.

Иллюстрация создания сцены на границах тасования.

Кроме того, в примере, показанном на рис. (1), происходит два перемешивания, как указано двумя ShuffleRowRDD в плане выполнения RDD, и поэтому создаются три этапа, как показано на рис. (2).Как видно из рис. (2), каждый из трех этапов содержит конвейер RDD (сегмент исходного плана выполнения RDD / DAG).

В случае, если в отправленном задании не требуется перемешивание, планировщик DAG будет создавать и планировать только один этап для задания

Этапы бывают любого типа: ShuffleMapStage или ResultStage: Этапы типа ShuffleMapStage являются промежуточными этапами плана выполнения задания, которое инициируется действием, указанным в приложении Spark.ShuffleMapStage по существу создает файлы данных в случайном порядке, которые используются ShuffledRDD на последующих этапах. Но перед созданием выходных данных ShuffleMapStage должен выполнить сегмент плана выполнения RDD задания (по сути, конвейер RDD), содержащийся в ShuffleMapStage. Объем данных в случайном порядке, созданный ShuffleMapStage, доступен в виде метрики этапа, называемого ShuffleWrite. Кроме того, поскольку процесс SortShuffle в основном используется для создания файлов данных в случайном порядке, количество файлов данных в случайном порядке, создаваемых ShuffleMapStage, равно количеству разделов данных, вычисленных конвейером RDD этапа.

Иллюстрация ShuffleMapStage, создающего набор файлов в случайном порядке. Количество файлов в случайном порядке равно количеству разделов в ShuffleMapStage

. ResultStage — это заключительный этап в плане выполнения задания, на котором функция (соответствующая действию, инициирующему задание) применяется ко всем или некоторым разделам, разделы, вычисляемые путем выполнения сегмента плана выполнения RDD, содержащегося в ResultStage. Эта функция производит окончательный желаемый результат, ожидаемый от выполнения соответствующего действия в приложении Spark.Список возможных действий для искрового приложения приведен здесь.

Задание, запускаемое действием в приложении Spark, состоит либо из одного ResultStage, либо из комбинации промежуточных ShuffleMapStage (ов) вместе с одним ResultStage. Однако для адаптивного планирования запросов или адаптивного планирования некоторые специальные задания, состоящие только из ShuffleMapStage (-ов), могут выполняться планировщиком DAG по запросу (-ам).

Данные в ShuffleMapStage или ResultStage подаются по отдельности или в комбинации из входных файлов, файлов в случайном порядке из предыдущих этапов ShuffleMap или кэшированных RDD.

Каждый этап имеет связанный набор задач для выполнения: Для попытки выполнения этапа планировщик DAG создает соответствующий набор задач. Набор задач этапа — это в основном набор задач, где каждая задача выполняет конвейер RDD этапа для определенного раздела данных и производит желаемый результат.

Подобно типам стадий, задача в наборе задач стадии имеет тип ShuffleMapTask или ResultTask. ShuffleMapTasks создаются для ShuffleMapStage, а ResultTasks создаются для ResultStage.

Набор задач, созданный для попытки выполнения этапа, передается экземпляру планировщика задач приложения Spark. Планировщик задач, в свою очередь, планирует выполнение каждой задачи (содержащейся в наборе задач) в соответствующем месте кластера. После выполнения всех задач в наборе задач соответствующий статус выполнения каждой задачи в наборе задач сообщается обратно в планировщик DAG. Соответственно, планировщик DAG отмечает выполнение этапа как полный успех, частичный успех или полный отказ.

Иллюстрация создания набора задач для этапа планировщиком DAG, отправка набора задач в планировщик задач и планирование задач (представленного набора задач) для выполнения на исполнителях в кластере Spark планировщиком DAG

В случае частичного успеха выполнение этапа повторно -попытка с частичным набором задач, состоящим только из тех задач, которые не удалось выполнить ранее. В случае полного сбоя выполняется повторная попытка выполнения этапа с полноценным набором задач.

Этап повторяется только определенное количество раз, и когда все повторные попытки вместе не могут пометить выполнение этапа как полное успешное, выполнение этапа помечается как неудачное, что приводит к сбою выполнения соответствующего задания отправлено в планировщик DAG.

Кроме того, в большинстве случаев этап не удается частично из-за недоступности некоторых или всех файлов данных перемешивания, созданных родительским этапом (-ами). Это приводит к частичному повторному выполнению родительского (ых) этапа (ов) (для вычисления недостающих файлов в случайном порядке) до того, как этап, о котором сообщается о сбое, снова будет повторен. Кроме того, это повторное выполнение может также достигать стадий, присутствующих на более глубоких уровнях в родословной родительской стадии, если есть пропущенные файлы перемешивания на последующих уровнях в родословной.Файлы в случайном порядке становятся недоступными, когда исполнители, размещающие файлы, могут быть потеряны из-за переполнения памяти или принудительного отключения диспетчером кластера. Кроме того, файлы перемешивания остаются недоступными, когда соответствующий ShuffledRDD получает сборщик мусора.

Вычисление этапов может быть пропущено время от времени. : Планировщик DAG может решить пропустить вычисление этапа ShuffleMap в отправленном задании, если аналогичный этап уже вычисляется по сравнению с предыдущим заданием, представленным планировщику.Эти два этапа считаются похожими, если они выполняют один и тот же конвейер RDD. Этот пропуск возможен, потому что файлы вывода в случайном порядке остаются на диске до тех пор, пока ссылка на перемешанный RDD не будет сохранена в приложении Spark.

