Spark sql 中 自定义实体类无法识别其中的 Date 字段

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原创 最新推荐文章于 2026-08-24 23:37:55 发布 946 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
spark2.3.1执行Spark SQL操作Parquet数据源错误解决（UnsatisfiedLinkError:uncompressedLength(Ljava/nio/ByteBuffer） scala> namesDF.foreach(attributes =>println("Name: " + attributes(0)+" favorite color:"+attributes(1))) [Stage 1:> (0 + 1) / 1]2018-0... 阅读详情

在使用过程中 创建了实体类 

使用反射的方式将  rdd  转换为 df 

但是在使用过程中 即使没有在 查询中使用该字段，依然会报错 

主要提示为 ` scala.MatchError: Thu Sep 05 10:16:25 CST 2019 (of class java.util.Date) `

具体内容如下 

19/09/05 10:16:30 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 0.0 (TID 0)
scala.MatchError: Thu Sep 05 10:16:25 CST 2019 (of class java.util.Date)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$StructConverter.toCatalystImpl(CatalystTypeConverters.scala:236)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$StructConverter.toCatalystImpl(CatalystTypeConverters.scala:231)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$CatalystTypeConverter.toCatalyst(CatalystTypeConverters.scala:103)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$$anonfun$createToCatalystConverter$2.apply(CatalystTypeConverters.scala:379)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1$$anonfun$apply$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1$$anonfun$apply$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33)
	at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.foreach(ArrayOps.scala:186)
	at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.map(ArrayOps.scala:186)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1.apply(SQLContext.scala:1106)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:410)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:410)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.agg_doAggregateWithoutKey_0$(Unknown Source)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.processNext(Unknown Source)
	at org.apache.spark.sql.execution.BufferedRowIterator.hasNext(BufferedRowIterator.java:43)
	at org.apache.spark.sql.execution.WholeStageCodegenExec$$anonfun$10$$anon$1.hasNext(WholeStageCodegenExec.scala:619)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.hasNext(Iterator.scala:409)
	at org.apache.spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:125)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:96)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53)
	at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:109)
	at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:345)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
19/09/05 10:16:30 WARN TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, localhost, executor driver): scala.MatchError: Thu Sep 05 10:16:25 CST 2019 (of class java.util.Date)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$StructConverter.toCatalystImpl(CatalystTypeConverters.scala:236)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$StructConverter.toCatalystImpl(CatalystTypeConverters.scala:231)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$CatalystTypeConverter.toCatalyst(CatalystTypeConverters.scala:103)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$$anonfun$createToCatalystConverter$2.apply(CatalystTypeConverters.scala:379)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1$$anonfun$apply$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1$$anonfun$apply$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33)
	at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.foreach(ArrayOps.scala:186)
	at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.map(ArrayOps.scala:186)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1.apply(SQLContext.scala:1106)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:410)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:410)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.agg_doAggregateWithoutKey_0$(Unknown Source)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.processNext(Unknown Source)
	at org.apache.spark.sql.execution.BufferedRowIterator.hasNext(BufferedRowIterator.java:43)
	at org.apache.spark.sql.execution.WholeStageCodegenExec$$anonfun$10$$anon$1.hasNext(WholeStageCodegenExec.scala:619)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.hasNext(Iterator.scala:409)
	at org.apache.spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:125)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:96)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53)
	at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:109)
	at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:345)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

