Apache Kyuubi 1.6.0 新特性解读

       1.6.0版本中，Apache Kyuubi对服务端进行了增强，主要表现在支持批（JAR）任务提交上。Kyuubi原本支持SQL，但许多公司还有JAR任务需求，1.6.0版本通过Restful API形式提交Batch任务，idc网站源码实现了Kyuubi Batch功能。用户通过POST请求发送Create Batch请求，Kyuubi Server返回BatchId，随后Kyuubi Server使用BatchId作为tag传入Spark中，加入到Spark submit的conf中。用户可通过BatchId访问Kyuubi Server获取Batch Report，同时Kyuubi Server也可通过BatchId访问Yarn获取application report。

       此外，围住神经猫源码Kyuubi 1.6.0版本还提供了restful SDK和Command Line，方便用户使用。restful SDK允许平台层用户通过编程方式集成，而CLI则提供了类似K8S ctl的命令结构，如kyuubi-ctl + action命令 + batch + yml文件。

       在客户端增强方面，Kyuubi 1.6.0版本增强了内置JDBC驱动能力，支持使用keytab进行Kerberos身份认证，并增强了Beeline，可以在Beeline中显示Spark控制台的进度条，清楚展示Spark每个Stage的执行情况和总体执行情况。

       在计算引擎方面，Kyuubi 1.6.0提供了成熟的云购免费源码Spark支持，同时Flink、trino以及Hive等计算引擎的支持也得到了充分验证。Kyuubi Spark Engine支持Spark 3.0到3.3的所有版本，兼容了所有部署模式，如Spark on Local/Standalone或Spark on Yarn/K8S。Kyuubi Flink Engine支持Flink 1.、1.版本，1.版本还在逐步支持中。Kyuubi Trino Engine和Kyuubi Hive/JDBC Engine提供Beta版本，欢迎大家使用反馈和生产验证。

       最后，Kyuubi社区在Apache孵化器中不断发展迭代，发布了4个大特性版本。易语言助手源码Kyuubi的愿景从最初的Serverless Spark转变为现在的Serverless SQL on Lakehouse。Apache Kyuubi社区目前有位PPMC，位Committer，+的Contributor，dev订阅者超过位。Kyuubi项目已发布8个版本，+PR被Merge，+Issue被解决。

用Intellij idea 编写Scala程序Spark2.0.0 依赖jar包如何解决

       åœ¨â€œFile|Project Structure|Libraries”窗体中点击绿色+号，选择“Java”，在弹出的窗体中选择“Spark”的安装目录，定位到Spark\jars目录，点击“OK”，把全部jar文件引入到项目中。网上和目前出版的书中讲解是spark2.0以下版本，采用的是把sparkle核心文件（如：“spark-assembly-1.3.0-hadoop2.4.0.jar”）拷贝到Interllij IDEA安装目录下的Lib目录下，再使用Spark。由于Spark2.1.0已经取消了该文件，因此无法用原先的方法。

高7自动挡1.6自吸车什么材质火花塞？

       火花塞(spark plugs)，俗称火嘴，它的作用是把高压导线送来的脉冲高压电放电，击穿火花塞两电极间空气，产生电火花以此引燃气缸内的ios 微信 源码混合气体。主要类型有:准型火花塞、缘体突出型火花塞、电极型火花塞、座型火花塞、极型火花塞、面跳火型火花塞等。火花塞的功用是将上万伏的高压电引入燃烧室，并产生电火花点燃混合气，与点火系统和供油系统配合使发动机作功，在很大程度上共同决定着发动机的性能

       主要种类

       按照热值高低来分，有冷型和热型；按照电极材料来分，有镍合金、银合金和铂合金等；如果更专业一下，火花塞的类型大体上有如下几种：

       1、准型火花塞：其绝缘体裙部略缩入壳体端面，侧电极在壳体端面以外，是使用最广泛的一种。

       2、缘体突出型火花塞：绝缘体裙部较长，突出于壳体端面以外。它具有吸热量大、抗污能力好等优点，且能直接受到进气的冷却而降低温度，因而也不易引起炽热点火，故热适应范围宽。

