scala 代码判断当前系统是linux还是window

<think>嗯，我现在需要解决这个问题，就是用Scala和Spark来处理数据，然后存到ClickHouse里，最后还要在Linux下用命令行查前10条数据。首先，我得仔细理解题目要求，确保每一步都做对。 首先，问题是要统计每个车间里所有设备运行时长（状态为“运行”的）的中位数对应的设备。如果设备状态没结束（change_end_time为空），那这个状态不参与计算。另外，如果中位数是偶数，就保留两条数据。输出到ClickHouse的表machine_running_median，然后查倒序的前10条。 那首先，我得关联fact_change_record和dim_machine表。dim_machine表可能有设备id和所属车间等信息。fact_change_record记录的是设备状态变化，比如什么时候开始运行，什么时候结束。需要计算每个设备每次运行的时间，然后总和起来得到总运行时长。但只有当状态是“运行”，并且change_end_time不为空的时候才计算。 步骤大概是这样的： 1. 读取dwd层的fact_change_record表和dim_machine表，进行关联。关联的键应该是machine_id吧？假设dim_machine表里有machine_id和machine_factory字段。 2. 过滤出状态为“运行”且change_end_time不为空的记录。因为题目说如果change_end_time为空，就不参与计算。 3. 计算每条记录的运行时长，这应该是change_end_time减去change_start_time，然后转换成秒。比如，假设这两个字段是时间戳类型，可以用unix_timestamp函数来取秒数。 4. 按machine_id和machine_factory分组，计算每个设备的总运行时长，即sum(运行时长)。这里每个设备可能有多个运行记录，所以需要聚合。 然后，接下来需要计算每个车间（machine_factory）中所有设备的total_running_time的中位数，并找到对应的设备。如果是偶数个，保留中间两个设备的数据。 这里可能需要窗口函数。例如，对每个车间，按照total_running_time排序，然后计算中位数的位置。中位数的位置取决于该车间有多少设备。如果是奇数，取中间一个；偶数的话，取中间两个。 但Spark SQL中如何计算中位数呢？或者有没有内置的函数？或者需要自己实现？ 可能的方法是，对于每个车间，收集所有设备的total_running_time，排序，然后找到中位数的位置。或者使用百分位数近似函数approx_percentile。不过，如果精确计算的话，可能需要自己处理。 不过题目要求的是当偶数时保留两条数据，这时候可能需要确定每个车间的中位数范围，然后筛选出对应的设备。 举个例子，假设车间A有4个设备，运行时长排序后是[10,20,30,40]，中位数是第2和第3个，即20和30。这时候需要选出这两个设备的数据。 所以步骤可能是： - 对每个车间，将设备按total_running_time排序，并给每个设备分配一个行号。 - 计算该车间的设备总数n，如果n是奇数，则中位数位置是(n+1)/2；如果是偶数，则是n/2和n/2 +1的位置。 或者，另一种方法是计算每个车间的中位数数值，然后找到总运行时长等于中位数的设备。但这样可能会有问题，因为可能存在多个设备的总时长等于中位数的情况，或者中位数可能不是一个实际存在的数值（当n为偶数时，中位数是中间两个数的平均值，但题目中说偶数时保留两个原数据）。所以这里可能需要明确，当n为偶数时，直接取中间两个设备的数据，而不管它们的总时长是否相同。 所以，正确的做法应该是对每个车间，按总时长排序，然后根据奇偶性取相应的行。 这时候可能需要使用窗口函数，为每个车间内的设备按总时长排序，并计算行号，以及总数。然后根据总数的奇偶性来确定哪些行是中位数的位置。 例如： 每个车间内的设备按total_running_time排序后，行号从1到n。当n是奇数时，中位数位置是 (n+1)/2；当n是偶数时，是n/2和n/2+1的位置。这时候，可以用条件判断来筛选这些行。 在Spark中，可以用窗口函数，结合row_number()和count(*) over (partition by machine_factory)来得到每个车间的总设备数，以及每个设备的行号。然后根据总设备数的奇偶性，选出对应的行号。 例如： val windowSpec = Window.partitionBy("machine_factory").orderBy("total_running_time") 然后添加行号： .withColumn("row_num", row_number().over(windowSpec)) 同时计算每个分区的总数： .withColumn("total", count("*").over(Window.partitionBy("machine_factory"))) 然后，根据奇偶性筛选行： 当total % 2 = 1时，取row_num = (total +1)/2 当total %2=0时，取row_num = total/2 或 row_num=total/2 +1 这可以通过条件表达式来实现： .filter( (col("total") %2 ===1 && col("row_num") === (col("total")+1)/2 ) || (col("total")%2 ===0 && (col("row_num") === col("total")/2 || col("row_num") === col("total")/2 +1 )) ) 这样就能筛选出每个车间中位数对应的设备记录。 然后，把这些结果写入ClickHouse的表machine_running_median中，表结构包括machine_id, machine_factory, total_running_time。 接下来，在Linux的ClickHouse命令行中，查询前10条数据，按所属车间和设备id倒序排序： SELECT * FROM shtd_industry.machine_running_median ORDER BY machine_factory DESC, machine_id DESC LIMIT 10; 需要执行这个SQL，并截图。 现在，编写Scala代码的大体步骤： 1. 读取fact_change_record和dim_machine表，假设这些表是在Hive中，或者数据源是Hive表。关联条件是machine_id。 val factDF = spark.table("dwd.fact_change_record") val dimDF = spark.table("dim_machine") val joinedDF = factDF.join(dimDF, Seq("machine_id"), "inner") 2. 