Кроме того, в другом случае планировщик DAG может решить пропустить вычисление этапа ShuffleMap, если Shuffled RDD, требуемый зависимым этапом (этапами) нисходящего потока, уже кэширован, причем кэширование выполняется во время выполнения другого этапа по сравнению с предыдущим задание отправлено в планировщик.

Ниже приведен пример приложения Spark для иллюстрации пропуска этапов планировщиком DAG, это конкретное приложение кэширует повторно секционированный набор данных (в строке 10), который используется в двух действиях записи в файл, в строке 15 и 20 соответственно:

Ниже представлены планы выполнения RDD (с пометкой этапов), принадлежащие двум разным заданиям (запускаемые двумя действиями) в указанном выше приложении Spark. В приложении кэшируется набор данных «ds», в результате чего кэшируется соответствующий «ShuffledRowRDD [11]».

Ниже приведены группы DAG этапных вычислений, созданные планировщиком DAG для двух заданий:

DAG этапов вычислений для задания-1 DAG этапов вычисления для задания-2

Как видно из этапов вычисления DAG двух заданий, в этапе вычисления DAG задания- 2, этап 4 пропускается для вычислений (Пропущенный этап выделен серым), поскольку ‘ShuffledRowRDD [11]’, используемый на этапе 5 задания-2, уже вычислен и кэширован на этапе 2 задания-1, задание-1 приносит ранее для исполнение.

Резюме : Теперь должно быть очевидно, как постановка потока выполнения в Spark обеспечивает модуляризацию и отказоустойчивость для общего выполнения приложения Spark.Пользователи могут отслеживать поэтапный прогресс приложения Spark, могут получить доступ к нескольким поэтапным метрикам для оценки эффективности выполнения этапа. И, наконец, что наиболее важно, поэтапный прогресс и связанные с ним метрики могут дать подсказки для оптимизации приложения Spark.

В случае возникновения дополнительных вопросов / сомнений по поводу этапов Spark или любых отзывов по этой истории, пожалуйста, напишите в разделе комментариев.

Учебное пособие: 2D-объекты и слои

В этом уроке вы создадите 2D-фрейм, используя 2 объекта, включенные в Spark AR Studio — холст и прямоугольники.Вы будете использовать параметры в Инспекторе для размещения объектов, что является хорошим вариантом для того, чтобы заставить их заполнять высоту и ширину экрана. Вы также можете редактировать 2D-объекты во вьюпорте.

Загрузите образец содержимого, чтобы следить за ним. Если вы откроете незавершенный эффект в папке с образцами содержимого, вы увидите, что мы импортировали настраиваемую текстуру. Он называется фрейм и указан на панели Assets. Вы будете использовать это, чтобы добавить дополнительных деталей к построенному вами кадру. В другом уроке мы покажем вам, как добавить текст в этот фрейм.

Кадры, созданные с помощью Spark AR Studio, можно использовать в камерах Facebook и Instagram. Чтобы создать рамку для изображения профиля Facebook, используйте вместо нее Frame Studio

Холст

Первым шагом для создания эффектов с 2D-объектами является добавление холста. Холст создает пространство для размещения 2D-объектов, таких как прямоугольники, которые вы собираетесь добавить к этому эффекту.

Чтобы добавить холст:

1. Щелкните Добавить объект .
2. Выберите Canvas из меню.

Вы увидите canvas0 в списке на панели Scene.

Если вы посмотрите на его свойства в Инспекторе, вы увидите параметр с надписью Mode . По умолчанию установлено значение Camera Space . Любые объекты, сгруппированные под холстом в пространстве камеры, можно расположить и масштабировать в соответствии с размером экрана устройства.

В Инспекторе вы увидите, что свойство Размер изменить нельзя. Это потому, что он всегда будет соответствовать размеру экрана устройства.

Если вы измените режим Mode на World Space , вы сможете использовать холст для создания 2D-эффектов мира. Когда холст находится в мировом пространстве, он отделен от поля зрения камеры. Это означает, что его можно разместить в трехмерном пространстве. Следуйте этому руководству, чтобы использовать холст в мировом пространстве.

Мы хотим, чтобы этот эффект масштабировался вместе с экраном устройства, поэтому оставьте Mode равным пространству камеры.

Добавление прямоугольников

Вы будете использовать 4 прямоугольника для создания рамки.Затем вы добавите текстуру к окончательному прямоугольнику, который вы разместите в центре сцены.

Чтобы добавить прямоугольник:

1. Щелкните правой кнопкой мыши canvas0 .
2. Выбрать Добавить .
3. Выберите в меню Прямоугольник .

Вы увидите прямоугольник в верхнем левом углу области просмотра.

Чтобы добавить еще 3 прямоугольника, повторите эти шаги или скопируйте и вставьте только что созданный прямоугольник:

1. Выберите каждый прямоугольник.
2. Нажмите на клавиатуре команду c, затем команду v — если вы используете Mac. Вместо этого нажмите control, если вы используете машину с Windows.

Прямоугольники стоит переименовать, чтобы вы могли отслеживать их при создании эффекта. Для этого щелкните правой кнопкой мыши каждый прямоугольник и выберите переименовать .

Чтобы отразить, где они будут расположены, переименуйте:

1. Rectangle0 — top_rectangle .
2. Прямоугольник1 — нижний_прямоугольник .
3. Прямоугольник2 — левый_прямоугольник .
4. Прямоугольник3 — правый_прямоугольник .

