scala的_ <:

时间: 2024-08-15 15:07:37 浏览: 31
Scala中的`(_: T) <: U`是一个类型约束表达式,它表示第一个类型参数`T`应该是`U`的子类型。这里的`:`表示类型关系,而`<:`则表示"is a subtype of"(是...的子类型)。当你在函数、类定义或者trait中看到这种形式,通常是在声明泛型参数的类型限制,保证该类型的实例可以被正确的赋值给指定的超类型`U`。 例如: ```scala def printValue[T <: AnyVal](value: T): Unit = { println(value) } ``` 在这个例子中,`printValue`函数接受一个`AnyVal`类型的参数`value`,这意味着它可以接收所有`AnyVal`(如整数、浮点数等基本类型)类型的值。这是一种类型安全的方式,避免了隐式的向下转换可能导致的问题。
相关问题

Cannot convert column 14 from array<struct<chapter_id:bigint,chapter_name:string,video_id:bigint,is_free:string>> to array<struct<chapter_id:string,chapter_name:string,video_id:string,is_free:string>>.

这个问题是因为你尝试将一个包含不同数据类型的列转换为另一种数据类型的列。在这种情况下,你尝试将包含 bigint 类型的列转换为包含 string 类型的列。 要解决这个问题,你可以使用 Spark SQL 中的 cast 函数来显式地将列的数据类型转换为你想要的类型。在这种情况下,你可以使用如下的代码将列 14 的数据类型转换为 string 类型: ```scala import org.apache.spark.sql.functions._ // 假设你的 DataFrame 名称为 df val dfWithConvertedColumn = df.withColumn("column14", col("column14").cast("array<struct<chapter_id:string, chapter_name:string, video_id:string, is_free:string>>")) ``` 通过使用 `cast` 函数,你可以将列 14 的数据类型从 `array<struct<chapter_id:bigint, chapter_name:string, video_id:bigint, is_free:string>>` 转换为 `array<struct<chapter_id:string, chapter_name:string, video_id:string, is_free:string>>`。 请注意,这只是一种转换数据类型的方法,具体的实现可能需要根据你的数据和需求进行调整。

Spark-SQL 操作 hive 数据库中的表 1) 在 Hive 中新建数据库 dbspark_xxx,新建以下 3 张表,并导入数据,表数据自由定 义,每表数据不少于 10 条记录。 user_xxx: 字段: u_id click_p_id c_id 说明: 用户 id 值为 p_id,表示用户点击浏览过 该产品 当前城市 id product_xxx: 字段: p_id p_name 说明: 产品 id 产品名 city_xxx: 字段: c_id area 说明: 城市 id 城市所属地区 2) Spark 中查询 hive 表数据,计算各个地区前三大热门商品(即用户点击量最多的)

好的,这里是 Spark-SQL 操作 hive 数据库中的表的步骤: 1.首先在 Hive 中新建数据库 dbspark_xxx,可以使用以下命令: ``` CREATE DATABASE dbspark_xxx; ``` 2.然后在 dbspark_xxx 数据库中新建以下 3 张表,分别是 user_xxx、product_xxx 和 city_xxx,可以使用以下命令: ``` CREATE TABLE user_xxx (u_id INT, click_p_id INT, c_id INT); CREATE TABLE product_xxx (p_id INT, p_name STRING); CREATE TABLE city_xxx (c_id INT, area STRING); ``` 3.导入数据到这些表中,表数据自由定义,每表数据不少于 10 条记录。 4.在 Spark 中查询 hive 表数据,计算各个地区前三大热门商品(即用户点击量最多的),可以使用以下代码: ```scala // 导入 SparkSession import org.apache.spark.sql.SparkSession // 创建 SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("Spark SQL Hive Example") .enableHiveSupport() .getOrCreate() // 查询 user_xxx、product_xxx 和 city_xxx 表中的数据 val result = spark.sql("SELECT area, p_name, COUNT(*) AS click_count " + "FROM user_xxx " + "JOIN product_xxx ON user_xxx.click_p_id = product_xxx.p_id " + "JOIN city_xxx ON user_xxx.c_id = city_xxx.c_id " + "GROUP BY area, p_name " + "ORDER BY area, click_count DESC") // 计算各个地区前三大热门商品 val top3 = result.rdd.groupBy(row => row.getString(0)) .flatMap{ case (area, rows) => rows.toList.sortBy(_.getLong(2)).reverse.take(3) } // 打印结果 top3.foreach(println) ``` 这段代码会先查询 user_xxx、product_xxx 和 city_xxx 表中的数据,并计算出每个地区每个商品的点击量。然后对结果进行分组,每个地区取前三个点击量最大的商品,最后打印结果。

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