Lebih

Gunakan baris sebagai input ke proses lain dengan python


Saya baru mengenal python dan butuh bantuan. Mencari jawaban saya tetapi tidak tahu apakah saya bahkan menggunakan terminologi yang benar.

Saya memiliki model di mana saya mengulangi melalui baris dan melakukan serangkaian proses pada masing-masing baris. Misalnya kelas fitur dengan 10 fitur dan pada masing-masing dari 10 fitur saya ingin membuat kelas fitur individual... atau... untuk setiap baris buat raster berdasarkan bidang (mis.) ID. Saya mencoba mengubah ini menjadi python karena sejumlah alasan.

Saya menggunakan 10.1 dan kesalahan terjadi pada baris 40 "FeatureClassToFeatureClass" Saya yakin itu gagal karena penggunaan 'baris' yang tidak tepat sebagai input.

Inilah yang saya miliki sejauh ini, tetapi saya tidak dapat membuatnya berfungsi


# Import arcpy module print "Starting… " import arcpy from arcpy import env # Periksa semua lisensi yang diperlukan arcpy.CheckOutExtension("spatial") env.overwriteOutput = True Choosefeatures = "silverclients	rans1.shp " Trans1_shp = "silverclients	rans1.shp" basecldem = "silverclientsasecldem" TEMP = "silverclientsTEMP" Zone3_shp = "silverclientsone2.shp" transarea = "silverclients	ransarea" RegionGRP = "silverclients
egiongrp" ZonalMean = " silverclientszonalmean" ZoneArea = "silverclientszonearea" Transition__n_ = "silverclients	ransition_%n%" I_trans1 = "I_trans1_FID" memilihLayer = arcpy.MakeFeatureLayer_management(selectingfeatures) rows = arcpy.SearchCursor(selectingLayer) #cursor = arcpy.SearchCursor(fc) #row = cursor.next() # while baris: # print(row.getValue(field)) untuk baris dalam baris: arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(row, TEMP, "Zone2.shp", "", "ID "ID" true true false 4 Pendek 0 4 ,Pertama, #,silverclientsProjectsP6968_BaseMineProcessingTEMP	rans1.shp,ID,-1,-1", "") print "Finished PFC 2 FC… " # Proses: Poligon ke Raster arcpy.PolygonToRaster_conversion(Zone3_shp, "ID", ZoneArea, "CELL_CENTER", "NONE", "1") print "Poligon Selesai ke Raster… " # Proses: Ekstrak dengan Mask arcpy.gp.ExtractByMask_sa (basecldem, Zone3_shp, transarea) print "Extract by Mask… " # Proses: Region Group arcpy.gp.RegionGroup_sa(ZoneArea, RegionGRP, "FOUR", "WITHIN", "ADD_LINK", "") print "Finished Region Group… " # Proses: Statistik Zona arcpy.gp.ZonalStatistics_sa(RegionGRP, "VALUE", transarea, ZonalMean, "MEAN", "DATA") print "Statistik Zona Selesai… " # Proses: Raster Calculator arcpy.gp.RasterCalculator_sa("Jika ( "%basecldem%" > ( 0.5 + "%ZonalMean%" ), 0, 1 )", Transition__n_) print "Finished Raster Calcualtor" #row = cursor.next()

Saya pikir kesalahan Anda adalah dengan:

rows = arcpy.SearchCursor(selectingLayer) untuk baris dalam baris: arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(row, TEMP, "Zone2.shp", "", "ID "ID" benar benar salah 4 Pendek 0 4 ,Pertama,#, silverclientsSYNCRUDEProjectsP6968_BaseMineProcessingTEMP	rans1.shp,ID,-1,-1", "")

FeatureClassToFeatureClass mengharapkan sebagai parameter pertamanya:

Kelas fitur atau lapisan fitur yang akan dikonversi.

Anda menyediakannya dengan objek baris (yang Anda beri namabaris) sebagai gantinya. Daripadabaris, jika nama kelas fitur atau lapisan fitur disimpan dalam variabel yang disebutbidangkemudian gunakan:

arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(row.getValue(field), TEMP, "Zone2.shp", "", "ID "ID" true true false 4 Short 0 4 ,First,#,silverclients SYNCRUDEProjectsP6968_BaseMineProcessingTEMP	rans1.shp,ID,-1,-1", "")

tetapi perlu diketahui bahwa kode Anda tidak mengatur variabelbidangmana saja yang bisa saya lihat.

Tergantung pada bagaimana Anda mengaturbidangAnda mungkin perlu menyadari bahwa ListFields mengembalikan daftar objek bidang daripada nama bidang jadibidang.namamungkin dibutuhkan.


baris.getValue(bidang)tidak masuk akal bagi saya. Menuruni jalan itu tidak pernah berhasil. Saya akhirnya menemukan sesuatu yang berhasil:

arcpy.MakeFeatureLayer_management(Caribou, FCView) kursor = arcpy.SearchCursor(FCView) untuk baris dalam kursor: objectid = str(row.getValue("OBJECTID")) arcpy.SelectLayerByAttribute_management(FCView, "NEW_SELECTION", '"OBJECTID"= { }'.format(objectid)) arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(FCView , TEMP, "CARIBOU", "#", FieldMappings2)

Pipa dengan Python

Unix atau Linux tanpa pipa tidak terpikirkan, atau setidaknya, pipa adalah bagian yang sangat penting dari aplikasi Unix dan Linux. Elemen-elemen kecil disatukan dengan menggunakan pipa. Proses dirantai bersama oleh aliran standarnya, yaitu output dari satu proses digunakan sebagai input dari proses lain. Untuk rantai proses seperti ini, yang disebut pipa anonim digunakan.
Konsep pipa dan pipa diperkenalkan oleh Douglas McIlroy, salah satu penulis shell perintah awal, setelah dia memperhatikan bahwa sebagian besar waktu mereka memproses output dari satu program sebagai input ke yang lain. Ken Thompson menambahkan konsep pipa ke sistem operasi UNIX pada tahun 1973. Pipa kemudian telah porting ke sistem operasi lain seperti DOS, OS/2 dan Microsoft Windows juga.

