ПФ
jooq молодец, но мы говорим про распредленные вычисления над различными форматами данных, в различных стороджах, под разный типы вычислений
А, ты говоришь про общий случай. Я говорю про датасеты
Size: a a a
2019 August 06
ПФ
Датасеты предполагают очень ограниченный набор операций
K
главная операция которую они дают это map типизированный
ПФ
Репартишн всякий можно добавить для распределённости
ПФ
главная операция которую они дают это map типизированный
Только вот они не дают селект больше чем на 6 полей типизированный
K
чего?
ПФ
Посмотри апи
ПФ
Я сегодня попробовал
K
что именно?
ПФ
И был немало удивлён
ПФ
dataset.select(col(a).as[String], ....)
ПФ
Если внутри селекта будет 6 типизированных колонок - оно вернёт датафрейм, а не типизированный тюплом датасет
K
dataset.select(col(a).as[String], ....)
ну так не так работают с датасетами
ПФ
После joinWith совсем смешно - он возвращает (Dataset[Row], U)
ПФ
ну так не так работают с датасетами
Но иногда это надо!
K
ну значит инструмент не правильно используется
ПФ
Аггрегации тоже нетипизированные
K
да почему не типизированные то
ПФ
Потому что принимают на вход нетипизированные колонки
ПФ
И группировка тоже, кстати