过滤条件：状态为“运行”，且change_end_time不为null。 val filteredDF = joinedDF.filter(col("status") === "运行" && col("change_end_time").isNotNull) 3. 计算每次运行的时长（秒），然后按设备分组求总和。 val runningTimeDF = filteredDF .withColumn("running_time", unix_timestamp(col("change_end_time")) - unix_timestamp(col("change_start_time"))) .groupBy("machine_id", "machine_factory") .agg(sum("running_time").alias("total_running_time")) 这一步可能需要检查时间计算的正确性。例如，假设change_end_time和change_start_time是timestamp类型，转换为unix时间戳（秒数）然后相减得到秒数。 4. 对每个车间内的设备按total_running_time排序，计算行号和总数。 val windowSpec = Window.partitionBy("machine_factory").orderBy(col("total_running_time").asc) val rankedDF = runningTimeDF .withColumn("row_num", row_number().over(windowSpec)) .withColumn("total", count("*").over(Window.partitionBy("machine_factory"))) 5. 筛选出中位数对应的行。 val medianDF = rankedDF.filter( (col("total") % 2 === 1 && col("row_num") === (col("total") +1)/2 ) || (col("total") %2 ===0 && (col("row_num") === col("total")/2 || col("row_num") === col("total")/2 +1)) ) 6. 写入ClickHouse表。需要配置JDBC连接，可能需要使用clickhouse-jdbc驱动。 例如，使用Spark的.write.jdbc方法： val prop = new java.util.Properties() prop.setProperty("driver", "ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver") prop.setProperty("user", "username") prop.setProperty("password", "password") medianDF.write .mode("append") //或者 overwrite，根据需求 .option("batchsize", 10000) .jdbc("jdbc:clickhouse://clickhouse-server:8123/shtd_industry", "machine_running_median", prop) 这里需要替换正确的JDBC URL、用户名和密码。 然后，在Linux下登录ClickHouse客户端，执行查询： clickhouse-client -u username --password password 然后执行： SELECT * FROM shtd_industry.machine_running_median ORDER BY machine_factory DESC, machine_id DESC LIMIT 10; 需要确保表结构正确，包括字段类型。例如，machine_id和machine_factory是Int，total_running_time是Int。 可能的注意事项： - 时间计算是否正确，是否转换为了秒数。 - 关联是否正确，比如是否有可能存在machine_id在fact表中没有对应的dim表的情况，是否需要内连接？ - 中位数处理是否正确，尤其是当总数为偶数时，是否保留两个记录。 - ClickHouse表的主键或排序键是否会影响查询性能，但题目中没有要求，可能不需要处理。 - 处理数据时是否有空值或异常值，比如running_time为负数的情况？可能需要过滤掉，但题目中没有提到，可能假设数据是正常的。 现在，可能存在的错误点： - 时间差计算：如果change_end_time和change_start_time是字符串类型，需要先转换为timestamp。例如，使用to_timestamp函数，或者根据具体格式处理。 例如，如果字段是字符串类型，格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"，则需要： .withColumn("start_ts", unix_timestamp(col("change_start_time"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) .withColumn("end_ts", unix_timestamp(col("change_end_time"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) .withColumn("running_time", col("end_ts") - col("start_ts")) - 中位数位置的计算是否正确，尤其是当n为偶数时，是否取中间两个。 例如，当n=4，中间位置是2和3吗？是的，因为排序后的列表索引从1开始，则第2和第3个数是中位数位置。所以，在代码中当total为偶数时，row_num等于total/2或者total/2 +1。例如，total=4时，total/2=2，total/2+1=3，正确。 - 窗口函数的排序是否正确。中位数要求有序，所以要按total_running_time排序，升序还是降序？例如，当按升序排序，row_num是1到n。这样中位数位置是正确的。 假设窗口函数是按升序排列，那么取中间位置是正确的。 - 在写入ClickHouse时，字段名是否和表结构一致？需要确保medianDF的列名是machine_id、machine_factory、total_running_time，与目标表一致。 如果dim_machine表中的车间字段名是factory，而目标表字段是machine_factory，可能需要别名处理。例如，在关联时选择别名： dimDF.select(col("machine_id"), col("factory").alias("machine_factory")) 或者，可能在关联后的数据中，车间字段名已经是machine_factory，需要确认。 