Pipa Bir dengan Python

"99 Bottles of Beer" adalah lagu tradisional di Amerika Serikat dan Kanada. Lagu ini berasal dari bahasa Inggris "Ten Green Bottles". Lagu ini terdiri dari 100 bait, yang sangat mirip. Hanya jumlah botol yang bervariasi. Hanya satu, yaitu ayat keseratus yang sedikit berbeda. Lagu ini sering dinyanyikan dalam perjalanan jauh, karena mudah dihafal, apalagi saat mabuk, dan bisa memakan waktu lama untuk dinyanyikan.

Berikut lirik lagu ini:

Sembilan puluh sembilan botol bir di dinding, Sembilan puluh sembilan botol bir. Ambil satu, bagikan, Sembilan puluh delapan botol bir di dinding.

Ayat berikutnya sama dimulai dengan 98 botol bir. Jadi aturan umumnya adalah, setiap ayat satu botol dikurangi, sampai tidak ada yang tersisa. Lagu biasanya berakhir di sini. Tetapi kami ingin menerapkan versi Aleph-Null (yaitu yang tak terbatas) dari lagu ini dengan syair tambahan:

Tidak ada lagi botol bir di dinding, tidak ada lagi botol bir. Pergi ke toko dan beli lagi, Sembilan puluh sembilan botol bir di dinding.

Lagu ini telah diimplementasikan dalam semua bahasa komputer seperti "Whitespace" atau "Brainfuck". Anda dapat menemukan koleksinya di http://99-bottles-of-beer.net
Kami memprogram varian Aleph-Null dari lagu dengan garpu dan pipa:
Masalah dalam kode di atas adalah bahwa kita atau lebih baik proses induk harus tahu persis berapa banyak byte yang akan dikirim anak setiap kali. Untuk 99 ayat pertama akan menjadi 117 Bytes ( verse = os.read(pipein, 117) ) dan untuk Aleph-Null akan menjadi 128 byte ( verse = os.read(pipein, 128)

Kami memperbaikinya dalam implementasi berikut, di mana kami membaca baris lengkap:

Pipa dua arah

Sekarang kita sampai pada sesuatu yang benar-benar non-alkohol. Ini adalah permainan tebak-tebakan sederhana, yang sering dimainkan oleh anak-anak kecil. Kami ingin mengimplementasikan game ini dengan Pipa dua arah. Ada penjelasan tentang game ini di tutorial kami di bab tentang loop. Diagram berikut menjelaskan aturan main dan cara kami menerapkannya:

Perancang, orang yang merancang angka, harus membayangkan angka antara rentang 1 hingga n. The Guesser memasukkan tebakannya. Perancang menginformasikan pemain, jika nomor ini lebih besar, lebih kecil atau sama dengan nomor rahasia, yaitu nomor yang telah dibuat secara acak. Baik perancang dan penerka menulis hasilnya ke dalam file log, yaitu pembuat.log dan tebakan.log masing-masing.

Ini implementasi lengkapnya:

Dinamakan Pipa, Fifos

Di bawah Unix dan juga di Linux dimungkinkan untuk membuat Pipes, yang diimplementasikan sebagai file.

Pipa ini disebut "pipa bernama" atau kadang-kadang Fifos (First In First Out).

Sebuah proses membaca dari dan menulis ke pipa seperti itu seolah-olah itu adalah file biasa. Terkadang lebih dari satu proses menulis ke pipa seperti itu tetapi hanya satu proses yang membaca darinya.

Contoh berikut mengilustrasikan kasus, di mana satu proses (proses anak) menulis ke pipa dan proses lain (proses induk) membaca dari pipa ini.


Format kursus

Sebagian besar kursus ini akan dihabiskan di depan komputer untuk belajar memprogram dalam bahasa Python dan mengerjakan latihan. Selama Pengajaran Periode I, proses Automating GIS dan mata kuliah Pengantar Geologi Kuantitatif akan bertemu bersama dan fokus untuk mempelajari konsep dasar pemrograman menggunakan bahasa pemrograman Python.

Latihan komputer akan fokus pada pengembangan keterampilan pemrograman dasar menggunakan bahasa Python dan menerapkan keterampilan tersebut ke berbagai masalah. Latihan khas akan melibatkan pengenalan singkat diikuti dengan tugas berbasis komputer topikal. Di akhir latihan, Anda mungkin diminta untuk mengirimkan jawaban atas pertanyaan yang relevan, beberapa plot terkait, dan/atau kode Python yang telah Anda tulis atau gunakan. Anda didorong untuk berdiskusi dan bekerja sama dengan siswa lain tentang latihan laboratorium, namun ringkasan ringkasan laboratorium yang Anda kirimkan harus diselesaikan secara individual dan harus dengan jelas mencerminkan pekerjaan Anda sendiri.


Gunakan baris sebagai input untuk proses lain dengan python - Sistem Informasi Geografis

Itu kisi-kisi manajer geometri menempatkan widget dalam tabel 2 dimensi. Widget master dibagi menjadi beberapa baris dan kolom, dan setiap "sel" di tabel yang dihasilkan dapat menampung widget.
Itu kisi-kisi manager adalah yang paling fleksibel dari manajer geometri di Tkinter. Jika Anda tidak ingin mempelajari bagaimana dan kapan menggunakan ketiga manajer, Anda setidaknya harus mempelajari yang satu ini.

