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每天学一点Scala之apply方法

apply方法一般什么地方出现 此方法一般在伴生对象中实现的 目的: 改变了创建伴生类实例的方式,不再通过new的方式,而是直接使用类名()的方式,scala底层会隐式的调用apply方法 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 package com.xej.learning.apply /** *apply方法:就是创建对象时,不再使用new的形式,而是直接使用了类名()的形式 */ private [apply] class Storm object Storm{ //创建伴生类的对象时,会隐式的调用这个的 def apply : Storm = new Storm() } private [apply] class Kafka( val name : String) object Kafka{ //由于伴生类的主构造器是有参数的, //因此,这里,也必须有参数的 def apply(name : String) : Kafka = new Kafka(name) } object ...

Apache Spark 2.2中基于成本的优化器(CBO)(转载)

Apache Spark 2.2最近引入了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基(cardinality)、唯一值的数量、空值、最大最小值、平均/最大长度,等等)来改进查询类作业的执行计划。均衡这些作业帮助Spark在选取最优查询计划时做出更好决定。这些优化的例子包括在做hash-join时选择正确的一方建hash,选择正确的join类型(广播hash join和全洗牌hash-join)或调整多路join的顺序,等等) 在该博客中,我们将深入讲解Spark的基于成本的优化器(CBO)并讨论Spark是如何收集并存储这些数据、优化查询,并在压力测试查询中展示所带来的性能影响。 一个启发性的例子 在Spark2.2核心,Catalyst优化器是一个统一的库,用于将查询计划表示成多颗树并依次使用多个优化规则来变换他们。大部门优化规则都基于启发式,例如,他们只负责查询的结构且不关心要处理数据的属性,这样严重限制了他们的可用性。让我们用一个简单的例子来演示。考虑以下的查询,该查询过滤大小为500GB的t1表并与另一张大小为20GB的t2表做join操作。...

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