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SQL context available as sqlContext.

scala> var myVar : String = "Foo"
myVar: String = Foo

scala> val myVal : String = "Foo"
myVal: String = Foo

scala> var myVar : String = "Foo1"
myVar: String = Foo1

scala> myVal="aa"
<console>:27: error: reassignment to val
         myVal="aa"
              ^

scala> myVal="aa";
<console>:27: error: reassignment to val
         myVal="aa";
              ^

scala> myVal="Foo";
<console>:27: error: reassignment to val
         myVal="Foo";
              ^

scala> myVar="jack"
myVar: String = jack

scala> var myVar = 10;
myVar: Int = 10

scala> val myVal = "Hello, Scala!";
myVal: String = Hello, Scala!

scala> val (myVar1: Int, myVar2: String) = Pair(40, "Foo")
myVar1: Int = 40
myVar2: String = Foo

scala> val jack: (myVar1: Int, myVar2: String) = Pair(40, "Foo")
<console>:1: error: ')' expected but ':' found.
       val jack: (myVar1: Int, myVar2: String) = Pair(40, "Foo")
                        ^

scala> val jack: (myVar1: Int, myVar2: String) = Pair(40, "Foo")
<console>:1: error: ')' expected but ':' found.
       val jack: (myVar1: Int, myVar2: String) = Pair(40, "Foo")
                        ^

scala> val (myVar1, myVar2) = Pair(40, "Foo")
myVar1: Int = 40
myVar2: String = Foo

scala> object Test{
     |    def main(args:Array[String]){
     |        var x = 10
     |        if(x Test
res0: Test.type = $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$Test$@63843e11

scala> Test
res1: Test.type = $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$Test$@63843e11

scala> Test.main("a")
<console>:28: error: type mismatch;
found   : String("a")
required: Array[String]
              Test.main("a")
                        ^

scala> Test.main(List.("a"))
<console>:1: error: identifier expected but '(' found.
       Test.main(List.("a"))
                      ^

scala> val arr = sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)));
arr: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:27

scala> arr.flatmap(x=>(x._1+x_2)).foreach(println);
<console>:30: error: value flatmap is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)]
              arr.flatmap(x=>(x._1+x_2)).foreach(println);
                  ^

scala> arr.map(x=>(x._1+x_2)).foreach(println);
<console>:30: error: not found: value x_2
              arr.map(x=>(x._1+x_2)).foreach(println);
                               ^

scala> arr.map(x=>(x._1+x._2)).foreach(println);

scala> val arr = sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)));
arr: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:27

scala> arr.map(x=>(x._1+x._2)).foreach(println);

scala> List("a","b").foreach(println);
a
b

scala> val arr = sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)));
arr: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:27

scala> println(arr);
ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:27

scala> arr.foreach(println);

scala> val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)))
arr: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[5] at parallelize at <console>:27

scala> arr.flatmap(x=>(x._1+x._2)).foreach(println)
<console>:30: error: value flatmap is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)]
              arr.flatmap(x=>(x._1+x._2)).foreach(println)
                  ^

scala> val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)))
arr: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[6] at parallelize at <console>:27

scala> arr.map(x=>(x._1+x._2)).foreach(println)

scala> arr.flatMap(x=>(x._1+x._2)).foreach(println)
                                                                               
scala> arr.flatMap(x=>(x._1+x._2)).foreach(println)

scala> arr.flatMap(x=>(x._1+x._2)).foreach(println)

scala> arr.map(x=>(x._1+","+x._2)).foreach(println)

scala> arr.first();
res16: (String, Int) = (A,1)

scala> arr.count()
res17: Long = 3                                                                

scala> val rdd = sc.parallelize(1,10,2);
<console>:27: error: too many arguments for method parallelize: (seq: Seq[T], numSlices: Int)(implicit evidence$1: scala.reflect.ClassTag[T])org.apache.spark.rdd.RDD[T]
         val rdd = sc.parallelize(1,10,2);
                                 ^

scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10,2);
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[12] at parallelize at <console>:27

scala> val reduceRDD = rdd.reduce(_ + _)
reduceRDD: Int = 55

scala> rdd.first()
res18: Int = 1

scala> rdd.count
res19: Long = 10                                                               

scala> val reduceRDD1 = rdd.reduce(_ - _)
reduceRDD1: Int = 15

scala> val countRDD = rdd.count()
countRDD: Long = 10

scala> val firstRDD = rdd.first()
firstRDD: Int = 1

scala>  val takeRDD = rdd.take(5)
takeRDD: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