Perhatikan contoh berikut –

Membuat tata letak ini menggunakan Pak manajer mungkin, tetapi dibutuhkan sejumlah widget bingkai ekstra, dan banyak pekerjaan untuk membuat semuanya terlihat bagus. Jika Anda menggunakan pengelola kisi, Anda hanya perlu satu panggilan per widget untuk mengatur semuanya dengan benar.

Menggunakan kisi-kisi manajer itu mudah. Cukup buat widget, dan gunakan kisi-kisi metode untuk memberi tahu manajer di baris dan kolom mana untuk menempatkannya. Anda tidak perlu menentukan ukuran kisi terlebih dahulu, pengelola secara otomatis menentukannya dari widget di dalamnya.


Astaga, malam ini kamu sedang dimanjakan!

Apakah mungkin aplikasi lain yang berjalan di OS membaca penekanan tombol yang digunakan aplikasi saya?

Bagaimana dengan peristiwa mouse dan pegangan jendela?

Benar. Pemrosesan pesan Windows sangat rumit. Ini bekerja sedikit seperti ini:

dan seterusnya. Pada dasarnya, fungsi ini terus dipanggil untuk setiap pesan yang dimiliki sistem grafis untuk aplikasi Anda. Setiap jenis pesan yang berbeda diidentifikasi oleh msg , dan hwnd memberi Anda pegangan jendela Anda. Informasi untuk setiap jenis perintah disimpan di wparam dan lparam atau kombinasinya.

Ternyata ada banyak sekali Teknik API Hooking di Windows. Kabar baiknya adalah bahwa salah satunya adalah SetWindowsHookEx() yang memungkinkan Anda untuk memasukkan handler Anda sendiri ke dalam pipa pesan aplikasi lain dan, yah, mencuri pesan mereka. Itu segalanya - setiap tombol ditekan, setiap menu, setiap mengubah ukuran, membuat, menghancurkan, memindahkan mouse, menggambar ulang, keydown, keyup dll yang terjadi pada Window itu.

Ada cara lain untuk mengundang diri Anda sendiri - gunakan Injeksi DLL untuk memasukkan kode Anda ke ruang alamat proses dan kemudian ubah kode yang sedang berjalan.

Semua ini tidak mudah, tetapi pasti mungkin

Sekarang, Anda ingin tahu tentang pertahanan. Nah, UIPI, atau Isolasi Privilege Antarmuka Pengguna, adalah salah satu pertahanan tersebut. Tingkat hak istimewa proses (atau Tingkat Integritas Wajib) mengontrol apa yang dapat dilakukan proses lain sebagai proses itu. Vista menggunakan trik ini untuk mengisolasi aplikasi tertentu dari satu sama lain. Selanjutnya Stasiun Jendela, Desktop, dan Sesi. Tahukah Anda bahwa ketika Anda mendapatkan dialog UAC itu, Anda sebenarnya menjalankan desktop yang terpisah dan consent.exe mengambil tangkapan layar desktop Anda dan menempelkannya sebagai latar belakang untuk desktop baru?

Kembali sedikit. Anda dapat memiliki beberapa desktop per stasiun Window dan, coba tebak? Baik:

Windows di dalam OS Windows adalah anak-anak dari objek Desktop.

Jadi itu berarti jika Anda membuat desktop terpisah untuk menjalankan aplikasi Anda dan menangani objek di desktop utama tidak muncul di sini. Windows menggunakan ini untuk melindungi logon, layar kunci, layar UAC. Ini juga digunakan oleh saya dalam produk yang saya kembangkan, dan digunakan oleh KeePass.

Fitur-fitur ini sangat penting untuk Vista/Windows 7 dan sepertinya tidak akan hilang. Untuk memanfaatkannya sebaik-baiknya, biarkan UAC dihidupkan dan mungkin baca ini.

Sekarang, Mac OS X. Penafian: Saya hanya tahu sedikit tentang tumpukan OS X, tetapi saya akrab dengan Linux/X Server. Linux semakin bergerak menuju sistem tipe RBAC/MAC dengan pengenalan kemampuan posix daripada setuid bit dan sejenisnya. Namun, dalam mengimplementasikan SELinux di X, para pengembang menghadapi hambatan. X pada dasarnya menjalankan servernya (desktop) sebagai root (seharusnya mengirimi Anda sinyal peringatan) dan aplikasi desktop (klien) terhubung secara lokal dan mengirimkan tidak lebih dari cookie. Lihat otorisasi X.

Pada dasarnya, X beroperasi melalui beberapa jenis transportasi, membuat tindakan Anda setidaknya dapat diendus oleh orang luar jika enkripsi tidak digunakan. Pertama, kernel Linux mungkin hanya memberi Anda izin untuk menangkap keystroke dengan ioperm() . Jika gagal, jika Anda memiliki cookie ajaib, Anda dapat menggunakannya untuk terhubung ke server X dan menjalankan segala macam perintah. Ini membutuhkan pengaturan yang cerdik, tentu saja, tetapi itu layak.

Dalam hal menambahkan isolasi antara klien dan server, XACE adalah setara SELinux.

Sekarang, bagaimana ini berlaku untuk Mac OS X? Yah, tidak banyak - tampaknya, X11 sudah usang atau semacamnya. Bagaimanapun, secara internal, Mac OS X menggunakan mesin renderingnya sendiri dan kode Windowingnya sendiri (Cocoa). Ternyata dengan beberapa penggalian Anda dapat mencegat pesan di Mac OS X juga. Kakao adalah API desktop di bawahnya menggunakan sesuatu yang disebut Kuarsa yang juga mendukung ketukan (sumber).