Добавление материалов

В Spark AR Studio материалы определяют внешний вид объектов в вашей сцене. Вы можете добавлять материалы и текстуры к прямоугольникам, чтобы создавать цветные фильтры, виньетки и рамки.

В этом эффекте вы будете использовать один и тот же материал для каждого прямоугольника и добавить ему цвет.

Вы можете создать материал и добавить его к каждому прямоугольнику одновременно.Начните с выделения прямоугольников. Вы можете выбрать их все одновременно, удерживая нажатой команду или элемент управления на клавиатуре и щелкая каждый прямоугольник на панели «Сцена».

Затем в Инспекторе щелкните + рядом с Материалы . Вы увидите новый материал, указанный на панели Assets под заголовком Materials , как material0 .

Выберите материал, чтобы просмотреть его свойства в Инспекторе. Здесь вы можете вносить любые изменения в материал.Для этого эффекта начните с изменения Shader Type . Щелкните раскрывающийся список рядом с Shader Type и выберите Flat .

Затем добавьте цвет, используя параметр Color в разделе Diffuse :

1. Щелкните поле рядом с Color .
2. Выберите оттенок из цветовой палитры. Мы собираемся выбрать оттенок синего

Размер редактирования

Теперь давайте отредактируем размер прямоугольников, чтобы начать формировать форму рамки.

Если вы выберете top_rectangle в Инспекторе, вы увидите Width и Height .

Вы собираетесь сделать два прямоугольника такой же ширины, что и холст, и два прямоугольника такой же высоты.

Для top_rectangle щелкните в первом поле. Вы увидите опцию Fill Width , которая заставит прямоугольник заполнять ширину холста. Выберите эту опцию.

Сделайте то же самое для bottom_rectangle :

1. Выберите его в Инспекторе.
2. Выберите Ширина заполнения .

Для right_rectangle и left_ rectangle :

1. Выберите Fill Height .

Вот как будет выглядеть ваш проект:

Итак, эти прямоугольники полностью заполняют пространство вокруг текстуры, которую мы собираемся добавить в центр эффекта, сделайте второе редактирование для параметра Width и Height .

Выберите верхний_прямоугольник и нижний_прямоугольник .Опять же, вы можете выбрать их обоих одновременно, удерживая команду на клавиатуре. Измените высоту на 140 в Инспекторе.

Для right_rectangle и left_rectangle измените Width на 30 :

Использование выравнивания для позиционирования прямоугольников

Для позиционирования прямоугольников мы будем использовать выравнивание. Выравнивание перемещает 2D-объект внутри холста.

Каждая из кнопок здесь перемещает прямоугольник в другое положение.

Начните с настройки выравнивания для top_rectangle :

1. Выберите top_rectangle на панели Scene.
2. В разделе Выравнивание нажмите первую кнопку слева. Это выровняет прямоугольник по верхнему краю холста.

Проделайте то же самое с тремя другими прямоугольниками. Выровняйте:

1. bottom_rectangle по низу холста.
2. left_rectangle слева от холста.
3. right_rectangle справа от холста.

Каркас действительно обретает форму. Но если бы вы изменили размер устройства в Симуляторе — например, на iPad Pro — вы бы увидели, что прямоугольники останутся того же размера и в том же положении. Чтобы изменить это, мы установим для прямоугольников Width и Height значение Relative и прикрепим их к определенным точкам на холсте.

Установка относительной ширины и высоты

Установка свойств Width и Height прямоугольника на Relative означает, что он будет масштабироваться с высотой и шириной его родительского объекта — холста.Этот параметр сохраняет пропорции 2D-объектов на всех устройствах.

Чтобы установить относительную ширину и высоту:

• Выберите top_rectangle на панели Scene.
• Идите к инспектору.
• Рядом с полем Ширина щелкните раскрывающийся список и выберите Относительный .
• Рядом с полем Высота щелкните раскрывающийся список и выберите Относительный .

Значение изменится на процент. Вы можете проверить настройку Relative , изменив тип устройства на iPad Pro в симуляторе.Прямоугольник в верхней части экрана с заданной относительной шириной и высотой будет увеличиваться синхронно с экраном устройства, но другие — нет.

Установите для ширины и высоты остальных трех прямоугольников значение Относительное значение .

Закрепление прямоугольников

Теперь мы установили свойства относительной ширины и высоты, прямоугольники будут масштабироваться в соответствии с размером экрана устройства. Однако они останутся на том же месте.

Использование закрепления изменит это.Закрепление прямоугольника означает, что расстояние до границы холста будет одинаковым, независимо от размера холста.

Начните с прямоугольника внизу сцены:

1. Выберите bottom_rectangle на панели Scene.
2. В Inspector перейдите к Pinning .
3. Снимите выделение с верхнего символа.
4. Выберите нижний символ.

Прикрепите прямоугольник к нижней части холста.

Прикрепите остальные 3 прямоугольника так:

1. Top_rectangle прикреплен к верхней части холста.
2. Left_rectangle закреплен слева.
3. Right_rectangle закреплен справа.

Закрепление прямоугольника одновременно сверху и снизу или одновременно слева и справа отключит настройку относительной ширины и высоты. Если вы это сделали, вам может потребоваться сбросить относительную ширину и высоту после закрепления прямоугольника.