       3、电极型火花塞：其电极很细，特点是火花强烈，点火能力好，在严寒季节也能保证发动机迅速可靠地起动，热范围较宽，能满足多种用途。

       4、座型火花塞：其壳体和旋入螺纹制成锥形，因此不用垫圈即可保持良好密封，从而缩小了火花塞体积，对发动机的设计更为有利。

       5、极型火花塞：侧电极一般为两个或两个以上，优点是点火可靠，间隙不需经常调整，故在电极容易烧蚀和火花塞间隙不能经常调节的一些汽油机上常常采用。

       6、面跳火型火花塞：即沿面间隙型，它是一种最冷型的火花塞，其中心电极与壳体端面之间的间隙是同心的。

       此外，为了抑制汽车点火系统对无线电的干扰，又生产了电阻型和屏蔽型火花塞。电阻型火花塞是在火花塞内装有5-Ω的陶瓷电阻器，屏蔽型火花塞是利用金属壳体把整个火花塞屏蔽密封起来。屏蔽型火花塞不仅可以防止无线电干扰，还可用于防水、防爆的场合。

       折叠编辑本段主要功能

       火花塞的功用是将上万伏的高压电引入燃烧室，并产生电火花点燃混合气，与点火系统和供油系统配合使发动机作功，在很大程度上共同决定着发动机的性能。

       火花塞主要零件是绝缘体、壳体、接线螺杆和电极。绝缘体必须具有良好的绝缘性和导热性、较高的机械强度，能耐受高温热冲击和化学腐蚀，材料通常是%的氧化铝瓷。壳体是钢制件，功能是将火花塞固定在汽缸盖上。壳体六角螺纹的尺寸已纳入ISO国际标准。火花塞电极包括中心电极和侧电极，两者之间为火花间隙。间隙的大小直接影响着发动机的启动、功率。望采纳

SparkSQL和Hive在做cast boolean存在的不同

       ä»Šå¤©åœ¨çœ‹ä¸€äº›æ•°æ®çš„时候发现,一些SparkSQL与Hive之间在进行cast转化时候存在一些差异。

       HiveVersion 1.2.1

       SparkSQL 1.6.0

       æ€»ç»“:

       åœ¨Hive中, boolean类型的隐式转化,Hive中非boolean非null转化默认为True,

       è€Œåœ¨SparkSQL中，则根据传入的不同数据类型判断值后返回结果.

       Hive

       Converts the results of the expression expr to . For example,

       cast(‘1’ as BIGINT) will convert the string ‘1’ to its integral representation.

       A null is returned if the conversion does not succeed.

       If cast(expr as boolean) Hive returns true for a non-empty string.

       hive> select cast('false' as boolean) from default.dule;

       OK

       true

       SparkSQL

       åœ¨SparkSQL中如果是string的话，会检查StringUtils中枚举的；其他原子类型数据进行是否不等于0,不等于0返回true，否则为false

       å…·ä½“代码逻辑如下

       classname: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Cast

       // UDFToBoolean

        private[this] def castToBoolean(from: DataType): Any => Any = from match {

        case StringType =>

        buildCast[UTF8String](_, s => {

        if (StringUtils.isTrueString(s)) {

        true

        } else if (StringUtils.isFalseString(s)) {

        false

        } else {

        null

        }

        })

        case TimestampType =>

        buildCast[Long](_, t => t != 0)

        case DateType =>

        // Hive would return null when cast from date to boolean

        buildCast[Int](_, d => null)

        case LongType =>

        buildCast[Long](_, _ != 0)

        case IntegerType =>

        buildCast[Int](_, _ != 0)

        case ShortType =>

        buildCast[Short](_, _ != 0)

        case ByteType =>

        buildCast[Byte](_, _ != 0)

        case DecimalType() =>

        buildCast[Decimal](_, !_.isZero)

        case DoubleType =>

        buildCast[Double](_, _ != 0)

        case FloatType =>

        buildCast[Float](_, _ != 0)

        }

       classname: org.apache.spark.sql.catalyst.util.StringUtils

        //

        private[this] val trueStrings = Set("t", "true", "y", "yes", "1").map(UTF8String.fromString)

        private[this] val falseStrings = Set("f", "false", "n", "no", "0").map(UTF8String.fromString)

        def isTrueString(s: UTF8String): Boolean = trueStrings.contains(s.toLowerCase)

        def isFalseString(s: UTF8String): Boolean = falseStrings.contains(s.toLowerCase)