scala> val topRDD = rdd.top(3)  
topRDD: Array[Int] = Array(10, 9,

scala> val takeOrderedRDD = rdd.takeOrdered(3) 
takeOrderedRDD: Array[Int] = Array(1, 2, 3)

scala> println("func +: "+reduceRDD)
func +: 55

scala>     println("func -: "+reduceRDD1)
func -: 15

scala>     println("count: "+countRDD)
count: 10

scala>     println("first: "+firstRDD)
first: 1

scala>     println("take:")
take:

scala> takeRDD.foreach(x => print(x +" "))
1 2 3 4 5
scala> takeRDD.foreach(x => println(x +" "))
1
2
3
4
5

scala>  arr.flatMap(x=>(x._1+x._2)).foreach(x=>println(x +""))

scala> val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)))
arr: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[16] at parallelize at <console>:27

scala> arr.take(1)
res28: Array[(String, Int)] = Array((A,1))

scala> arr.foreach(x=>println(x._1 +","+x._2))

scala> arr.lookup("A");
res30: Seq[Int] = WrappedArray(1)                                              

scala> arr.countByKey()
res31: scala.collection.Map[String,Long] = Map(B -> 1, A -> 1, C -> 1)         

scala> arr.collectAsMap
res32: scala.collection.Map[String,Int] = Map(A -> 1, C -> 3, B -> 2)          

scala> val arr = List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3))
arr: List[(String, Int)] = List((A,1), (B,2), (A,2), (B,3))

scala> val rdd = sc.parallelize(arr,2)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at <console>:29

scala> val countByKeyRDD = rdd.countByKey()
countByKeyRDD: scala.collection.Map[String,Long] = Map(B -> 2, A -> 2)         

scala> val collectAsMapRDD = rdd.collectAsMap()
collectAsMapRDD: scala.collection.Map[String,Int] = Map(A -> 2, B -> 3)

scala> countByKeyRDD.foreach(print)
(B,2)(A,2)
scala> collectAsMapRDD.foreach(print)
(A,2)(B,3)
scala>  val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4),2)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[24] at parallelize at <console>:27

scala> val aggregateRDD = rdd.aggregate(2)(_+_,_ * _)
aggregateRDD: Int = 90                                                         

scala> println(aggregateRDD)
90

scala> def setOp(a:String,b:String):String={
     |      println("seqOp:"+a+"\t"+b);
     |      math.min(a.length, b.length).toString();
     |    }
setOp: (a: String, b: String)String

scala> def combOp(a:String,b:String):String = {
     |      println("combOp:"+a+"\t"+b);
     |      a+b;
     |    }
combOp: (a: String, b: String)String

scala> val z = sc.parallelize(List("12","23","345","4567"),2);
z: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[25] at parallelize at <console>:27

scala>  z.aggregate("")(seqOp,combOp);
<console>:32: error: not found: value seqOp
               z.aggregate("")(seqOp,combOp);
                               ^

scala> def seqOp(a:String,b:String):String={
     |      println("seqOp:"+a+"\t"+b);
     |      math.min(a.length, b.length).toString();
     |    }
seqOp: (a: String, b: String)String

scala>  z.aggregate("")(seqOp,combOp);
[Stage 30:>                                                         (0 + 2) / 2]combOp: 1
[Stage 30:=============================>                            (1 + 1) / 2]combOp:1        1
res37: String = 11                                                             

scala>  z.aggregate("")(seqOp,combOp);
combOp: 1
combOp:1        1
res38: String = 11

scala>  z.aggregate("")(seqOp,combOp);
combOp: 1
combOp:1        1
res39: String = 11

scala> def seqOp(a:String,b:String):String={
     |      println("seqOp jack:"+a+"\t"+b);
     |      math.min(a.length, b.length).toString();
     |    }
seqOp: (a: String, b: String)String

scala>  def combOp(a:String,b:String):String = {
     |      println("combOp jack:"+a+"\t"+b);
     |      a+b;
     |    }
combOp: (a: String, b: String)String

scala> val z = sc.parallelize(List("12","23","345","4567"),2);
z: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[26] at parallelize at <console>:27

scala>  z.aggregate("")(seqOp,combOp);
[Stage 33:>                                                         (0 + 2) / 2]combOp jack:    1
[Stage 33:=============================>                            (1 + 1) / 2]combOp jack:1   1
res40: String = 11                                                             