Чтобы просмотреть, как изменится размер прямоугольника при закреплении, наведите указатель мыши на свойство Закрепление в Инспекторе.Предварительный просмотр будет показан справа.

Добавление текстуры

Теперь форма рамки закончена, мы можем добавить текстуру.

Сначала добавьте еще один холст:

1. Щелкните Добавить объект .
2. Выберите Холст .

Canvas1 теперь должен быть указан на панели Scene.

Затем вставьте другой прямоугольник как дочерний элемент canvas1 :

1. Щелкните правой кнопкой мыши canvas1 .
2. Выбрать Добавить .
3. Выберите Прямоугольник .
4. Переименовать прямоугольник в рамку .

Следующим шагом будет добавление материала к прямоугольнику, к которому мы затем применим текстуру. Для этого:

1. Выберите прямоугольник кадра на панели Scene.
2. Щелкните + рядом с Материалы в Инспекторе.

Выберите Create New Material — он будет указан как material1 . Как и раньше, установите Shader Type на Flat .Затем, чтобы добавить текстуру:

1. Щелкните раскрывающийся список под Diffuse .
2. Выберите кадр из меню.

Чтобы сделать черный участок в центре текстуры прозрачным, настройте параметры рендеринга :

1. Щелкните раскрывающийся список рядом с Режим наложения .
2. Выбрать Добавить .

В этом режиме черный участок текстуры будет казаться прозрачным, поскольку он добавляет информацию о цвете в каждый канал вместе.

Теперь вы должны видеть белую рамку в сцене, но она немного меньше, чем нам нужно. Чтобы изменить это, измените размер прямоугольника:

1. Выберите кадр на панели Scene.
2. В Инспекторе измените значения Width и Height на 400 .

Этот прямоугольник по умолчанию прикреплен к центру холста, что подходит для этого эффекта. Убедитесь, что высота и ширина этого прямоугольника равны Относительно .

В разделе «Выравнивание» нажмите 2-ю и 5-ю кнопки слева, чтобы выровнять прямоугольник по центру холста.

Создание слоев

Чтобы убедиться, что объекты в вашей сцене отображаются в этом эффекте в правильном порядке, вам необходимо настроить слои.

Для этого эффекта текстура на втором холсте должна отображаться после прямоугольников на первом, поэтому она находится спереди.

Для этого выберите canvas1 на панели Scene. В Инспекторе щелкните раскрывающийся список рядом с Layer и выберите Create New Layer .Второй холст и все объекты под ним теперь назначены этому слою.

Если вы нажмете на панель слоев, вы увидите, что новый слой — Layer2 — находится вверху списка. Это означает, что объекты на этом слое будут отображаться первыми. Вы можете изменить этот порядок, перетащив слои в другое место. Для этого они в нужном месте.

Дополнительные сведения

Вместо использования Инспектора для редактирования 2D-объектов вы можете поэкспериментировать с изменением их положения, поворота и масштаба непосредственно в области просмотра:

Подробнее читайте в этой статье.

Карьера: Присоединяйтесь к нам — See.Spark.Go

Наша философия найма вращается вокруг трех обязательных требований для членов команды See.Spark.Go:

Персонаж. Компетентность. Химия.

Но есть еще один:

Звонок.

Чтобы работать здесь, вы должны обладать драйвом, энтузиазмом и желанием делать великие дела для хороших клиентов, чтобы это произошло, много улыбаться, смеяться над икотой и праздновать победы! Короче, вы должны этого захотеть. Мы с нетерпением ждем возможности связаться с вами!

Напишите нам по адресу jobs @ seeparkgo.com, чтобы узнать больше о наших карьерных возможностях.

---

Текущие вакансии

Руководитель проекта See.Spark.Go

Желаемый опыт: 2–5 + лет опыта в управлении проектами и / или обслуживании счетов

Описание работы

Это штатная должность в See.Spark.Go. Основная функция — обеспечение доставки и управления ключевыми инициативами клиентов. В качестве менеджера проекта вы будете решать сложные проблемы и создавать масштабируемые решения для клиентов и SSG по мере роста нашей организации.

Эта роль требует самостоятельного начала с лидерскими качествами, способного работать в динамичной среде. Вы продемонстрируете навыки сосредоточения внимания на желаемых результатах, определения того, что важно и срочно, прояснения следующих шагов и эффективного делегирования полномочий для соблюдения сроков и достижения желаемых результатов. Менеджер проекта должен быть отличным коммуникатором, увлеченным объединением людей и постоянным совершенствованием.

---

Руководитель по работе с клиентами или старший руководитель по работе с клиентами, специалист по социальным сетям в See.Spark.Go

Желаемый опыт: 5+ лет обслуживания счетов, маркетинг в социальных сетях и / или другие формы маркетинговых коммуникаций

Описание работы

Это штатная должность в See.Spark.Go. Основная функция — разработать общую стратегию в социальных сетях для нескольких клиентов и See.Spark.Go в целом. В качестве старшего руководителя по работе с клиентами или руководителя по работе с клиентами вы будете руководить и совершенствовать общую стратегию для клиентов SSG и следить за производительностью всех тактических усилий.Идеальный кандидат на эту должность должен иметь опыт работы в агентстве или руководстве, включая стратегию, общение с клиентами, проведение кампаний, достижение результатов и отчетность.