Saya tidak sepenuhnya berpengalaman tentang bagaimana semua ini bekerja - namun, saya membayangkan itu datang untuk mendapatkan hak istimewa yang sesuai dan hanya membuat panggilan yang tepat. Mac OS X menggunakan objek Unix Shared, sehingga mekanisme panggilan baliknya pada dasarnya akan menggunakan pointer fungsi. Saya tidak yakin batasan hak istimewa apa yang ada.

Jika ada yang tahu lebih banyak tentang OS X, jangan ragu untuk mengambil apa yang saya katakan dan kembangkan dalam jawaban Anda sendiri :)


Ringkasan

Dalam proyek ilmu data Python ini, kami memahami tentang chatbots dan menerapkan versi pembelajaran mendalam dari chatbot di Python yang akurat. Anda dapat menyesuaikan data sesuai dengan kebutuhan bisnis dan melatih chatbot dengan sangat akurat. Chatbots digunakan di mana-mana dan semua bisnis berharap untuk menerapkan bot dalam alur kerja mereka.

Saya harap Anda akan berlatih dengan menyesuaikan chatbot Anda sendiri menggunakan Python dan jangan lupa untuk menunjukkan kepada kami pekerjaan Anda. Dan, jika Anda merasa artikel ini bermanfaat, bagikan proyek ini dengan teman dan kolega Anda.

Apakah Anda menyukai artikel ini? Jika Ya, tolong beri DataFlair 5 Bintang di Google | Facebook


Operasi pada streaming DataFrames/Dataset

Anda dapat menerapkan semua jenis operasi pada streaming DataFrames/Datasets – mulai dari operasi yang tidak diketik, seperti SQL (misalnya pilih , di mana , groupBy ), hingga operasi seperti RDD yang diketik (misalnya map , filter , flatMap ). Lihat panduan pemrograman SQL untuk lebih jelasnya. Mari kita lihat beberapa contoh operasi yang dapat Anda gunakan.

Operasi Dasar - Seleksi, Proyeksi, Agregasi

Sebagian besar operasi umum pada DataFrame/Dataset didukung untuk streaming. Beberapa operasi yang tidak didukung akan dibahas nanti di bagian ini.

Anda juga dapat mendaftarkan DataFrame/Dataset streaming sebagai tampilan sementara dan kemudian menerapkan perintah SQL di atasnya.

Catatan, Anda dapat mengidentifikasi apakah DataFrame/Dataset memiliki data streaming atau tidak dengan menggunakan df.isStreaming .

Anda mungkin ingin memeriksa rencana kueri kueri, karena Spark dapat menyuntikkan operasi stateful selama interpretasi pernyataan SQL terhadap dataset streaming. Setelah operasi stateful dimasukkan ke dalam rencana kueri, Anda mungkin perlu memeriksa kueri Anda dengan pertimbangan dalam operasi stateful. (mis. mode keluaran, tanda air, pemeliharaan ukuran penyimpanan status, dll.)

Operasi Jendela pada Waktu Acara

Agregasi melalui jendela waktu peristiwa geser sangat mudah dengan Streaming Terstruktur dan sangat mirip dengan agregasi yang dikelompokkan. Dalam agregasi yang dikelompokkan, nilai agregat (misalnya jumlah) dipertahankan untuk setiap nilai unik di kolom pengelompokan yang ditentukan pengguna. Dalam kasus agregasi berbasis jendela, nilai agregat dipertahankan untuk setiap jendela waktu kejadian dari suatu baris. Mari kita memahami ini dengan sebuah ilustrasi.

Bayangkan contoh cepat kami dimodifikasi dan aliran sekarang berisi garis bersama dengan waktu ketika garis dibuat. Alih-alih menjalankan jumlah kata, kami ingin menghitung kata dalam jendela 10 menit, memperbarui setiap 5 menit. Artinya, jumlah kata dalam kata yang diterima antara jendela 10 menit 12:00 - 12:10, 12:05 - 12:15, 12:10 - 12:20, dll. Perhatikan bahwa 12:00 - 12:10 berarti data yang tiba setelah pukul 12:00 tetapi sebelum pukul 12:10. Sekarang, perhatikan sebuah kata yang diterima pada 12:07. Kata ini harus menambah jumlah yang sesuai dengan dua jendela 12:00 - 12:10 dan 12:05 - 12:15. Jadi hitungan akan diindeks oleh keduanya, kunci pengelompokan (yaitu kata) dan jendela (dapat dihitung dari waktu kejadian).

Tabel hasil akan terlihat seperti berikut ini.

Karena windowing ini mirip dengan pengelompokan, dalam kode, Anda dapat menggunakan operasi groupBy() dan window() untuk mengekspresikan agregasi berjendela. Anda dapat melihat kode lengkap untuk contoh di bawah ini di Scala/Java/Python.

Penanganan Data Terlambat dan Watermarking

Sekarang pertimbangkan apa yang terjadi jika salah satu peristiwa datang terlambat ke aplikasi. Misalnya, kata yang dihasilkan pada 12:04 (yaitu waktu acara) dapat diterima oleh aplikasi pada 12:11. Aplikasi harus menggunakan waktu 12:04 alih-alih 12:11 untuk memperbarui hitungan lama untuk jendela 12:00 - 12:10 . Ini terjadi secara alami dalam pengelompokan berbasis jendela kami – Streaming Terstruktur dapat mempertahankan status perantara untuk agregat parsial untuk jangka waktu yang lama sehingga data yang terlambat dapat memperbarui agregat jendela lama dengan benar, seperti yang diilustrasikan di bawah.

