小编ste*_*ino的帖子

在SQL中,当连接两个表时,用户是否保证将生成的元组组合在一起？

例如:在下面的示例中,结果是否会一致地列出,显示所有宠物按其所有者分组？

表所有者

ID OWNER_NAME
1  Alice
2  Bob
3  Carol
4  Dave

表PETS

OWNER_ID PET_NAME
1        Furry
2        Doggy
2        Jonny
1        Ellie
3        Thunder

查询:

SELECT OWNER_NAME, PET_NAME
FROM OWNERS
JOIN PETS ON OWNERS.ID = PETS.OWNER_ID;

结果(？):

OWNER_NAME PET_NAME
Alice      Furry
Alice      Ellie
Bob        Doggy
Bob        Jonny
Carol      Thunder

我正在尝试使用 GDB 读取 MCU ADC 寄存器，但我似乎无法找到它是如何完成的。

使用x\10x 0x40012708ingdb仅返回零，就像我尝试读取的任何内存映射外设寄存器一样。

这有可能吗？如果是这样，它是如何完成的？

谢谢！

是否可以在多个线程之间共享 Kafka 生产者的单个实例以向多个主题发送消息？有没有我之前可能想知道的并发问题？

从以下API文档List:

在此列表前面以相反的顺序添加给定列表的元素.xs reverse_::: ys相当于xs.reverse ::: ys但效率更高.

令我困惑的是为什么xs.reverse ::: ys工作,即用空白替换下划线.

这是一种扩张吗？

给定一个如下所示的复杂对象：

case class Complex
(
  id: Long,
  name: String,
  nested: Seq[Complex]
)

在实际操作中，这可能会变成这样：

val stuff =
  List(
    Complex(1, "name1",
      List(
        Complex(2, "name2", List()),
        Complex(3, "name3",
          List(
            Complex(4, "name4", List())
          )
        )
      )
    )
  )

我需要将其变成一个平面Complex对象列表，将所有子/孙子拉起来。

val flattened =
  List(
    Complex(1, "name1", List()),
    Complex(2, "name2", List()),
    Complex(3, "name3", List()),
    Complex(4, "name4", List()),
  )

您对我如何实现这一目标有任何线索/想法吗？

我尝试过的其他解决方案似乎只做简单的列表嵌套。我尝试过的事情：

• 这种递归列表扁平化是如何工作的？
• 在 Scala 中展平任意嵌套集合的通用、类型安全的方法？

这些似乎都产生了与我开始时相同的列表。

有什么限制是我们应该注意的吗？它是否需要我们使用一些类似 scalafix 的工具？或者它会开箱即用吗？

我试图创建通用的DataSet [T]阅读器，以避免每个阅读器调用都使用dataframe.as [..]。对原始类型和案例类的支持，所以我在想类似的东西：

def read[T <: Product](sql : String): Dataset[T] = {
  import sparkSession.implicits._
  val sqlContext = sparkSession.sqlContext
  val df: DataFrame = sqlContext.read.option("query", sql).load()
  df.as[T]
}

但是我收到“无法为数据集中存储的类型找到编码器”错误。可以做这样的事情吗？

第二周期：

def read[T <: Product](sql : String) : Dataset[T] = {
  import sparkSession.implicits._
  innerRead(sql)
}

private def innerRead[T <: Product : Encoder](sql : String): Dataset[T] = {
  val sqlContext = sparkSession.sqlContext
  val df: DataFrame = sqlContext.read.option("query", sql).load()
  df.as[T]
}  

以类型不匹配结尾（foudn Encoder [Nothing]，必需的Encoder [T]）。

我试图仅导入newProductEncoder，但结果相同。

我可以在 Docker for Windows 上运行完整的 Windows 7 或 10 吗？

我正在使用 DataFrame API 在 Spark 中编写以下代码。

val cond = "col("firstValue") >= 0.5 & col("secondValue") >= 0.5 & col("thirdValue") >= 0.5"
val Output1 = InputDF.where(cond)

我将所有条件作为来自外部参数的字符串传递，但它会抛出一个解析错误，因为它cond应该是类型Column。

例如：

col("firstValue") >= 0.5 & col("secondValue") >= 0.5 & col("thirdValue") >= 0.5

由于我想动态传递多个条件，如何将 a 转换String为 a Column？

编辑

有什么东西可以让我从外部读取条件列表 as Column，因为我没有找到任何可以使用 Scala 代码将 a 转换String为 a 的东西Column。

在Dotty 中给出以下内容：

object Domain {
  final case class Create(name: String) extends BaseCreate[Create] {
    override type Model = Domain
    override def service[F[_]](client: KeystoneClient[F]): CrudService[F, Domain, Create] = client.domains
  }
}
case class Domain(id: String)

class CrudService[F[_], Model, Create]
final class Domains[F[_]] extends CrudService[F, Domain, Domain.Create]

class KeystoneClient[F[_]] {
  val domains = new Domains[F]
}

trait BaseCreate[Create <: BaseCreate[Create]] {                                                                                                        
  type Model
  def service[F[_]](client: KeystoneClient[F]): CrudService[F, Model, Create]
}

我想“简化” BaseCreate，以便我可以这样实现Create：

final case class Create(name: String) extends …

我想使用Airflow实施数据流，这些数据流定期轮询外部系统（ftp服务器等），检查是否符合特定条件的新文件，然后为这些文件运行一堆任务。现在，我是Airflow的新手，并且读到Sensor是在这种情况下要使用的东西，实际上我设法编写了一个在运行“ airflow test”时可以正常工作的传感器。但是我对于传感器的poke_interval和DAG调度的关系有些困惑。如何为用例定义这些设置？还是应该使用其他方法？我只希望Airflow在这些文件可用时运行任务，而不是在一段时间内没有新文件可用时使仪表板充满故障。

寻找一些代码示例以使用 while 循环找出给定数字是否为质数。我知道我可以使用以下函数，但我需要在这个练习中使用一个 while 循环。

def isPrime5(num: Int): Boolean =
  (2 to math.sqrt(num).toInt) forall(x => num % x != 0)

(1 to 20).foreach(i => if (isPrime5(i)) println("%d is prime5".format(i)))