---

Руководитель или координатор по работе с клиентами, специалист по цифровым технологиям в See.Spark.Go

Краткое описание вакансии: Эта роль отвечает за поддержку клиентов, которые участвуют в предоставлении услуг по цифровой стратегии: платформа Google Реклама, платные социальные сети, покупка средств массовой информации и новые стратегии платформ.Для роли цифрового специалиста необходимо хорошо разбираться в платных социальных сетях, Google Рекламе, стратегии цифровой рекламы и отчетности. Идеальный кандидат на эту должность должен иметь опыт работы в агентстве, создание кампаний в социальных сетях, обслуживание клиентов / руководство и сильное желание учиться.

---

Руководитель по работе с клиентами или старший руководитель по работе с клиентами, специалист по связям с общественностью в See.Spark.Go

Желаемый опыт: 2-5 + лет работы с клиентами, связи с общественностью и СМИ и / или другие формы маркетинговых коммуникаций

Описание работы

Это штатная должность старшего руководителя по работе с клиентами или руководителя по работе с клиентами, который разрабатывает и реализует общую стратегию для клиентов SSG по связям с общественностью и следит за производством всех тактических усилий.Обязанности включают в себя проведение кампаний по повышению осведомленности для нескольких клиентов с лучшим в своем классе образ жизни, разработку социально ориентированных планов по связям с общественностью, создание презентаций или социального контента, проведение информационно-разъяснительной работы в целевых СМИ, использование тенденций в отрасли и управление влиятельными лицами.

---

Подайте заявку на любую из вышеуказанных должностей с резюме, сопроводительным письмом и ссылками на [email protected].

Учебное пособие по

Apache Spark с примерами — Spark от {examples}

Искра на примерах | Изучите учебное пособие по Spark с примерами

В этом учебном пособии по Apache Spark вы изучите Spark с примерами кода Scala, и каждый пример примера, описанный здесь, доступен для справки в проекте Spark Примеры на Github.Все примеры Spark, представленные в этом учебном пособии по Apache Spark, являются базовыми, простыми, легкими в использовании для начинающих, которые с энтузиазмом относятся к изучению Spark, и эти примеры примеров были протестированы в нашей среде разработки.

Примечание: В случае, если вы не можете найти пример кода искры, который ищете на этой странице руководства, я бы порекомендовал использовать опцию Search в строке меню, чтобы найти ваше руководство.

Примеры, описанные в этом учебнике Spark с Scala, также объясняются в учебном пособии PySpark (Spark с Python) Примеры

Что такое Apache Spark?

Apache Spark — это механизм аналитической обработки с открытым исходным кодом для крупномасштабных мощных приложений распределенной обработки данных и машинного обучения.Первоначально Spark разрабатывалась в Калифорнийском университете в Беркли, а затем была передана в дар Apache Software Foundation. В феврале 2014 года Spark стал проектом Apache верхнего уровня, в котором участвовали тысячи инженеров, что сделало Spark одним из самых активных проектов с открытым исходным кодом в Apache.

Возможности Apache Spark

• Вычисления в памяти
• Распределенная обработка с использованием распараллеливания
• Может использоваться со многими диспетчерами кластеров (Spark, Yarn, Mesos e.t.c)
• Отказоустойчивый
• Неизменяемый
• Ленивый анализ
• Кэш и постоянство
• Встроенная оптимизация при использовании DataFrames
• Поддерживает ANSI SQL

Преимущества Apache Spark

• Spark — это универсальный, в памяти, , отказоустойчивый, механизм распределенной обработки , который позволяет эффективно обрабатывать данные в распределенном режиме.
• Приложения, работающие в Spark, на 100x быстрее традиционных систем.
• Вы получите большие преимущества, используя Spark для конвейеров приема данных.
• Используя Spark, мы можем обрабатывать данные из Hadoop HDFS , AWS S3 , Databricks DBFS , Azure Blob Storage, и многих файловых систем.
• Spark также используется для обработки данных в реальном времени с помощью Streaming и Kafka .
• Используя Spark Streaming, вы также можете выполнять потоковую передачу файлов из файловой системы, а также потоковую передачу из сокета.
• Spark изначально имеет машинного обучения и графических библиотек .

Архитектура Apache Spark

Apache Spark работает в архитектуре ведущий-ведомый, где ведущее устройство называется «драйвером», а ведомые устройства — «рабочими». Когда вы запускаете приложение Spark, драйвер Spark создает контекст, который является точкой входа в ваше приложение, и все операции (преобразования и действия) выполняются на рабочих узлах, а ресурсы управляются диспетчером кластеров.

Источник: https://spark.apache.org/

Cluster Manager Types

На момент написания этого руководства по Apache Spark Spark поддерживает следующие диспетчеры кластеров:

• Standalone — простой менеджер кластера, включенный в Spark, который упрощает настройку кластера.
• Apache Mesos — Mesons — это диспетчер кластеров, который также может запускать приложения Hadoop MapReduce и Spark.
• Hadoop YARN — диспетчер ресурсов в Hadoop 2. Чаще всего используется диспетчер кластера.
• Kubernetes — система с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнерными приложениями.

local — который на самом деле не является менеджером кластера, но все же я хотел бы упомянуть, поскольку мы используем «local» для master () , чтобы запустить Spark на вашем ноутбуке / компьютере.

Установка Spark

Для запуска примеров Apache Spark, упомянутых в этом руководстве, у вас должен быть Spark и необходимые инструменты для установки на ваш компьютер. Поскольку большинство разработчиков используют Windows для разработки, в этом руководстве я объясню, как установить Spark в Windows. при необходимости вы также можете установить Spark на сервере Linux.