Namun, untuk menjalankan kueri ini selama berhari-hari, sistem perlu mengikat jumlah status dalam memori menengah yang terakumulasi. Ini berarti sistem perlu mengetahui kapan agregat lama dapat dihapus dari status dalam memori karena aplikasi tidak akan menerima data terlambat untuk agregat itu lagi. Untuk mengaktifkan ini, di Spark 2.1, kami telah memperkenalkan tanda air, yang memungkinkan mesin secara otomatis melacak waktu peristiwa saat ini dalam data dan berupaya membersihkan status lama yang sesuai. Anda dapat menentukan tanda air kueri dengan menentukan kolom waktu peristiwa dan ambang batas tentang seberapa lambat data diharapkan dalam hal waktu peristiwa. Untuk jendela tertentu yang berakhir pada waktu T , mesin akan mempertahankan statusnya dan mengizinkan data yang terlambat memperbarui statusnya hingga (waktu kejadian maksimum yang dilihat oleh engine - ambang batas terlambat > T) . Dengan kata lain, data yang terlambat dalam ambang batas akan digabungkan, tetapi data yang lebih lambat dari ambang batas akan mulai dihapus (lihat nanti di bagian untuk jaminan yang tepat). Mari kita memahami ini dengan sebuah contoh. Kita dapat dengan mudah mendefinisikan watermarking pada contoh sebelumnya menggunakan withWatermark() seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

Dalam contoh ini, kami mendefinisikan tanda air kueri pada nilai kolom “timestamp”, dan juga mendefinisikan 󈫺 menit” sebagai ambang batas seberapa terlambat data diizinkan. Jika kueri ini dijalankan dalam mode Perbarui keluaran (dibahas nanti di bagian Mode Keluaran), mesin akan terus memperbarui jumlah jendela di Tabel Hasil hingga jendela lebih tua dari tanda air, yang tertinggal di belakang waktu acara saat ini di kolom & #8220stempel waktu” selama 10 menit. Berikut adalah ilustrasinya.

Seperti yang ditunjukkan dalam ilustrasi, waktu kejadian maksimum yang dilacak oleh mesin adalah is garis putus-putus biru, dan tanda air ditetapkan sebagai (waktu acara maksimum - '10 menit') di awal setiap pemicu adalah garis merah. Misalnya, ketika mesin mengamati data (12:14, anjing) , itu menetapkan tanda air untuk pemicu berikutnya sebagai 12:04 . Tanda air ini memungkinkan engine mempertahankan status antara selama 10 menit tambahan untuk memungkinkan penghitungan data yang terlambat. Misalnya, data (12:09, cat) rusak dan terlambat, dan jatuh di windows 12:00 - 12:10 dan 12:05 - 12:15 . Karena, masih di depan tanda air 12:04 di pelatuk, mesin masih mempertahankan penghitungan perantara sebagai status dan memperbarui jumlah jendela terkait dengan benar. Namun, ketika tanda air diperbarui ke 12:11 , status perantara untuk jendela (12:00 - 12:10) dihapus, dan semua data berikutnya (misalnya (12:04, keledai) ) dianggap “terlambat&# 8221 dan karena itu diabaikan. Perhatikan bahwa setelah setiap pemicu, jumlah yang diperbarui (yaitu baris ungu) ditulis untuk tenggelam sebagai output pemicu, seperti yang ditentukan oleh mode Pembaruan.

Beberapa sink (mis. file) mungkin tidak mendukung pembaruan terperinci yang diperlukan Mode Pembaruan. Untuk bekerja dengan mereka, kami juga mendukung Mode Penambahan, di mana hanya hitungan akhir ditulis untuk tenggelam. Ini diilustrasikan di bawah ini.

Perhatikan bahwa menggunakan withWatermark pada Dataset non-streaming tidak boleh dilakukan. Karena tanda air seharusnya tidak memengaruhi kueri batch apa pun, kami akan mengabaikannya secara langsung.

Mirip dengan Mode Pembaruan sebelumnya, mesin mempertahankan jumlah perantara untuk setiap jendela. Namun, jumlah parsial tidak diperbarui ke Tabel Hasil dan tidak ditulis untuk tenggelam. Mesin menunggu 󈫺 menit” untuk penghitungan tanggal akhir, lalu menurunkan tanda air jendela <, dan menambahkan penghitungan akhir ke Tabel Hasil/sink. Misalnya, hitungan akhir jendela 12:00 - 12:10 ditambahkan ke Tabel Hasil hanya setelah tanda air diperbarui ke 12:11 .

Kondisi watermarking untuk membersihkan keadaan agregasi

Penting untuk dicatat bahwa kondisi berikut harus dipenuhi agar watermarking membersihkan status dalam kueri agregasi: (mulai Spark 2.1.1, dapat berubah di masa mendatang).

Mode keluaran harus Tambah atau Perbarui. Mode lengkap membutuhkan semua data agregat untuk dipertahankan, dan karenanya tidak dapat menggunakan tanda air untuk menjatuhkan status perantara. Lihat bagian Mode Output untuk penjelasan rinci tentang semantik setiap mode output.

Agregasi harus memiliki kolom waktu peristiwa, atau jendela pada kolom waktu peristiwa.

withWatermark harus dipanggil pada kolom yang sama dengan kolom cap waktu yang digunakan dalam agregat. Misalnya, df.withWatermark("time", "1 min").groupBy("time2").count() tidak valid dalam mode Tambahkan output, karena watermark didefinisikan pada kolom yang berbeda dari kolom agregasi.

withWatermark harus dipanggil sebelum agregasi agar detail tanda air dapat digunakan. Misalnya, df.groupBy("time").count().withWatermark("time", "1 min") tidak valid dalam mode Tambahkan output.