19/09/05 10:16:30 ERROR TaskSetManager: Task 0 in stage 0.0 failed 1 times; aborting job
19/09/05 10:16:30 INFO TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 0.0, whose tasks have all completed, from pool 
19/09/05 10:16:30 INFO TaskSchedulerImpl: Cancelling stage 0
19/09/05 10:16:30 INFO DAGScheduler: ShuffleMapStage 0 (count at TestSparkSQL.java:36) failed in 0.448 s due to Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 0.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, localhost, executor driver): scala.MatchError: Thu Sep 05 10:16:25 CST 2019 (of class java.util.Date)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$StructConverter.toCatalystImpl(CatalystTypeConverters.scala:236)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$StructConverter.toCatalystImpl(CatalystTypeConverters.scala:231)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$CatalystTypeConverter.toCatalyst(CatalystTypeConverters.scala:103)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$$anonfun$createToCatalystConverter$2.apply(CatalystTypeConverters.scala:379)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1$$anonfun$apply$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1$$anonfun$apply$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33)
	at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.foreach(ArrayOps.scala:186)
	at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.map(ArrayOps.scala:186)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1.apply(SQLContext.scala:1106)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:410)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:410)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.agg_doAggregateWithoutKey_0$(Unknown Source)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.processNext(Unknown Source)
	at org.apache.spark.sql.execution.BufferedRowIterator.hasNext(BufferedRowIterator.java:43)
	at org.apache.spark.sql.execution.WholeStageCodegenExec$$anonfun$10$$anon$1.hasNext(WholeStageCodegenExec.scala:619)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.hasNext(Iterator.scala:409)
	at org.apache.spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:125)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:96)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53)
	at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:109)
	at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:345)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

Driver stacktrace:
19/09/05 10:16:30 INFO DAGScheduler: Job 0 failed: count at TestSparkSQL.java:36, took 0.513010 s
Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 0.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, localhost, executor driver): scala.MatchError: Thu Sep 05 10:16:25 CST 2019 (of class java.util.Date)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$StructConverter.toCatalystImpl(CatalystTypeConverters.scala:236)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$StructConverter.toCatalystImpl(CatalystTypeConverters.scala:231)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$CatalystTypeConverter.toCatalyst(CatalystTypeConverters.scala:103)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$$anonfun$createToCatalystConverter$2.apply(CatalystTypeConverters.scala:379)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1$$anonfun$apply$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1$$anonfun$apply$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33)
	at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.foreach(ArrayOps.scala:186)
	at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.map(ArrayOps.scala:186)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1.apply(SQLContext.scala:1106)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:410)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:410)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.agg_doAggregateWithoutKey_0$(Unknown Source)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.processNext(Unknown Source)
	at org.apache.spark.sql.execution.BufferedRowIterator.hasNext(BufferedRowIterator.java:43)
	at org.apache.spark.sql.execution.WholeStageCodegenExec$$anonfun$10$$anon$1.hasNext(WholeStageCodegenExec.scala:619)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.hasNext(Iterator.scala:409)
	at org.apache.spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:125)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:96)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53)
	at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:109)
	at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:345)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

