本章主要介绍Spark如何处理键值对.K-V RDDs通常用于聚集操作,使用相同的key聚集或者对不同的RDD进行聚集.部分情况下,需要将spark中的数据记录转换为键值对然后进行聚集处理.我们也会对键值对RDD的高级特性——分区进行讨论,用户可以控制RDD在节点间的布局,确保数据在同一机器上面,减少通信开销,将极大地提高效率.数据分区的选择与单机程序数据结构的选择一样,都能对程序的性能产生极大的影响. 主要分为以下几个章节: 创建PairRDD Transformation on Pair R
查询单个值主要用于对成绩最低分,最高分,学生总数,学生性别等信息的统计 在查询单个值的时候用到了ExecuteScalar方法,连接以及语句方面,以及思路和对数据的增删改差不多 下面请看一段代码: string s = "server=.;database=SampleDb;Integrated Security=True"; SqlConnection c = new SqlConnection(s); c.Open(); SqlCommand command = new SqlCo
一 C# 键值对类有以下类: ① IDictionary<string, Object> idc = new Dictionary<string, object>(); ② KeyValuePair<string, object> par = (KeyValuePair<string, object>)shoplistcomboBox.SelectedItem; ③ Hashtable ht=new Hashtable(); file创建一
1.使用相同索引键值的冲突 由于mysql 的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁,所以虽然是访问不同行的记录,但如果是使用相同的索引键,是会出现锁冲突的.设计时要注意 例如:city表city_id字段有索引,Cityname字段没有索引: 会话1 会话2 SET autocommit=0; SET autocommit=0; SELECT * FROM city WHERE city_id=14 AND Cityname='深圳' FOR UPDATE; city_id cou