1.关于Spark2009年，spark诞生于伯克利大学的amplab。最重要的是，spark只是一个实验项目，只包含很少的代码，属于轻量级框架。2010年，伯克利大学正式启动了Spark项目。2013年6月，Spark成为Apache基金会的一个项目，并进入了高速开发阶段。第三方开发人员贡献了大量代码，并且非常活跃2014年2月，Spark被称为Apache的顶级项目。与此同时，大数
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2023-08-27 09:52:15
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一、Spark入门Spark是开源类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark拥有HadoopMapReduce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学习等需要迭代的场景1. Spark概述Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还是存在一些不
文章目录前言scala基础知识1、Scala特性面向对象函数式编程静态类型扩展性2、表达式3、方法与函数方法转函数4、模式匹配常量模式变量模式通配符模式类型模式case class模式模式守卫Option模式5、Scala Trait（特质）6、集合操作常用集合7、数据源8、隐式转换9、正则匹配10、异常处理1. java和scala捕获异常方式不同2. Scala没有checked异常3. S
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2023-08-29 16:41:02
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// 1.guard必须用在函数let age = 20func online(age : Int) { // 如果条件成立,者会执行后面的代码块 // 如果条件不成立,则会执行{}中的语句,并且{}中必须跟上 guard age >= 18 else { pr
原创
2016-09-08 10:42:40
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a. 由于MapReduce的shuffle过程需写磁盘，比较影响性能；而Spark利用RDD技术，计算在内存中进行.b. MapReduce计算框架(API)比较局限, 而Spark则是具备灵活性的并行计算框架.c. 再说说Spark API方面- Scala: Scalable Language, 据说是进行并行计算的最好的语言. 与Java相比，极大的减少代码量. From h
目录一.数据源二.自定义 UDF 函数三.用户自定义聚合函数sum()聚合avg()聚合四.自定义强类型聚合函数(了解) 一.数据源{"name":"lisi","age":20}
{"name":"ww","age":10}
{"name":"zl","age":15}
{"name":"zy","age":30}二.自定义 UDF 函数import org.apache.spark.sql.
MPLS 是一种基于标签的多协议传送技术，它可以有效地提高数据包传输的速度和性能。而BGP是一种路由协议，用于在不同自治系统之间传送路由信息。在网络架构中，MPLS和BGP通常是搭配使用的，特别是在大型企业或服务提供商网络中。
为什么说MPLS 必须用BGP呢？这是因为在MPLS网络中，BGP提供了动态路由的能力，这对于大规模网络和快速调整网络结构十分重要。MPLS只是提供了数据包的传输路径，并
# Spark SQL 中的日期处理：计算当前时间减一天
在大数据处理和数据分析领域，Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架。Spark SQL 是 Spark 组件之一，它为用户提供了一种以 SQL 语法进行结构化数据处理的方式。在本文中，我们将探讨如何在 Spark SQL 中处理日期数据，特别是如何计算当前时间减一天。
## Spark SQL 日期函数简介
Spar
Lambda表达式1、为什么JAVA需要Lambda表达式？如果忽视注解(Annotations)、泛型(Generics)等特性，自 Java 语言诞生时起，它的变化并不大。Java 一直都致力维护其对象至上的特征，在使用过JavaScript 之类的函数式语言之后，Java 如何强调其面向对象的本质，以及源码层的数据类型如何严格变得更加清晰可感。其实，函数对Java 而言并不重要，在 Java
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2023-07-20 18:32:11
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简介Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。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 MapReduce的通用并行框架，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
Apache Flink是一个强大的分布式流处理和批处理框架，它提供了丰富的函数体系，使得开发者可以灵活地处理和转换数据流。在本文中，我们将介绍Flink的函数体系，并提供相应的源代码示例。Flink的函数体系由多个函数接口和实现类组成，这些函数可以用于各种数据转换和操作。下面是一些常用的函数接口和实现类：MapFunction：MapFunction接口定义了一个将输入元素映射为输出元素的函数。
如何在Hive中使用时间减函数
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍在Hive中使用时间减函数的方法。首先，让我们来看一下整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[连接到Hive]
B --> C[创建表]
C --> D[加载数据]
D --> E[执行时间减函数]
E --> F[输出结果]
F -
许多人使用Python和Sklearn开始了他们的机器学习之旅。如果您想使用大数据，则必须使用Apache Spark。可以使用Pyspark在Python中使用Spark。但是，由于Spark是用Scala编写的，因此使用Scala可以看到更好的性能。市面上有很多关于如何在计算机上启动和运行Spark的教程，所以我这里就不详细介绍了。我这里只建议快速入门的两种方法是使用docker
在SQL中的使用，可以用于查询结果,也可以用于查询条件
select 函数 from emp where 函数
函数(单行函数、分组函数、分析函数)
单行函数(日期函数、字符函数、数字函数、转换函数、其它函数)
·日期函数select add_months(sysdate,2) from dual;--月加
select months_between(sysdate,sysdate) from d
# 教你如何在Hive中实现“当前时间减去一年”
在数据处理和分析中，常常需要基于当前时间进行各种计算。在Hive中，我们可以使用日期和时间相关的函数来完成这个任务。今天，我们将学习如何在Hive中实现“当前时间减去一年”的功能。
## 流程概述
在Hive中计算当前时间减去一年，通常可以通过以下步骤完成：
| 步骤 | 描述
文章目录前言：为什么需要图计算一、Spark GraphX 概述二、图的术语三、图的经典表示法四、GraphX 核心抽象五、GraphX API六、属性图应用示例七、图的算子1、属性算子2、结构算子3、Join 算子八、GraphX API 的应用 前言：为什么需要图计算许多大数据以大规模图或网络的形式呈现许多非图结构的大数据，常会被转换为图模型进行分析图数据结构很好地表达了数据之间的关联性一、
# Spark SQL 日期减一
在数据处理中，常常会遇到需要对日期进行计算的情况。Spark SQL 是一个用于处理大规模数据的分布式计算框架，可以方便地进行日期的计算和处理。本文将介绍如何使用 Spark SQL 对日期进行减一天的操作，并给出相应的代码示例。
## 日期计算
在数据处理中，经常需要对日期进行加减计算，例如需要计算某个日期的前一天或者后一天。在 Spark SQL 中，我
在现代社会，科技产品和设备已经成为我们生活中不可或缺的一部分。而耳机作为我们日常使用频率最高的电子产品之一，选择一款性能稳定、音质优良的耳机显得尤为重要。华为作为全球领先的科技企业之一，凭借其出色的技术和品质在耳机领域也取得了显著的成就。尤其是其认证type耳机系列，成为许多用户的首选。
首先，华为认证type耳机具有高品质音质。采用高端的声学技术和材质，华为认证type耳机在保证音质清晰透明的
# 为什么新版Redis必须使用root权限？
Redis是一个开源的高性能键值对存储数据库，被广泛应用于互联网领域的缓存、会话存储等场景。但是在使用Redis时，我们经常会遇到一个问题：为什么新版Redis必须使用root权限？
## 什么是Redis？
Redis是一种基于内存的高性能键值对存储数据库，它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。由于数据存储在内存中，并且
# Redis是否必须用root启动
## 简介
Redis是一个开源的内存数据库系统，它提供了高性能的键值存储和缓存解决方案。很多开发者在使用Redis时会有一个疑问：**Redis必须用root用户来启动吗？**
在本文中，我们将探讨这个问题并提供相应的解答。
## Redis的安装和启动
在正式回答问题之前，让我们先了解一下Redis的安装和启动过程。以下是Redis的安装和启动步