Driver stacktrace:
	at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1661)
	at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1649)
	at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1648)
	at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59)
	at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:48)
	at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage(DAGScheduler.scala:1648)
	at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:831)
	at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:831)
	at scala.Option.foreach(Option.scala:257)
	at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed(DAGScheduler.scala:831)
	at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.doOnReceive(DAGScheduler.scala:1882)
	at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1831)
	at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1820)
	at org.apache.spark.util.EventLoop$$anon$1.run(EventLoop.scala:48)
	at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.runJob(DAGScheduler.scala:642)
	at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2034)
	at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2055)
	at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2074)
	at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2099)
	at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1.apply(RDD.scala:945)
	at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
	at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112)
	at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:363)
	at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:944)
	at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeCollect(SparkPlan.scala:297)
	at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$count$1.apply(Dataset.scala:2775)
	at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$count$1.apply(Dataset.scala:2774)
	at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$52.apply(Dataset.scala:3259)
	at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withNewExecutionId(SQLExecution.scala:77)
	at org.apache.spark.sql.Dataset.withAction(Dataset.scala:3258)
	at org.apache.spark.sql.Dataset.count(Dataset.scala:2774)
	at TestSparkSQL.main(TestSparkSQL.java:36)
Caused by: scala.MatchError: Thu Sep 05 10:16:25 CST 2019 (of class java.util.Date)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$StructConverter.toCatalystImpl(CatalystTypeConverters.scala:236)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$StructConverter.toCatalystImpl(CatalystTypeConverters.scala:231)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$CatalystTypeConverter.toCatalyst(CatalystTypeConverters.scala:103)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$$anonfun$createToCatalystConverter$2.apply(CatalystTypeConverters.scala:379)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1$$anonfun$apply$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1$$anonfun$apply$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33)
	at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.foreach(ArrayOps.scala:186)
	at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:234)
	at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.map(ArrayOps.scala:186)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1.apply(SQLContext.scala:1108)
	at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1.apply(SQLContext.scala:1106)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:410)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:410)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.agg_doAggregateWithoutKey_0$(Unknown Source)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.processNext(Unknown Source)
	at org.apache.spark.sql.execution.BufferedRowIterator.hasNext(BufferedRowIterator.java:43)
	at org.apache.spark.sql.execution.WholeStageCodegenExec$$anonfun$10$$anon$1.hasNext(WholeStageCodegenExec.scala:619)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.hasNext(Iterator.scala:409)
	at org.apache.spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:125)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:96)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53)
	at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:109)
	at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:345)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
19/09/05 10:16:30 INFO SparkContext: Invoking stop() from shutdown hook
19/09/05 10:16:30 INFO SparkUI: Stopped Spark web UI at http://192.168.3.30:4040
19/09/05 10:16:30 INFO MapOutputTrackerMasterEndpoint: MapOutputTrackerMasterEndpoint stopped!
19/09/05 10:16:30 INFO MemoryStore: MemoryStore cleared
19/09/05 10:16:30 INFO BlockManager: BlockManager stopped
19/09/05 10:16:30 INFO BlockManagerMaster: BlockManagerMaster stopped
19/09/05 10:16:30 INFO OutputCommitCoordinator$OutputCommitCoordinatorEndpoint: OutputCommitCoordinator stopped!
19/09/05 10:16:30 INFO SparkContext: Successfully stopped SparkContext
19/09/05 10:16:30 INFO ShutdownHookManager: Shutdown hook called
19/09/05 10:16:30 INFO ShutdownHookManager: Deleting directory /private/var/folders/s1/d29h6xhj3r7dnw9d5m2d626w0000gn/T/spark-d3043d43-3bcd-4875-8fc6-ce5400baf90c

 

最后将该字段修改为String  类型 修复 

 

下次测试一下  使用编程的方式 获取  df 

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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前言 本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系 目录 Spark SQL functions.scala 源码解析（一）Sort functions （基于 Spark 3.3.0） Spark SQL functions.scala 源码解析（二）Aggregate functions（基于 Spark 3.3.0） Spark SQL functions

Shockang的博客 1万+

Spark TPC-DS/H Data Gen

Data Gen

zhixingheyi_tian的博客 1506

推荐系统那点事 —— 基于Spark MLlib的特征选择

在机器学习中，一般都会按照下面几个步骤：特征提取、数据预处理、特征选择、模型训练、检验优化。那么特征的选择就很关键了，一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的，因为模型本身的参数并没有太多优化的点，反而特征这边有时候多加一个或者少加一个，最终的结果都会差别很大。 在SparkMLlib中为我们提供了几种特征选择的方法，分别是VectorSlicer、RFormula和ChiSqSel...

weixin_33739523的博客 239

LCD工程师必看：MIPI DSI的LP/HS模式切换全流程拆解（附高通平台实测）

本文为LCD工程师深度解析MIPI DSI接口中低速（LP）与高速（HS）模式切换的全流程。文章结合高通平台实测波形，从协议状态机、时序关键参数到实战调试案例，系统拆解了模式切换的本质、协同机制及常见问题排查方法，重点阐述了LP模式在低功耗控制与HS模式在高速数据传输中的核心作用与切换时序。

weixin_29240711的博客 547

DANN实战：用Python手把手教你实现对抗迁移学习（附完整代码）

本文通过Python实战教程，手把手教你实现DANN对抗迁移学习模型，以解决领域偏移问题。文章详细解析了领域对抗神经网络的核心机制，包括梯度反转层和领域判别器的构建，并提供了从数据准备、模型搭建到训练评估的完整代码，帮助开发者快速掌握这一强大的无监督领域自适应技术。