Jaminan Semantik dari Agregasi dengan Watermarking

Penundaan tanda air (ditetapkan dengan tanda air) selama 𔄚 jam” menjamin bahwa mesin tidak akan pernah kehilangan data apa pun yang tertunda kurang dari 2 jam. Dengan kata lain, data apa pun yang tertinggal kurang dari 2 jam (dalam hal waktu kejadian) data terbaru yang diproses hingga saat itu dijamin akan diagregasi.

Namun, jaminannya ketat hanya dalam satu arah. Data yang tertunda lebih dari 2 jam tidak dijamin akan hilang, mungkin atau mungkin tidak dikumpulkan. Semakin tertunda datanya, semakin kecil kemungkinan mesin akan memprosesnya.

Gabung Operasi

Streaming Terstruktur mendukung penggabungan Dataset/DataFrame streaming dengan Dataset/DataFrame statis serta Dataset/DataFrame streaming lainnya. Hasil streaming join dihasilkan secara bertahap, mirip dengan hasil streaming agregasi di bagian sebelumnya. Di bagian ini kita akan mengeksplorasi jenis gabungan (yaitu bagian dalam, luar, semi, dll.) yang didukung dalam kasus di atas. Perhatikan bahwa di semua jenis gabungan yang didukung, hasil penggabungan dengan Dataset/DataFrame streaming akan sama persis seperti jika dengan Dataset/DataFrame statis yang berisi data yang sama di aliran.

Gabungan aliran-statis

Sejak diperkenalkan di Spark 2.0, Streaming Terstruktur telah mendukung penggabungan (penggabungan dalam dan beberapa jenis penggabungan luar) antara streaming dan DataFrame/Dataset statis. Berikut adalah contoh sederhana.

Perhatikan bahwa gabungan aliran-statis tidak stateful, jadi tidak diperlukan manajemen status. Namun, beberapa jenis sambungan luar statis aliran belum didukung. Ini tercantum di akhir bagian Gabung ini.

Gabung aliran-aliran

Di Spark 2.3, kami telah menambahkan dukungan untuk gabungan streaming-aliran, yaitu, Anda dapat menggabungkan dua Dataset/DataFrame streaming. Tantangan dalam menghasilkan hasil gabungan antara dua aliran data adalah bahwa, pada setiap titik waktu, tampilan kumpulan data tidak lengkap untuk kedua sisi gabungan sehingga lebih sulit untuk menemukan kecocokan antara input. Setiap baris yang diterima dari satu aliran input dapat dicocokkan dengan baris mana pun di masa mendatang, yang belum diterima dari aliran input lainnya. Oleh karena itu, untuk kedua aliran input, kami menyangga input sebelumnya sebagai status streaming, sehingga kami dapat mencocokkan setiap input di masa mendatang dengan input sebelumnya dan dengan demikian menghasilkan hasil gabungan. Selain itu, mirip dengan agregasi streaming, kami secara otomatis menangani data yang terlambat, tidak sesuai pesanan, dan dapat membatasi status menggunakan tanda air. Mari kita bahas berbagai jenis gabungan aliran-aliran yang didukung dan cara menggunakannya.

Inner Join dengan Watermarking opsionaloptional

Gabungan dalam pada semua jenis kolom bersama dengan segala jenis kondisi bergabung didukung. Namun, saat streaming berjalan, ukuran status streaming akan terus bertambah tanpa batas karena semua input masa lalu harus disimpan karena input baru dapat cocok dengan input apa pun dari masa lalu. Untuk menghindari keadaan tak terbatas, Anda harus menentukan kondisi gabungan tambahan sedemikian rupa sehingga input lama tanpa batas tidak dapat dicocokkan dengan input di masa mendatang dan oleh karena itu dapat dihapus dari status. Dengan kata lain, Anda harus melakukan langkah-langkah tambahan berikut dalam bergabung.

Tentukan penundaan tanda air pada kedua input sehingga mesin tahu seberapa tertunda inputnya (mirip dengan agregasi streaming)

Tetapkan batasan pada waktu peristiwa di kedua input sehingga mesin dapat mengetahui kapan baris lama dari satu input tidak akan diperlukan (yaitu tidak akan memenuhi batasan waktu) untuk kecocokan dengan input lainnya. Batasan ini dapat didefinisikan dalam salah satu dari dua cara.

Kondisi gabungan rentang waktu (mis. JOIN ON leftWaktu ANTARA rightTime AND rightTime + INTERVAL 1 HOUR ),

Gabung di jendela waktu peristiwa (mis. JOIN ON leftTimeWindow = rightTimeWindow ).

Mari kita pahami ini dengan sebuah contoh.

Katakanlah kita ingin menggabungkan aliran tayangan iklan (ketika iklan ditampilkan) dengan aliran lain klik pengguna pada iklan untuk berkorelasi ketika tayangan menghasilkan klik yang dapat dimonetisasi. Untuk mengizinkan pembersihan status dalam gabungan aliran-aliran ini, Anda harus menentukan penundaan penandaan air dan batasan waktu sebagai berikut.

Penundaan tanda air: Katakanlah, tayangan dan klik yang sesuai dapat terlambat/tidak berurutan dalam waktu peristiwa paling lama 2 dan 3 jam, masing-masing.

Kondisi rentang waktu peristiwa: Katakanlah, klik dapat terjadi dalam rentang waktu 0 detik hingga 1 jam setelah tayangan yang sesuai.

Kodenya akan terlihat seperti ini.

