Com初识

最近决定真正的看看Com了,目前的理解:

必须实现IUnknow的三个接口,需要一个IDL文件,通过QueryInterface来获取接口并调用,直接用C++写比较繁琐,用ATL貌似是比较好的,还没具体研究过,先记到这,后续继续学习。

### Spark SQL 的基本概念 Spark SQL 是 Apache Spark 中用于处理结构化数据的一个模块。它提供了编程抽象称为 DataFrame 和 Dataset,并作为分布式 SQL 查询引擎的功能[^1]。通过 Spark SQL,开发者可以轻松地执行复杂的查询操作并与其他 Spark 功能集成。 #### 基本组件 - **DataFrame**: 类似于关系型数据库中的表或者 Pandas 数据框,是一种具有命名列的分布式数据集合。 - **Dataset**: 提供了类型安全的数据集支持,在 Scala 和 Java 中尤为有用。 - **Catalyst Optimizer**: 自动优化物理执行计划以提高性能。 - **Hive 集成**: 支持读写 Hive 表以及使用现有的 Hive Metastore、SerDes 和 UDFs。 ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建 SparkSession 对象 spark = SparkSession.builder \ .appName("example") \ .getOrCreate() # 加载 JSON 文件到 DataFrame df = spark.read.json("/path/to/json") # 显示前 20 条记录 df.show() ``` 这段代码展示了如何创建 `SparkSession` 并加载 JSON 文件至 DataFrame 进行展示[^2]。 #### 使用方法概述 为了运行 Spark SQL 应用程序,通常需要完成以下几个方面的工作: - 初始化 SparkSession 实例来连接集群资源管理器; - 利用内置函数或自定义逻辑转换原始输入源成为 DataFrames/Datasets 形式; - 执行各种类型的分析任务比如过滤、分组统计等; - 将最终结果保存回外部存储系统中去。 例如下面这个例子说明了怎样基于 CSV 输入构建一个简单的 ETL 流程[^3]: ```python # 导入必要库 import findspark findspark.init() # 定义路径变量 input_path="/data/input.csv" output_path="/results/output.parquet" # 设置会话配置参数 conf={ 'spark.jars.packages': 'com.databricks:spark-csv_2.11:1.5.0' } session=SparkSession.builder.config(conf).master('local').getOrCreate() # 转换为 DF 后做些基础变换 raw_df=session.read.format('csv')\ .option('header','true')\ .load(input_path) processed_df=raw_df.filter(raw_df['age']>18)\ .groupBy(['gender']).count() # 输出 Parquet 格式的文件 processed_df.write.mode('overwrite').parquet(output_path) ``` 以上脚本实现了从本地磁盘上的 CSV 文档开始经过一系列步骤直到生成新的分区格式的结果为止的过程[^4]。
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