net55的博客 318

Oracle、MySQL、Hive SQL、Spark SQL 的语法差异，数据迁移（GBase 或 GoldenDB）

SQL语法差异，数据迁移

木木的学习笔记 1059

【实用运维脚本】Windows 批量 TCP 端口检测（tcping 一键巡检）

摘要：本文介绍一款高效的Windows批量TCP端口检测脚本，适配tcpingv0.39工具，实现多服务器一键巡检。脚本具有进度可视化、双日志输出、自动容错等优势，支持注释行过滤和UTF-8编码。 使用仅需三步： 1）下载tcping工具 2）编辑目标列表 3）运行脚本即可自动检测并生成带编号的检测报告。 该方案解决了手动检测效率低、易遗漏的问题，特别适合日常运维中的端口连通性检查，实测稳定可靠，开箱即用。

蕲士｜D365 & 服务器运维，心有东坡，行稳致远。 803

【PySpark 学习笔记 五】SQL 协作：Spark SQL、临时视图、UDF

摘要 本文介绍了Spark SQL的核心功能与应用场景，通过城市销售日报案例对比DataFrame API与SQL的差异。主要内容包括： 双接口设计：Spark提供DataFrame API和SQL两种操作方式，底层共享Catalyst优化器，性能一致但适用场景不同。DataFrame适合复杂ETL，SQL便于临时查询。 技术实现：详细讲解临时视图、内置函数分类（字符串/日期/数学/聚合/窗口）和UDF性能优化（Pandas UDF比Python UDF更快）。 实践案例：从纯DataFrame实现逐步演变

MaoLin Tian's Blog 673

Vmware Vcenter7.0证书web续期发生错误

生成证书,选择第三个（PS，如果没有域名的，一定要写IP，不然很容易卡在85%,服务不能起来）这里大概率可能是证书里面的FQDN和主机不匹配，又或者是主机解析FQDN有问题。vCenter _MACHINE_CERT快到期了，通过web界面更新证书失败。vSphere Client 版本 7.0.2.00200。登陆ssh到vcenter，重新生成证书。先关掉HA，不然证书管理会报错。第一步先这样，重新续订一下证书。

m0_74823595的博客 3946

【HSPiP应用指南】从理论到实践：如何利用汉森溶解度参数优化配方设计

本文深入解析了汉森溶解度参数（HSP）理论及其在配方设计中的核心价值，并详细介绍了如何利用HSPiP软件工具从理论走向实践。文章通过匹配溶解度参数、计算汉森距离（Ra），系统阐述了如何解决溶剂选择、颜料分散稳定性及扩散行为预测等关键问题，并结合界面气相色谱（IGC）等实验方法提升预测精度，旨在帮助配方师实现配方设计的可视化、可量化与高效优化。

weixin_29305313的博客 1649

Spark SQL练习2-电商用户行为分析

摘要 **商城电商平台基于用户行为数据（活跃度、订单、行为日志）进行深度分析：1) 计算用户30天内活跃天数及变化率，划分活跃/普通/沉默/流失用户；2) 采用RFM模型评估用户价值（最近购买、频次、金额），按权重计算综合得分并分层（高价值/潜力/一般/低价值）。分析结果将支持精准营销与用户留存策略，SQL查询按关键指标排序输出。

2601_95261182的博客 636

《UDS协议从入门到精通》系列——图解0x2E：通过ID写数据

图解数据包格式+直观的通信示例，迅速认识0x2E服务！！

车载系统攻城狮 3602

Spark SQL 与 UDF 实战：出租车GPS轨迹数据3类关键指标提取与聚合

本文详细介绍了如何利用Spark SQL和UDF从出租车GPS轨迹数据中提取三类核心指标：行程时空指标、地理空间指标和运营效率指标。通过实战代码示例，展示了轨迹数据处理、UDF开发、多维度聚合分析及性能优化策略，为智慧城市交通管理提供数据支持。

weixin_30437847的博客 1734

windows 配置 libxml2

路径：\libiconv-1.9.2-1-src.zip\src\libiconv\1.9.2\libiconv-1.9.2\include\。执行完后，在当前win32目录中会生成了一个bin.msvc目录，其中就有开发需要的libxml2.lib和libxml2.dll文件。将 libiconv.la 复制到 新建的 lib 目录，并将其改名为 iconv.lib。路径：libiconv-1.9.2-1-bin.zip\lib\。将如下的 iconv.h 复制到新建的 include 目录。