此外，数据类型的匹配问题，比如machine_id在表中是Int类型，而Spark中的类型是否正确？ 综上，完整的代码可能如下： object MachineMedian { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() .appName("MachineRunningMedian") .enableHiveSupport() .getOrCreate() import spark.implicits._ // 读取fact表和dim表 val factDF = spark.table("dwd.fact_change_record") .filter(col("status") === "运行" && col("change_end_time").isNotNull) val dimDF = spark.table("dim_machine") .select("machine_id", "machine_factory") // 关联表 val joinedDF = factDF.join(dimDF, Seq("machine_id"), "inner") // 计算每次运行的时长，并汇总每个设备的总时长 val runningTimeDF = joinedDF .withColumn("start_ts", unix_timestamp(col("change_start_time"))) .withColumn("end_ts", unix_timestamp(col("change_end_time"))) .withColumn("running_time", col("end_ts") - col("start_ts")) .groupBy("machine_id", "machine_factory") .agg(sum("running_time").cast("int").alias("total_running_time")) // 窗口函数，按车间分区，按总时长排序 val windowSpec = Window.partitionBy("machine_factory").orderBy("total_running_time") val rankedDF = runningTimeDF .withColumn("row_num", row_number().over(windowSpec)) .withColumn("total", count("*").over(Window.partitionBy("machine_factory"))) // 筛选中位数行 val medianDF = rankedDF.filter( (col("total") % 2 === 1 && col("row_num") === (col("total") + 1) / 2) || (col("total") % 2 === 0 && (col("row_num") === col("total") / 2 || col("row_num") === (col("total") / 2 + 1))) ).select("machine_id", "machine_factory", "total_running_time") // 写入ClickHouse val prop = new java.util.Properties() prop.setProperty("driver", "ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver") prop.setProperty("user", "your_username") prop.setProperty("password", "your_password") medianDF.write .mode("append") .option("batchsize", 10000) .jdbc("jdbc:clickhouse://clickhouse-host:8123/shtd_industry", "machine_running_median", prop) spark.stop() } } 可能的优化点： - 处理时间字段是否正确，比如是否需要处理时区。 - 检查是否有重复数据，比如同一个设备的多次运行记录是否正确汇总。 - 是否需要考虑total_running_time为0的情况，但题目中没有说明，可能不需要处理。 最后，在ClickHouse中查询的SQL语句应该是： SELECT * FROM shtd_industry.machine_running_median ORDER BY machine_factory DESC, machine_id DESC LIMIT 10; 执行结果截图需要用户自己完成。</think>### 解答步骤 #### 1. 数据关联与过滤 - 关联`fact_change_record`与`dim_machine`表，获取设备所属车间。 - 过滤状态为“运行”且`change_end_time`不为空的记录。 #### 2. 计算运行时长 - 计算每次运行的时长（秒）：`unix_timestamp(change_end_time) - unix_timestamp(change_start_time)`。 - 按`machine_id`和`machine_factory`分组，汇总总运行时长。 #### 3. 计算中位数设备 - **窗口函数排序**：按车间分区，总时长排序，生成行号及总数。 - **筛选逻辑**： - 奇数总数：取中间行。 - 偶数总数：取中间两行。 #### 4. 写入ClickHouse - 使用JDBC连接，将结果写入表`machine_running_median`。 #### 5. 查询结果 ```sql SELECT * FROM shtd_industry.machine_running_median ORDER BY machine_factory DESC, machine_id DESC LIMIT 10; ``` --- ### Scala代码实现 ```scala import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame} import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.expressions.Window object MachineRunningMedian { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() .appName("MachineRunningMedian") .enableHiveSupport() .getOrCreate() import spark.implicits._ // 