Загрузите Apache Spark, перейдя на страницу загрузки Spark и щелкнув ссылку «Загрузить Spark (пункт 3)». Если вы хотите использовать другую версию Spark & ​​Hadoop, выберите нужную из раскрывающихся списков, и ссылка в пункте 3 изменится на выбранную версию и предоставит вам обновленную ссылку для загрузки.

После загрузки распакуйте двоичный файл с помощью 7zip и скопируйте базовую папку spark-3.0.0-bin-hadoop2.7 в c: \ apps

Теперь установите следующие переменные среды.

 
SPARK_HOME = C: \ apps \ spark-3.0.0-bin-hadoop2.7
HADOOP_HOME = C: \ apps \ spark-3.0.0-bin-hadoop2.7
ПУТЬ =% ПУТЬ%; C: \ apps \ spark-3.0.0-bin-hadoop2.7 \ bin
  

Установка winutils.exe

Загрузите файл wunutils.exe из winutils и скопируйте его в папку% SPARK_HOME% \ bin.Winutils различаются для каждой версии Hadoop, поэтому загрузите нужную версию с https://github.com/steveloughran/winutils

.

искровая гильза

Бинарный файл

Spark поставляется с интерактивной искровой оболочкой. Чтобы запустить оболочку, перейдите в каталог SPARK_HOME / bin и введите « spark-shell2 ». Эта команда загружает Spark и показывает, какую версию Spark вы используете.

spark-shell

По умолчанию, spark-shell предоставляет для использования объекты spark (SparkSession) и sc (SparkContext).Давайте посмотрим на несколько примеров.

spark-shell create RDD

Spark-shell также создает контекстный веб-интерфейс Spark и по умолчанию может получить доступ с http: // localhost: 4041.

Spark-submit

Команда spark-submit — это служебная программа для запуска или отправки прикладной программы (или задания) Spark или PySpark в кластер путем указания параметров и конфигураций, отправляемое приложение может быть написано на Scala, Java или Python ( PySpark) код. Вы можете использовать эту утилиту для следующих целей.

1. Отправка приложения Spark в различные менеджеры кластера, такие как Yarn, Kubernetes, Mesos и Stand-alone.
2. Отправка приложения Spark в режимах развертывания клиента или кластера

 
./bin/spark-submit \
  --master  \
  --deploy-mode <режим-развертывания> \
  --conf <ключ <= <значение> \
  --driver-memory <значение> g \
  --executor-memory <значение> g \
  --executor-cores <количество ядер> \
  --jars <зависимости, разделенные запятыми>
  --class <основной- класс> \
   \
  [аргументы-приложения]
  

Веб-интерфейс Spark

Apache Spark предоставляет набор веб-интерфейсов (задания, этапы, задачи, хранилище, среда, исполнители и SQL) для отслеживания состояния вашего приложения Spark, потребления ресурсов кластера Spark и конфигураций Spark.В веб-интерфейсе Spark вы можете увидеть, как выполняются операции.

Spark Web UI

Сервер истории Spark

Сервер истории Spark, ведите журнал всех завершенных приложений Spark, которые вы отправляете с помощью spark-submit, spark-shell. Перед тем, как начать, сначала вам нужно установить приведенную ниже конфигурацию на spark-defaults.conf

 
spark.eventLog.enabled истина
spark.history.fs.log Файл каталога: /// c: / logs / path
  

Теперь запустите сервер истории искры в Linux или Mac, запустив.

 
$ SPARK_HOME / sbin / start-history-server.sh
  

Если вы используете Spark в Windows, вы можете запустить сервер истории, запустив следующую команду.

 
$ SPARK_HOME / bin / spark-class.cmd org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer
  

По умолчанию сервер истории прослушивает порт 18080, и вы можете получить к нему доступ из браузера, используя http: // localhost: 18080/

Сервер истории Spark

Нажав на каждый идентификатор приложения, вы получите подробную информацию о приложении в веб-интерфейсе Spark.

Сервер истории очень полезен, когда вы настраиваете производительность Spark, чтобы улучшить искровые задания, где вы можете перепроверить предыдущее приложение, запущенное с текущим запуском.

Модули Spark

• Spark Core
• Spark SQL
• Spark Streaming
• Spark MLlib
• Spark GraphX ​​
Модули Spark

Spark Core

В этом разделе руководства Apache Spark вы познакомитесь с различными концепциями библиотеки Spark Core с примерами в коде Scala.Spark Core — это основная базовая библиотека Spark, которая обеспечивает абстракцию того, как распределенные задачи диспетчеризации, планирования, основных функций ввода-вывода и т. Д.

Прежде чем приступить к программированию на Spark, настройте среду разработки для запуска примеров Spark с использованием IntelliJ IDEA

.

SparkSession

SparkSession, представленный в версии 2.0. Это точка входа в базовую функциональность Spark для программного использования Spark RDD, DataFrame и Dataset.Это объект искра по умолчанию доступен в искровой оболочке.

Создание экземпляра SparkSession будет первым оператором, который вы напишете в программе с RDD, DataFrame и Dataset. SparkSession будет создан с использованием шаблона построителя SparkSession.builder () .