Jaminan Semantik dari Stream-stream Inner Bergabung dengan Watermarking

Ini mirip dengan jaminan yang diberikan oleh watermarking pada agregasi. Penundaan tanda air 𔄚 jam” menjamin bahwa mesin tidak akan pernah kehilangan data apa pun yang tertunda kurang dari 2 jam. Tetapi data yang tertunda lebih dari 2 jam mungkin diproses atau tidak.

Gabungan Luar dengan Watermarking

Sementara watermark + batasan waktu peristiwa adalah opsional untuk gabungan dalam, untuk gabungan luar harus ditentukan. Ini karena untuk menghasilkan hasil NULL di outer join, mesin harus tahu kapan baris input tidak akan cocok dengan apa pun di masa mendatang. Oleh karena itu, batasan watermark + event-time harus ditentukan untuk menghasilkan hasil yang benar. Oleh karena itu, kueri dengan outer-join akan terlihat seperti contoh monetisasi iklan sebelumnya, kecuali bahwa akan ada parameter tambahan yang menetapkannya sebagai outer-join.

Jaminan Semantik dari Stream-stream Outer Bergabung dengan Watermarking

Penggabungan luar memiliki jaminan yang sama dengan penyambungan dalam mengenai penundaan tanda air dan apakah data akan dihapus atau tidak.

Peringatan

Ada beberapa karakteristik penting yang perlu diperhatikan mengenai bagaimana hasil luar dihasilkan.

Hasil outer NULL akan dibangkitkan dengan delay yang bergantung pada delay watermark yang ditentukan dan kondisi time range. Ini karena mesin harus menunggu selama itu untuk memastikan tidak ada pertandingan dan tidak akan ada lagi pertandingan di masa depan.

Dalam implementasi saat ini di mesin micro-batch, tanda air dimajukan di akhir micro-batch, dan micro-batch berikutnya menggunakan tanda air yang diperbarui untuk membersihkan keadaan dan mengeluarkan hasil luar. Karena kami memicu batch mikro hanya ketika ada data baru yang akan diproses, pembuatan hasil luar mungkin tertunda jika tidak ada data baru yang diterima di aliran. Singkatnya, jika salah satu dari dua aliran input yang digabungkan tidak menerima data untuk sementara waktu, output luar (keduanya, kiri atau kanan) mungkin tertunda.

Semi Bergabung dengan Watermarking

Semi join mengembalikan nilai dari sisi kiri relasi yang memiliki kecocokan dengan kanan. Hal ini juga disebut sebagai kiri semi bergabung. Serupa dengan outer join, watermark + batasan waktu kejadian harus ditentukan untuk semi join. Ini untuk mengusir baris input yang tidak cocok di sisi kiri, mesin harus tahu kapan baris input di sisi kiri tidak akan cocok dengan apa pun di sisi kanan di masa depan.

Jaminan Semantik dari Stream-stream Semi Bergabung dengan Watermarking

Semi join memiliki jaminan yang sama dengan inner join mengenai penundaan watermark dan apakah data akan di-drop atau tidak.

Matriks dukungan untuk bergabung dalam kueri streaming
Masukan Kiri Masukan Kanan Gabung Jenis
Statis Statis Semua jenis Didukung, karena tidak pada data streaming meskipun dapat hadir dalam permintaan streaming
Aliran Statis Batin Didukung, tidak stateful
Kiri Luar Didukung, tidak stateful
Luar Kanan Tidak didukung
Luar Penuh Tidak didukung
Semi Kiri Didukung, tidak stateful
Statis Aliran Batin Didukung, tidak stateful
Kiri Luar Tidak didukung
Luar Kanan Didukung, tidak stateful
Luar Penuh Tidak didukung
Semi Kiri Tidak didukung
Aliran Aliran Batin Didukung, secara opsional tentukan tanda air di kedua sisi + batasan waktu untuk pembersihan negara
Kiri Luar Didukung secara kondisional, harus menentukan tanda air di kanan + batasan waktu untuk hasil yang benar, secara opsional tentukan tanda air di sebelah kiri untuk semua pembersihan negara
Luar Kanan Didukung secara kondisional, harus menentukan tanda air di sebelah kiri + batasan waktu untuk hasil yang benar, secara opsional tentukan tanda air di sebelah kanan untuk semua pembersihan negara bagian
Luar Penuh Didukung secara kondisional, harus menentukan tanda air di satu sisi + batasan waktu untuk hasil yang benar, secara opsional menentukan tanda air di sisi lain untuk semua pembersihan negara
Semi Kiri Didukung secara kondisional, harus menentukan tanda air di kanan + batasan waktu untuk hasil yang benar, secara opsional tentukan tanda air di sebelah kiri untuk semua pembersihan negara

Detail tambahan tentang gabungan yang didukung:

Joins can be cascaded, that is, you can do df1.join(df2, . ).join(df3, . ).join(df4, . ) .

As of Spark 2.4, you can use joins only when the query is in Append output mode. Other output modes are not yet supported.

As of Spark 2.4, you cannot use other non-map-like operations before joins. Here are a few examples of what cannot be used.

Cannot use streaming aggregations before joins.

Cannot use mapGroupsWithState and flatMapGroupsWithState in Update mode before joins.

Streaming Deduplication

You can deduplicate records in data streams using a unique identifier in the events. This is exactly same as deduplication on static using a unique identifier column. The query will store the necessary amount of data from previous records such that it can filter duplicate records. Similar to aggregations, you can use deduplication with or without watermarking.

With watermark - If there is an upper bound on how late a duplicate record may arrive, then you can define a watermark on an event time column and deduplicate using both the guid and the event time columns. The query will use the watermark to remove old state data from past records that are not expected to get any duplicates any more. This bounds the amount of the state the query has to maintain.