SHELLCODE_8BIT的博客 3886

CloudCompare 多窗口联动显示点云

CloudCompare支持多窗口联动显示多个点云数据，可以用来比对原始点云数据与语义分割后的结果。 一、创建多个视窗 打开CloudCompare后会默认有一个视图，我们要同时打开两个数据就需要再创建一个视图，选择菜单栏里的3D Views，在下拉菜单中点击new，这样就创建了一个新的视图，这时3D Views的下拉菜单中有3D View 1和3D View 2两个视图，然后点击3D Views下拉菜单中的Title，这时在数据展示区就会出现两个并列的窗口。 二、分别加载点云数据 将数据分别拖进两个

zhaoguanhua的博客 2740

逻辑表变量名提取：从SQL到Spark的元数据访问与自动化实践

在数据处理与数据工程领域，元数据是描述数据结构、类型和关系的核心概念，它构成了数据治理和自动化流程的基础。元数据的核心价值在于提供数据自描述能力，使系统能够理解数据内容，从而实现动态查询生成、数据质量校验和跨系统集成。从技术原理看，访问元数据通常通过数据库系统表、编程接口或特定API实现，例如SQL的INFORMATION_SCHEMA、Pandas的DataFrame.columns属性或Spark的DataFrame.schema方法。这些技术手段使得自动化脚本能够适应不同数据源，显著提升数据工程效率。

www.itmmd.com 377

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作

头歌实践教学平台：Spark大数据编程（四十八）

四十八、Spark SQL 多数据源操作（Scala） 第1关：加载与保存操作 第2关：Parquet 格式文件 第3关：ORC 格式文件 第4关：JSON 格式文件 第5关：JDBC 操作数据库 第6关：Hive 表操作 有任何问题都可以随时关注私信！

有任何问题都可以随时关注私信！ 280

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

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Spark原生大数据迁移数据校验框架设计与实践

数据校验是大数据迁移中保障数据质量的核心环节，其本质是将模糊的业务承诺转化为可执行、可量化、可追溯的机器验证规则。基于Apache Spark构建的校验框架，依托DataFrame原生计算能力，避免driver端单点瓶颈，支持行数一致性、主键唯一性、字段分布、数值精度、空值模式、业务逻辑及数据新鲜度等多维度断言。该方案直面迁移场景特有的语义漂移、时区偏移、精度丢失与分区错位等隐性风险，强调规则声明式配置、动态加载与流水线深度嵌入，显著提升Big Data Migration Workloads的质量可控性与

weixin_30521161的博客 2027

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。

基于Spark的气象大数据处理实战：从集群搭建到时空分析与性能调优

大数据处理的核心在于如何高效地处理海量、多源、高速增长的数据。其基本原理是通过分布式计算框架，将庞大的计算任务分解并分发到多台机器上并行执行，从而突破单机算力瓶颈。这种技术价值在于能够以可扩展的方式处理传统工具难以应对的TB/PB级数据集，广泛应用于互联网、金融、物联网和气象等领域。在气象数据分析这一典型时空大数据应用场景中，数据具有体量大、速度快、多样性高的特点。Apache Spark作为一个统一的内存优先分布式计算框架，凭借其强大的分布式计算能力和高层API（如Spark SQL、DataFrame）

weixin_34279579的博客 425

concat 不是可以识别的 内置函数名称。_Impala中常用的窗口函数

概述最近在写一些需求，用到了impala中的窗口函数，在这里记录下常用的窗口函数。后续也会把这些sql通过spark sql集成执行spark任务，去定时调度。后面我会首先介绍一些窗口函数，然后再结合具体的应用进行进一步理解。常用窗口函数1. UUID()作用：返回 通用唯一标识符，128位值，编码为字符串，其中十六进制数字组由短划线分隔。返回类型： STRING版本需求： Impala 2.5....

weixin_30425639的博客 1483
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