一、概述http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.htmlSpark SQL是Spark中一个模块，用以对结构化数据进行处理。SparkSQL在RDD之上抽象出来Dataset/Dataframe 这两个类提供了类似RDD的功能，也就意味用户可以使用map、flatMap、filter等高阶算子，同时也通过了基于列的命名查询
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2023-07-28 13:50:02
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压缩的过程使用了“窗口”这一概念。压缩时，将需要处理的数据拷贝到窗口中，然后直接在窗口中分析并处理这些数据。这个窗口就好比一张工作台，每次把要处理的东西放到这张工作台上，人们站在工作台旁边收拾这些数据，等到快收拾完的时候（还没收拾完！！！），再去库房把后面的数据取到工作台上……基本就是这样一个过程。需要注意的是，窗口的概念是贯穿压缩始终的，真的就像个工作台一样。 在源码中，指针windo
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2023-08-18 11:43:52
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在Linux操作系统中，压缩文件是常见的操作之一。其中，deflate压缩算法是一种常用的压缩方法，它被广泛应用于Linux系统中的各种压缩工具中，例如gzip、zlib等。而红帽作为一家知名的Linux发行版，也提供了丰富的压缩工具来满足用户的需求。
在红帽Linux系统中，用户可以通过命令行工具来进行文件的压缩和解压操作。其中，gzip是一种常用的deflate压缩工具，可以通过以下命令来进
# 学习 Python 中的 Deflate 压缩算法
## 引言
Deflate 是一种被广泛使用的压缩算法，主要用于数据压缩和文件存储。它结合了 LZ77 算法和哈夫曼编码，能够高效地压缩数据。在 Python 中，我们可以使用内置库来实现 Deflate 压缩算法。本文将引导你完成实现过程，帮助你理解整个流程和每一步的代码。
## 整体流程
在实现 Deflate 压缩算法的过程中，
# Java Deflate压缩算法实现指南
## 引言
本篇文章将带领你了解如何在Java中实现Deflate压缩算法。Deflate算法是一种广泛应用于数据压缩的算法，它结合了哈夫曼编码和LZ77算法。在实现Deflate算法之前，我们首先需要了解整个压缩流程以及每个步骤的实现细节。
## 整个流程
下面是实现Deflate压缩算法的整个流程，我们将通过表格的形式展示每个步骤。
| 步骤
原创
2023-08-09 10:14:57
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spark生态系统中，Spark Core，包括各种Spark的各种核心组件，它们能够对内存和硬盘进行操作，或者调用CPU进行计算。 spark core定义了RDD、DataFrame和DataSet spark最初只有RDD，DataFrame在Spark 1.3中被首次发布，DataSet在Spark1.6版本中被加入。 RDD是什么？ RDD：Spark的核心概念是RDD
通过Dataset API，我们可以直接在数据上执行关系型操作，这一功能主要是借助了Spark SQL的一些核心功能。本文主要分析Dataset API和Spark SQL模块之间的关联关系 一、Dataset初始化 Dataset类有两个构造参数，SparkSession和LogicalPlan
Spark的Java和Scala API的使用 文章目录Spark的Java和Scala API的使用实验环境实验内容实验步骤1.点击"命令行终端"，打开新窗口2.启动Scala的Shell3.弹性分布式数据集RDD4.RDD的创建方法RDD编程Scala API5.Transformation转换常用的Transformation6.Action动作常用的Action熟悉API的操作7.练习18
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2023-07-14 15:45:52
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一、map算子将处理的数据源的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。 map的参数为一个函数。在map转换后，分区是不变的。例子：将每个分区的数据都乘以2def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName
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2023-07-14 15:20:29
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定义class Dataset[T](sparkSession: SparkSession, queryExecution: QueryExecution, encoder: Encoder[T])
extends Serializable数据集是特定于域的对象的强类型集合，可以使用函数或关系操作并行转换这些对象。每个数据集还有一个称为DataFrame的非类型化视图，它是Row的数据集。数据集上
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2023-07-14 15:46:32
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introdataset和operationSpark对数据集合的基本抽象叫做Dataset。Dataset可以从文件直接创建，也可以从其他dataset经过transform变换而来。具体变换操作比如：textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)这个transfo
对于开发来说，最具吸引力的是一组API可以使其提高生产力，易于使用，直观和富有表现力。 Apache Spark对开发人员的吸引力在于它对大量数据集操作十分简易，并且跨语言（Scala，Java，Python和R）.本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD，DataFrame和Dataset三种API；它们各自适合的使用场景；它们的性能和优化；列举使用DataFrame和Dataset
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2023-06-30 19:58:20
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# Java Deflate压缩工具实现指南
## 概述
本文将教会一位刚入行的小白如何实现一个Java Deflate压缩工具。我们将按照以下步骤进行实现：
1. 创建Java项目
2. 导入相关依赖
3. 实现压缩功能
4. 实现解压功能
在下面的步骤中，我们将给出每个步骤所需的代码，并对代码进行注释以解释其意义。
## 步骤1：创建Java项目
首先，我们需要创建一个Java项目
# 实现Hive压缩格式为deflate的步骤
为了实现Hive中数据的压缩格式为deflate，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 进入Hive |
| 2 | 创建表 |
| 3 | 设置表的压缩格式为deflate |
### 步骤一：进入Hive
首先，我们需要登录到Hive中进行操作。可以使用以下命令：
```ma
spark 直接通过 object 创建 dataset: sparkSession.createDataset(Seq(obj1, obj2, obj3...)) spark 创建空 dataset: sparkSession.emptyDataset[类名] ...
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2021-10-22 14:34:00
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目录1 Dataset 是什么2 对比DataFrame3 RDD、DF与DS转换4 面试题：如何理解RDD、DataFrame和Dataset1 Dataset 是什么Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。与RDD相比：保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表
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2023-06-30 19:58:43
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文章目录DataFrame类型和Dataset类型Schema结构化Spark类型概述DataFrame与Dataset的比较行列Spark类型结构化API执行概述逻辑执行物理计划执行小结 结构化API是处理各种数据类型的工具，可处理非结构化的日志文件、半结构化的CSV文件，以及高度结构化的Parq
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2023-07-14 15:20:34
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1.前言DataSet是Spark重要的数据结构之一拥有比RDD更高的性能，比DataFrame更灵活的操作方式，是Spark SQL的扩展，提供了额外的编译时类型检查。本文将深入介绍DataSet的使用。从Spark2.0开始，DataFrame成为了DataSet的特例，即DataFrame是DataSet的特殊情况。DataFrame是操作Row对象的DataSet。当数据集可以被编码成Sp
目录概述TungstenUDFs和UDAFs查询优化器（Query Optimizer）什么是逻辑计划（Logical Plan）？逻辑计划的几个阶段什么是物理计划（Physical Plan）？whole-stage code generation 概述Spark SQL组件中DataFrame，DataSets跟RDDs相比，会有比较大的性能优势。 （1）DataFrame和DataSet是
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2023-07-14 15:20:47
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# 实现Spark Dataset简介
## 引言
在这篇文章中，我将指导你如何使用Apache Spark中的Dataset API。Dataset是Spark中的一个核心概念，它提供了一种强类型、面向对象的分布式数据处理方式。通过使用Dataset，你可以更轻松地进行数据处理和分析。在接下来的文章中，我将引导你了解整个流程，并提供相关的代码示例。
## 流程概述
下面是使用Spark Da