scala>  z.aggregate("")(seqOp,combOp);
combOp jack:    1
[Stage 34:=============================>                            (1 + 1) / 2]combOp jack:1   1
res41: String = 11                                                             

scala>  z.aggregate("")(seqOp,combOp);
[Stage 35:>                                                         (0 + 0) / 2]combOp jack:    1
combOp jack:1   1
res42: String = 11                                                             

scala> z.first()
res43: String = 12

scala> z.top(4)
res44: Array[String] = Array(4567, 345, 23, 12)

scala> z.count
res45: Long = 4

scala>  val z = List("12","23","345","4567");
z: List[String] = List(12, 23, 345, 4567)

scala> z.aggregate("")(seqOp,combOp);
seqOp jack:     12
seqOp jack:0    23
seqOp jack:1    345
seqOp jack:1    4567
res46: String = 1

scala> def seqOp(a:String,b:String):String={
     |      println("seqOp jack:"+a+"\t"+b);
     |      println("return:"+math.min(a.length, b.length).toString());
     |      return math.min(a.length, b.length).toString();
     |    }
seqOp: (a: String, b: String)String

scala> def combOp(a:String,b:String):String = {
     |      println("combOp jack:"+a+"\t"+b);
     |      a+b;
     |    }
combOp: (a: String, b: String)String

scala>    val z = List("12","23","345","4567");
z: List[String] = List(12, 23, 345, 4567)

scala>  z.aggregate("")(seqOp,combOp);
seqOp jack:     12
return:0
seqOp jack:0    23
return:1
seqOp jack:1    345
return:1
seqOp jack:1    4567
return:1
res47: String = 1

scala> countByKeyRDD.foreach(print)
(B,2)(A,2)
scala>  collectAsMapRDD.foreach(print)
(A,2)(B,3)
scala> collectAsMapRDD.saveAsTextFile("hdfs://192.168.1.56/tmp/jackteset")
<console>:34: error: value saveAsTextFile is not a member of scala.collection.Map[String,Int]
              collectAsMapRDD.saveAsTextFile("hdfs://192.168.1.56/tmp/jackteset")
                              ^

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[28] at makeRDD at <console>:27

scala> rdd1.saveAsTextFile("hdfs://192.168.1.56/tmp/jackteset")
                                                                               
scala> rdd1.saveAsTextFile("hdfs://192.168.1.56/tmp/jackteset1",classOf[org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec])</console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console></console>
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    tokenizers-0.31.1.jar中文文档.zip

    # 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含： ***文档：【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】，再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件； # Maven依赖： ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖： ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package（包）： ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class（类）： ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

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    pchook源码纯源码不是dll

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    spring-ai-azure-store-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip

    # 【spring-ai-azure-store-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip】 中包含： 中文-英文对照文档：【spring-ai-azure-store-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)-英语-对照版.zip】 jar包下载地址：【spring-ai-azure-store-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【spring-ai-azure-store-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【spring-ai-azure-store-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【spring-ai-azure-store-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： spring-ai-azure-store-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip,java,spring-ai-azure-store-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-azure-store,1.0.0-M7,org.springframework.ai.vectorstore.azure,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,azure,store,中文-英文对照API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【spring-ai-azure-store-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip】，再解

    ### XD/XL系列可编程控制器用户手册硬件篇总结. **手册概述

    内容概要：本文档是关于信捷电气XD、XL系列可编程序控制器的用户手册（硬件篇）。手册详细介绍了该系列PLC的硬件特性，包括产品概述、本体规格参数、系统构成、电源及输入输出规格、运行调试与维护、软元件切换等内容。此外，还提供了丰富的附录信息，如特殊软元件地址及功能、指令一览表、PLC功能配置表和常见问题解答。手册强调了安全操作的重要性，列出了多个安全注意事项，确保用户在正确环境下安装和使用设备，避免潜在风险。 适合人群：具备一定电气知识的专业人士，尤其是从事自动化控制系统设计、安装、调试及维护的技术人员。 使用场景及目标：①帮助用户了解XD、XL系列PLC的硬件特性和规格参数；②指导用户正确安装、接线、调试和维护设备；③提供详细的故障排查指南和技术支持信息，确保设备稳定运行；④为用户提供编程和指令使用的参考资料。 其他说明：手册不仅涵盖了硬件方面的内容，还涉及到了一些基础的软件编程概念，但更深入的编程指导请参考相关软件篇手册。用户在使用过程中遇到问题可以通过提供的联系方式获得技术支持。手册中的内容会定期更新，以适应产品改进和技术发展的需求。

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