 
импортировать org.apache.spark.sql.SparkSession
val искра: SparkSession = SparkSession.builder ()
      .master ("местный [1]")
      .appName ("SparkByExamples.com")
      .getOrCreate ()
  

Контекст искры

SparkContext доступен, начиная с Spark 1.x (JavaSparkContext для Java) и использовался как точка входа в Spark и PySpark до введения SparkSession в 2.0. Создание SparkContext было первым шагом к программе с RDD и подключению к Spark Cluster. Это объект sc по умолчанию доступен в Spark-Shell .

Начиная с версии Spark 2.x, при создании SparkSession объект SparkContext по умолчанию создается, и к нему можно получить доступ с помощью spark.sparkContext

Обратите внимание, что вы можете создать только один SparkContext для каждой JVM, но можете создать множество объектов SparkSession.

Учебное пособие по Apache Spark RDD

RDD (устойчивый распределенный набор данных) — это фундаментальная структура данных Spark и основная абстракция данных в Apache Spark и Spark Core. RDD — это отказоустойчивые неизменяемые распределенные коллекции объектов, что означает, что после создания RDD вы не можете его изменить. Каждый набор данных в RDD разделен на логические разделы, которые можно вычислить на разных узлах кластера.

Это руководство по Apache Spark RDD поможет вам начать понимать и использовать Apache Spark RDD (устойчивый распределенный набор данных) с примерами кода Scala.Все примеры RDD, представленные в этом руководстве, также были протестированы в нашей среде разработки и доступны в проекте GitHub Spark Scala examples для быстрого ознакомления.

В этом разделе руководства Apache Spark я представлю RDD и объясню, как их создавать и использовать его операции преобразования и действий. Вот полная статья о Spark RDD на тот случай, если вы хотите узнать больше и укрепить свои основы.

Создание СДР

RDD создаются в основном двумя разными способами: во-первых, распараллеливают существующую коллекцию, а во-вторых, ссылаются на набор данных во внешней системе хранения ( HDFS , HDFS , S3 и многие другие).

sparkContext.parallelize ()

sparkContext.parallelize используется для распараллеливания существующей коллекции в вашей программе драйвера. Это основной метод создания RDD.

 
// Создаем RDD из распараллеливания
val dataSeq = Seq (("Java", 20000), ("Python", 100000), ("Scala", 3000))
val rdd = spark.sparkContext.parallelize (dataSeq)
  

sparkContext.textFile ()

Используя метод textFile (), мы можем читать текстовый файл (.txt) из многих источников, таких как HDFS, S #, Azure, local e.t.c в RDD.

 
// Создание RDD из внешнего источника данных
val rdd2 = spark.sparkContext.textFile ("/ path / textFile.txt")
  

Операции СДР

В Spark RDD можно выполнять два типа операций.

Преобразования RDD

Spark RDD Transformations — это ленивые операции, означающие, что они не выполняются, пока вы не вызовете действие в RDD. Поскольку RDD неизменяемы, когда вы запускаете преобразование (например, map ()), вместо обновления текущего RDD он возвращает новый RDD.

Некоторые преобразования в RDD: flatMap () , map () , reduceByKey () , filter () , sortByKey () , и все они возвращают новый RDD вместо обновления текущего.

СДР Действия

Операция RDD Action возвращает значения из RDD в узел драйвера. Другими словами, любая функция RDD, которая возвращает не RDD [T], рассматривается как действие. Операции RDD запускают вычисление и возвращают RDD в виде списка программе драйвера.

Некоторые действия в RDD: count () , collect () , first () , max () , reduce () и другие.

Примеры СДР

Spark DataFrame Tutorial с основными примерами

Определение

DataFrame очень хорошо объясняется Databricks, поэтому я не хочу определять его снова и вводить вас в заблуждение. Ниже приводится определение, которое я взял из Databricks.

DataFrame — это распределенный набор данных, организованных в именованные столбцы.Это концептуально эквивалентно таблице в реляционной базе данных или фрейму данных в R / Python, но с более обширной внутренней оптимизацией. DataFrames могут быть созданы из широкого спектра источников, таких как файлы структурированных данных, таблицы в Hive, внешние базы данных или существующие RDD.

— Databricks

Создание DataFrame

Самый простой способ создать DataFrame — из коллекции seq. DataFrame также можно создать из RDD и путем чтения файлов из нескольких источников.

с использованием createDataFrame ()

Используя функцию createDataFrame () SparkSession, вы можете создать DataFrame.

 
val data = Seq (('Джеймс', '', 'Смит', '1991-04-01', 'M', 3000),
  ('Майкл', 'Роза', '', '2000-05-19', 'М', 4000),
  ('Роберт', '', 'Уильямс', '1978-09-05', 'М', 4000),
  ('Мария', 'Энн', 'Джонс', '1967-12-01', 'F', 4000),
  ('Джен', 'Мэри', 'Браун', '1980-02-17', 'F', - 1)
)

val columns = Seq ("имя", "отчество", "фамилия", "доб", "пол", "зарплата")
df = искра.createDataFrame (данные), схема = столбцы) .toDF (столбцы: _ *)
  

Поскольку DataFrame — это формат структуры, который содержит имена и столбец, мы можем получить схему DataFrame, используя df.printSchema ()

df.show () показывает 20 элементов из DataFrame.