Without watermark - Since there are no bounds on when a duplicate record may arrive, the query stores the data from all the past records as state.

Policy for handling multiple watermarks

A streaming query can have multiple input streams that are unioned or joined together. Each of the input streams can have a different threshold of late data that needs to be tolerated for stateful operations. You specify these thresholds using withWatermarks("eventTime", delay) on each of the input streams. For example, consider a query with stream-stream joins between inputStream1 and inputStream2 .

While executing the query, Structured Streaming individually tracks the maximum event time seen in each input stream, calculates watermarks based on the corresponding delay, and chooses a single global watermark with them to be used for stateful operations. By default, the minimum is chosen as the global watermark because it ensures that no data is accidentally dropped as too late if one of the streams falls behind the others (for example, one of the streams stops receiving data due to upstream failures). In other words, the global watermark will safely move at the pace of the slowest stream and the query output will be delayed accordingly.

However, in some cases, you may want to get faster results even if it means dropping data from the slowest stream. Since Spark 2.4, you can set the multiple watermark policy to choose the maximum value as the global watermark by setting the SQL configuration spark.sql.streaming.multipleWatermarkPolicy to max (default is min ). This lets the global watermark move at the pace of the fastest stream. However, as a side effect, data from the slower streams will be aggressively dropped. Hence, use this configuration judiciously.

Arbitrary Stateful Operations

Many usecases require more advanced stateful operations than aggregations. For example, in many usecases, you have to track sessions from data streams of events. For doing such sessionization, you will have to save arbitrary types of data as state, and perform arbitrary operations on the state using the data stream events in every trigger. Since Spark 2.2, this can be done using the operation mapGroupsWithState and the more powerful operation flatMapGroupsWithState . Both operations allow you to apply user-defined code on grouped Datasets to update user-defined state. For more concrete details, take a look at the API documentation (Scala/Java) and the examples (Scala/Java).

Though Spark cannot check and force it, the state function should be implemented with respect to the semantics of the output mode. For example, in Update mode Spark doesn’t expect that the state function will emit rows which are older than current watermark plus allowed late record delay, whereas in Append mode the state function can emit these rows.

Unsupported Operations

There are a few DataFrame/Dataset operations that are not supported with streaming DataFrames/Datasets. Some of them are as follows.

Multiple streaming aggregations (i.e. a chain of aggregations on a streaming DF) are not yet supported on streaming Datasets.

Limit and take the first N rows are not supported on streaming Datasets.

Distinct operations on streaming Datasets are not supported.

Sorting operations are supported on streaming Datasets only after an aggregation and in Complete Output Mode.

Few types of outer joins on streaming Datasets are not supported. See the support matrix in the Join Operations section for more details.

In addition, there are some Dataset methods that will not work on streaming Datasets. They are actions that will immediately run queries and return results, which does not make sense on a streaming Dataset. Rather, those functionalities can be done by explicitly starting a streaming query (see the next section regarding that).

count() - Cannot return a single count from a streaming Dataset. Instead, use ds.groupBy().count() which returns a streaming Dataset containing a running count.

foreach() - Instead use ds.writeStream.foreach(. ) (see next section).

show() - Instead use the console sink (see next section).

If you try any of these operations, you will see an AnalysisException like “operation XYZ is not supported with streaming DataFrames/Datasets”. While some of them may be supported in future releases of Spark, there are others which are fundamentally hard to implement on streaming data efficiently. For example, sorting on the input stream is not supported, as it requires keeping track of all the data received in the stream. This is therefore fundamentally hard to execute efficiently.

Limitation of global watermark

In Append mode, if a stateful operation emits rows older than current watermark plus allowed late record delay, they will be “late rows” in downstream stateful operations (as Spark uses global watermark). Note that these rows may be discarded. This is a limitation of a global watermark, and it could potentially cause a correctness issue.

Spark will check the logical plan of query and log a warning when Spark detects such a pattern.

Any of the stateful operation(s) after any of below stateful operations can have this issue:

  • streaming aggregation in Append mode
  • stream-stream outer join
  • mapGroupsWithState and flatMapGroupsWithState in Append mode (depending on the implementation of the state function)

As Spark cannot check the state function of mapGroupsWithState / flatMapGroupsWithState , Spark assumes that the state function emits late rows if the operator uses Append mode.

Spark provides two ways to check the number of late rows on stateful operators which would help you identify the issue:

  1. On Spark UI: check the metrics in stateful operator nodes in query execution details page in SQL tab
  2. On Streaming Query Listener: check “numRowsDroppedByWatermark” in “stateOperators” in QueryProcessEvent.

Please note that “numRowsDroppedByWatermark” represents the number of “dropped” rows by watermark, which is not always same as the count of “late input rows” for the operator. It depends on the implementation of the operator - e.g. streaming aggregation does pre-aggregate input rows and checks the late inputs against pre-aggregated inputs, hence the number is not same as the number of original input rows. You’d like to just check the fact whether the value is zero or non-zero.

There’s a known workaround: split your streaming query into multiple queries per stateful operator, and ensure end-to-end exactly once per query. Ensuring end-to-end exactly once for the last query is optional.


Sometimes, an application requires an arbitrary matrix, or a matrix with specific properties. For instance, the a (3 imes 3) identity matrix (mathbf) can be created using

Similarly, matrices of zeros or ones are also easy:

Sometimes, a matrix with arbitrary constants is useful. SymPy doesn’t appear to have that as a built-in function, so here’s my attempt:

Here, the exec function is exploited to do some on-the-fly symbol generation and assignments–pretty nifty stuff.