小编Yan*_*san的帖子

如何使用ch.qos.logback.classic.net.SyslogAppender.​ 看来不是故意的。

有没有之间的差异classOf[String].isInstance("42")和"42".isInstanceOf[String]？

如果是的话,你能解释一下吗？

鉴于以下3个功能,

def f[A, B] : Reader[A, B] = ???
def g[A, B, C](b: B) : Reader[A, Future[C]] = ???
def h[A, C, D](c: C) : Reader[A, D] = ???

如何写一个monadic组合器？

这是我目前的解决方案,但我并不满意所有这些样板

def f2[A, B] : ReaderT[Future, A, B] = kleisli {
  a => Future.successful(f.run(a))
}

def h2[A, C, D](c: C) : ReaderT[Future, A, D] = kleisli {
  a => Future.successful(h(c).run(a))
}

def g2[A, B, C](b: B) : ReaderT[Future, A, C] = kleisli {
  a => g(b).run(a)
}

def i[A,B,C,D] : …

给定以下数据集

id v  date\n1  a1 1\n1  a2 2\n2  b1 3\n2  b2 4\n

我只想为每个 ID 选择最后一个值（关于日期）。

我想出了这个代码：

scala> val df = sc.parallelize(List((41,"a1",1), (1, "a2", 2), (2, "b1", 3), (2, "b2", 4))).toDF("id", "v", "date")\ndf: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, v: string, date: int]\n\nscala> val agg = df.groupBy("id").max("date")\nagg: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, max(date): int]\n\nscala> val res = df.join(agg, df("id") === agg("id") && df("date") === agg("max(date)"))\n16/11/14 22:25:01 WARN sql.Column: Constructing trivially true equals predicate, \'id#3 = id#3\'. Perhaps you need to …

我在 monorepo 中有一个项目，有 2 个工件：前端和后端。

my-project
  frontend
    Jenkinsfile
  backend
    Jenkinsfile

我想使用蓝海和多分支管道，但有没有办法使用两个Jenkinsfile和两个管道？Afaik，Jenkinsfile 需要位于存储库的根目录。

否则，我将使用经典管道，但我需要为每个新分支创建一个新管道，这很痛苦。

我使用的是 Dataproc 1.4，并且有一个包含 35,000 个分区的 Spark 作业（输入大小为 3.4 TB）。我正在使用 n1-standard-4 机器的 120 个节点集群（即 480 个 cpu）。

问题是我在随机播放期间遇到网络错误（启用或禁用外部随机播放服务的结果相同），例如

"Connection to xxx:44035 has been quiet for 120000 ms while there are outstanding requests. Assuming connection is dead; please adjust spark.network.timeout if this is wrong."

对于每个节点的分区数量有什么建议吗？我应该使用更多节点还是更大的实例类型？

编辑2021-08-23

正如评论中所建议的，我已经使用 128G 和 256G 磁盘进行了测试，两次运行都具有相同的写入速度（~ 4 GiB/s）

• 在 3:00 到 3:20 之间，spark 正在读取输入并写入 shuffle 文件。CPU 消耗相当低（~40%）。为什么？
• 下午 3:20 后，一个新阶段正在读取随机文件以写入输出，作业失败

转换它的最快方法是什么？

{"a":"ab","b":"cd","c":"cd","d":"de","e":"ef","f":"fg"}

scala中的可变映射？我从~500MB文件中读取了这个输入字符串.这就是我关注速度的原因.

Scala中至少有两种技术可以将默认值传递给方法

1)默认参数值

scala> def f(i: Int = 0) = i
f: (i: Int)Int

scala> f()
res0: Int = 0

scala> f(1)
res1: Int = 1

2)隐含参数

scala> def g(implicit i: Int) = i
g: (implicit i: Int)Int

scala> implicit val default = 0
default: Int = 0

scala> g(1)
res5: Int = 1

scala> g
res7: Int = 0

在哪种情况下你选择一个或另一个？凭借隐式的力量,默认值是一个有用的功能吗？

我遵循了优秀书籍Reactive Domain Modeling的设计，我需要混合Kleisli使用不同的类型：

object CombinedKleisli {
  type User = String
  type Project = String

  trait UserRepo
  trait ProjectRepo
  trait UserService {
    def findByUserId : Kleisli[Future, UserRepo, User]
  }
  trait ProjectService {
    def findProjectById : Kleisli[Future, ProjectRepo, Project]
  }
  trait ComposedService extends UserService with ProjectService {
    for {
      user <- findByUserId
      project <- findProjectById
    } yield (user, project)
  }

}

由于类型不对齐，我收到以下编译错误

Error:(28, 15) type mismatch;
 found   : scalaz.Kleisli[scala.concurrent.Future,domain.service.ServiceTest.ProjectRepo,(domain.service.ServiceTest.User, domain.service.ServiceTest.Project)]
    (which expands to)  scalaz.Kleisli[scala.concurrent.Future,domain.service.ServiceTest.ProjectRepo,(String, String)]
 required: scalaz.Kleisli[scala.concurrent.Future,domain.service.ServiceTest.UserRepo,?]
      project …

1. 我怎样才能找到所有的实例Monoid.例如,如何知道scalaz中是否有Monoid实例Map？如果是的话,它在源代码中的位置.我试过以下没有成功

   @ implicitly[Monoid[Map[_, _]]]
   Main.scala:1146: could not find implicit value for parameter e: scalaz.Monoid[Map[_, _]]
   implicitly[Monoid[Map[_, _]]]
             ^
   Compilation Failed
   

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2. 当我从REPL执行代码时,我怎么能看到会发生什么(隐式转换......)

   Map("a", 1) |+| Map("a", 1)
   

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