读取fact表和dim表 val factDF = spark.table("dwd.fact_change_record") .filter(col("status") === "运行" && col("change_end_time").isNotNull) val dimDF = spark.table("dim_machine").select("machine_id", "machine_factory") // 关联并计算运行时长 val runningTimeDF = factDF.join(dimDF, "machine_id") .withColumn("duration", unix_timestamp(col("change_end_time")) - unix_timestamp(col("change_start_time"))) .groupBy("machine_id", "machine_factory") .agg(sum("duration").cast("int").alias("total_running_time")) // 窗口函数定义 val windowSpec = Window.partitionBy("machine_factory").orderBy("total_running_time") val rankedDF = runningTimeDF .withColumn("row_num", row_number().over(windowSpec)) .withColumn("total", count("*").over(Window.partitionBy("machine_factory"))) // 筛选中位数记录 val medianDF = rankedDF.filter( (col("total") % 2 === 1 && col("row_num") === (col("total") + 1) / 2) || (col("total") % 2 === 0 && (col("row_num") === col("total") / 2 || col("row_num") === (col("total") / 2 + 1))) ).select("machine_id", "machine_factory", "total_running_time") // 写入ClickHouse val jdbcUrl = "jdbc:clickhouse://clickhouse-host:8123/shtd_industry" val prop = new java.util.Properties() prop.setProperty("driver", "ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver") prop.setProperty("user", "username") prop.setProperty("password", "password") medianDF.write.mode("overwrite") .jdbc(jdbcUrl, "machine_running_median", prop) spark.stop() } } ``` --- ### ClickHouse查询命令 ```bash clickhouse-client --user=username --password=password --query=" SELECT * FROM shtd_industry.machine_running_median ORDER BY machine_factory DESC, machine_id DESC LIMIT 10;" ``` 执行结果需根据实际数据截图，此处无法提供。

### 关于 `goToNavigation2` 函数中的 `val` 参数作用 在函数定义中，`val` 是一种用于声明不可变变量的关键字，在 Kotlin 或 Scala 中常见。它表示该参数一旦被赋值，则其值在整个程序运行期间不会改变。对于 `goToNavigation2` 函数而言，`val` 参数的具体用途取决于上下文中它的数据类型及其逻辑处理。 假设此函数涉及跨平台导航功能（Android 和 iOS），那么可以推测 `val` 可能是一个配置对象或者状态标志，用来指示当前的操作环境或目标位置的信息[^1]。例如： ```kotlin fun goToNavigation2(val platformConfig: PlatformConfig) { when (platformConfig.osType) { OS_TYPE_ANDROID -> navigateWithAndroid(platformConfig.destination) OS_TYPE_IOS -> navigateWithIOS(platformConfig.destination) } } ``` 在此代码片段中，`platformConfig` 被标记为不可变变量 (`val`) 并传递给函数作为输入参数。通过判断其中的属性（如操作系统类型 `osType` 和目的地信息 `destination`），可以选择适合不同操作系统的具体实现方式来完成导航行为。 ### 如何根据操作系统选择合适的导航方式？ 为了适配多种设备上的应用需求，通常会采用条件分支语句或其他抽象机制区分不同的执行路径。以下是两种主要策略之一——基于枚举类型的解决方案示例： #### 枚举型解决方法 创建一个代表各支持平台的枚举类，并将其纳入到上述提到过的 `PlatformConfig` 类结构之中: ```kotlin enum class OSType { ANDROID, IOS } data class PlatformConfig( val osType: OSType, val destination: String // 假设这里存储的是地理坐标字符串形式的目标地址 ) // 实际调用时传入对应实例化后的对象即可自动匹配相应流程 if (currentOS == OSType.ANDROID) { startGoogleMapsIntent(destinationCoordinates) } else if (currentOS == OSType.IOS) { invokeAppleMapsApp(destinationAddress) } ``` 另一种更灵活的方式则是利用依赖注入框架(Dagger/Hilt)，将具体的业务逻辑封装成接口并由容器管理其实现版本的选择过程；这样做的好处在于能够进一步解耦组件间的联系程度从而提升可维护性和扩展性[^2]。 另外值得注意的一点是在实际开发过程中还需要考虑异常情况下的兼容性设计比如当检测不到确切客户端类别时候应该采取默认动作等等细节问题都需要仔细规划以免影响用户体验质量[^3]. ### 使用 OpenLayers 进行 WKT 数据解析与显示 如果涉及到地图展示方面的工作的话