spark是基于MApreduce的一个并行计算框架。
Spark中数据的组织通过RDD方式完成。
RDD可以理解成为一组数据加上对数据的操作。
不可以更改的，但是RDD可以从一个RDD转换成为另外的一个RDD。
窄依赖就类似于图上面的这种，一个前面的RDD中的partition只会被后面的一个RDD的partition所依赖。
想要IntelliJ IDEA后台开发，数据库的连接时必不可少的，这里我们选择开源的，同时也是使用人数比较多的一种数据库MySQL。第一步：MySQL的下载安装到MySQL官网下载，找到MySQL Community Edition (GPL)，这个是MySQL的开源版本，是免费的，而上面的MySQL Enterprise是收费版本。对于刚开始学习MySQL的来说，免费版已经包含需要学习的所有功能
Java -- 继承继承的格式案例静态成员的继承关于子类能不能继承父类私有变量的讨论 继承是指子类继承父类的特征和行为，或者说是从父类派生出与其具有相同特性的子类的一种操作。继承基于已有的类创造新类，提高了代码的复用性以及扩展性。 继承的格式class SubClass extends SuperClass {...}其中子类又称为派生类，父类又称为超类或基类，某个子类只能继承一个父类但可以多
枚举：枚举指由一组固定的常量组成的类型enum{
enumContantName1
[，enumConstantName...[；]]
// [field, method]
}enum：定义枚举的关键字enumName：枚举的名字底下的大括号里面是枚举里定义的常量枚举里也可以有属性和方法例如：public enum Genders{ 【性别枚举】
Male, Female
public
Spark环境下Scala和Python两种语言的对比 Apache Spark作为类Hadoop MapReduce的通用并行框架，一款专为大规模数据处理而设计的分布式计算引擎，以其优越的性能，较为完善的生
# Java中性别判空的实现及其可视化展示
在Java编程中，我们经常需要对输入的数据进行验证，以确保其有效性和准确性。性别判空是其中一个常见的场景。本文将介绍如何在Java中实现性别判空，并使用饼状图和甘特图对结果进行可视化展示。
## 性别判空的基本概念
性别判空是指在Java程序中，对用户输入的性别数据进行验证，以确保其不为空或者符合预期的格式。通常，性别数据可以是字符串类型，如"男"
在进行大数据相关的应用开发时，开发人员对编程语言的选择相当有限。Python和R获得了数据科学家的青睐，而Java则是Hadoop开发人员的不二之选。随着Apache Spark和Apache Kafka这样基于Scala的大数据框架的崛起，相信Scala会逐步映入大数据从业者的眼帘。Scala是JVM上的一种函数式编程语言，最初它是由Martin Odersky在15年之前开发的，那时还没有大数
SparkStreaming中的数据抽象叫做DStream。DStream是抽象类，它把连续的数据流拆成很多的小RDD数据块， 这叫做“微批次”， spark的流式处理， 都是“微批次处理”。 DStream内部实现上有批次处理时间间隔，滑动窗口等机制来保证每个微批次的时间间隔里， 数据流以RDD的形式发送给spark做进一步处理。因此， 在一个为批次的处理时间间隔里， DStream只产生一
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2023-08-04 21:10:55
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scala和java都是在jvm之上的语言，相对来讲，scala热度比较低，其实并不是一个特别好的语言选择。原因倒不是因为scala本身的缺点，而是使用人群不够多，论坛和社区不够活跃。这就跟社交软件一样，大家都用微信，短信就没人用了。但是scala是写分布式程序的一门非常方便的语言，因为scala几乎每个对象都有map,reduce,filter等方法，这跟spark的用法简直如出一辙。 
一、Spark是什么 Spark，是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。 Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如Spark Core用于离线计算，Spark SQ
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2023-08-27 12:11:58
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前言Spark3.0已经发布有一阵子了，官方发布了预览版，带来了一大波更新，对于我们程序员来说，首先当然是代码拉过来，打个包，跑起来！！源码地址Spark源码是托管在github上面的，源码地址：Spark官方源码 不过clone下了还是老费劲，不得琢磨琢磨微软收购github之后这个中国的网速问题不知道他们怎么看，我在gitee上面直接也fork一份源码，再进行clone。编译和打包作为一个过(
使用scala开发spark入门总结一、spark简单介绍关于spark的介绍网上有很多，可以自行百度和google，这里只做简单介绍。推荐简单介绍连接：http://blog.jobbole.com/89446/1、 spark是什么？Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapRedu
一.Spark是什么?Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。Spark非常小巧玲珑，由加州伯克利大学AMP实验室的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala。Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器
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2023-08-11 19:13:19
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1.学习Scala的原因1.1 why is Scala语言？Spark—新一代内存级大数据计算框架，是大数据的重要内容。Spark就是使用Scala编写的。因此为了更好的学习Spark, 需要掌握 Scala这门语言。Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式(范式/编程方式[面向对象/函 数式编程])的编程语言联邦理工学院洛桑（EPFL）的Martin Oders
创建RDD1.由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等val rdd1 = sc.textFile("hdfs://node-01:9000/wordcount/input/words.txt")2.通过已有的RDD经过算子转换生成新的RDDval rdd2=rdd1.flatMap(_.split(" "))
数据类型选择正确的数据类型有助于输入,存储和显示数据.数据类型描述BIGINT 8字节有符号整形BOOLEAN 布尔类型BYTE 二进制大数据（图片）CHAR[(n)] 固定长度的字符串DATE 简单日历日期类型DATETIME q1 TO q2 高精确日期和小时数据DECIMAL[(P[,s])] 高精度十进制小数
Spark能做什么？Spark应用领域Spark是大数据技术中数据计算处理的王者，能够一次处理PB级的数据，分布在数千个协作的物理或虚拟服务器集群中，它有一套广泛的开发者库和API，并且支持Java，Python，R和Scala等语言，其灵活的特性，适合各种环境，以下是Spark最常见的两种应用场景：离线场景：可以以时间为维度，几年的数据集，或者以业务为维度，某个领域的大数据集等，这种数据我们一般
核心 1、spark大数据处理框架 2、RDD表达能力 3、Spark子系统1、Spark大数据处理框架 Mapreduce及各种专有系统中出现的不足，伯克利大学推出了全新的统一大数据处理框架spark，创新性地提供了RDD概念(一种新的抽象的弹性数据集)，在某种程度上spark的对Mapreduce模型的一种扩展，要在Mapreduce上实现其不擅长的计算工作(比如迭代式、交互式和流式)，看上
设 ：create database db_books default character set utf8mb4 collate utf8mb4_general_ci; ##建db_books数据库设置use db_books &nbs
在《Java反射机制（一）—— 使用反射》一文中我们提到，在类的初始化阶段会创建对应类的一个Class对象，Class对象里还缓存了该类的所有Constructor对象、Method对象、Filed对象。这个初始化阶段是在JDK底层以C语言实现的，有兴趣可以自行查看。本文只对反射机制是如何使用Class对象实现实例创建、方法调用、属性访问进行说明。1.反射创建对象的过程1.1反射获取Constr
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2023-07-11 21:50:33
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