 
+ --------- + ---------- + -------- + ---------- + ------ + - ----- +
| имя | отчество | фамилия | доб | пол | зарплата |
+ --------- + ---------- + -------- + ---------- + ------ + - ----- +
| Джеймс | | Smith | 1991-04-01 | М | 3000 |
| Майкл | Роза | | 2000-05-19 | М | 4000 |
| Роберт | | Уильямс | 1978-09-05 | М | 4000 |
| Мария | Энн | Джонс | 1967-12-01 | F | 4000 |
| Джен | Мэри | Браун | 1980-02-17 | Ж | -1 |
+ --------- + ---------- + -------- + ---------- + ------ + - ----- +
  

В этом руководстве по Apache Spark SQL DataFrame я объяснил несколько наиболее часто используемых операций / функций в DataFrame и DataSet на рабочих примерах scala.Этот раздел находится в стадии разработки, и вы увидите, что появятся новые статьи и образцы.

Spark DataFrame Расширенные концепции

Операции с массивами и картами Spark

Искровый агрегат

Spark SQL присоединяется к

Spark Performance

Другие полезные темы о DataFrame

Схема Spark SQL и тип структуры

Функции Spark SQL

Spark SQL предоставляет несколько встроенных функций. По возможности старайтесь использовать стандартную библиотеку, поскольку они немного более безопасны во время компиляции, обрабатывают null и работают лучше по сравнению с UDF.Если ваше приложение критично по производительности, постарайтесь любой ценой избегать использования пользовательских UDF, поскольку они не гарантируют производительность.

В этом разделе мы увидим несколько руководств по функциям Spark SQL с примерами Scala.

Источник данных Spark с примерами

Spark SQL поддерживает работу с различными источниками данных через интерфейс DataFrame. В этом разделе руководства описывается чтение и запись данных с использованием источников данных Spark с примерами scala.Используя API источника данных, мы можем загружать или сохранять данные в базах данных RDMS, Avro, parquet, XML и т. Д.

Текст

CSV

JSON

Паркет

Авро

XML

Учебное пособие по Apache Spark SQL

Spark SQL — один из наиболее часто используемых модулей Spark , который используется для обработки структурированных столбчатых данных. Создав DataFrame, вы можете взаимодействовать с данными, используя синтаксис SQL. Другими словами, Spark SQL предоставляет собственные запросы RAW SQL в Spark, что означает, что вы можете запускать традиционный ANSI SQL в Spark Dataframe.В последующем разделе этого руководства по Apache Spark вы подробно узнаете, используя SQL , выберите , , где , сгруппируйте по , присоединитесь к , union e.t.c

Чтобы использовать SQL, сначала нам нужно создать временную таблицу в DataFrame, используя функцию createOrReplaceTempView () . После создания к этой таблице можно будет получить доступ во время сеанса SparkSession, и она будет удалена вместе с завершением SparkContext.

Для таблицы SQL-запрос будет выполняться с использованием метода sql () SparkSession, и этот метод возвращает новый DataFrame.

 
df.createOrReplaceTempView ("PERSON_DATA")
val df2 = spark.sql ("ВЫБРАТЬ * из PERSON_DATA")
df2.printSchema ()
df2.show ()
  

Давайте посмотрим на другой пример, используя group by .

 
val groupDF = spark.sql ("ВЫБРАТЬ пол, количество (*) из группы PERSON_DATA по полу")
groupDF.show ()
  

Это дает следующий результат

 
+ ------ + -------- +
| пол | количество (1) |
+ ------ + -------- +
| F | 2 |
| M | 3 |
+ ------ + -------- +
  

Точно так же вы можете запускать любые традиционные SQL-запросы в DataFrame с помощью Spark SQL.

Spark HDFS & S3 Учебное пособие

Учебное пособие и примеры потоковой передачи Spark

Spark Streaming — это масштабируемая, высокопроизводительная, отказоустойчивая система потоковой обработки, которая поддерживает как пакетные, так и потоковые рабочие нагрузки. Он используется для обработки данных в реальном времени из таких источников, как папка файловой системы, сокет TCP, S3, Kafka, Flume, Twitter и Amazon Kinesis, и это лишь некоторые из них. Обработанные данные могут быть отправлены в базы данных, Kafka, живые информационные панели и т. Д.

источник: https: // spark.apache.org/

Spark с учебниками Kafka

Spark — Учебники и примеры HBase

В этом разделе учебного пособия по Spark вы узнаете о нескольких искровых соединителях Apache HBase и о том, как читать таблицу HBase в Spark DataFrame и записывать DataFrame в таблицу HBase.

Spark — Учебные пособия по Hive

В этом разделе вы узнаете, что такое Apache Hive, и несколько примеров подключения к Hive, создания таблиц Hive и их считывания в DataFrame

.

Spark GraphX ​​и GraphFrames

PySpark GraphFrames представлены в Spark 3.0 для поддержки графиков в DataFrame. До версии 3.0 в Spark была библиотека GraphX, которая идеально работала на RDD и теряла все возможности Data Frame.

Изучите искру по этим книгам

amzn_assoc_placement = «adunit0»; amzn_assoc_search_bar = «ложь»; amzn_assoc_tracking_id = «nnkumar13-20»; amzn_assoc_ad_mode = «поиск»; amzn_assoc_ad_type = «умный»; amzn_assoc_marketplace = «амазонка»; amzn_assoc_region = «США»; amzn_assoc_title = «»; amzn_assoc_default_search_phrase = «Apache Spark»; amzn_assoc_default_category = «Все»; amzn_assoc_linkid = «af11e26afe63195e346da7fa531e0c8b»;

Артикулы:

.

No related posts.