Spark思维导图 一、Spark 基础篇1、Spark 是什么？Spark 是一个通用分布式内存计算引擎。2009 年在加州大学伯克利分校 AMP 实验室诞生，2014 年 2 月，Spark 成为 Apache 的顶级项目。2、Spark 有哪些特点？Spark 使用 Scala 语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，具有以
Spark SQL_第六章笔记1.Spark SQL简介2.DataFrame2.1DataFrame创建2.2DataFrame保存2.3DataFrame常用操作2.4从RDD转换得到DataFrame2.4.1利用反射机制推断RDD模式2.4.2使用编程方式定义RDD模式3.Spark SQL读写数据库3.1通过JDBC连接数据库3.2连接Hive读写数据 1.Spark SQL简介Spa
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2023-11-28 06:36:04
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spark连接mysql（打jar包方式）package wujiadong_sparkSQL
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
* Created by Administrator
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2024-07-28 13:59:23
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二、epoll与select、poll区别 1、相比于select与poll，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。内核中的select与poll的实现是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。 2、epoll的实现是基于回调的，如果fd有期望的事件发生就通过回调函数将其加入epoll就绪队列中,也就是说它只关心“活跃”的fd，与fd数目无关。 3、内核
# Spark与PyCharm的区别
在现代数据处理和开发环境中，Spark和PyCharm都是非常重要的工具。尽管它们在数据科学和开发方面都发挥着重要作用，但它们的目的和功能却大相径庭。本文将深入探讨Spark与PyCharm的区别，并通过一些代码示例来帮助读者更好地理解它们各自的使用场景。
## 1. 什么是Spark？
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，主要用于在大规
原创
2024-10-28 05:40:15
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Windows Service 是主要用于服务器环境而长期运行的应用程序， 这类程序不需要有用户界面或者任何模拟输出。 任何的用户消息通常都是记录在Windows 事件日志里。Windows Service可以在操作系统启动的时候开始，一直在后台运行，当有需要时也可以手动启动，我们可以通过管理工具里面的服务进行统一管理。当系统启动完毕后，Windows服务并不需要通过登陆页面后才能启动，而我们启动
原创
2012-05-20 21:20:50
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整体说明会进行此次检测的背景介绍，通过官方以及自己的学习了解进行一些基础解释；使用具体的线上数据进行压缩比，查询性能的测试；查询性能的不同场景，大数据计算、用户查询性能等，包含Spark以及Impala的性能测试【这部分都是生产中会实际遇到的，希望能给大家阐述的清晰】；包含具体生产场景的项目选型；背景当前背景为生产中真是遇到的问题，并且进行测试和选型；当前数据层作为数据湖的上游，作为所有数据分析的
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2024-04-09 11:08:08
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Spark中Cache跟Persist的初探1.Cache的产生背景我们先做一个简单的测试读取一个本地文件做一次collect操作：val rdd=sc.textFile("file:///home/hadoop/data/input.txt")val rdd=sc.textFile("file:///home/hadoop/data/input.txt")上面我们进行了两次相同的操作，观察日志我
背景： 为什么从SparkStreaming入手？ 因为SparkStreaming 是Spark Core上的一个子框架，如果我们能够完全精通了一个子框架，我们就能够更好的驾驭Spark。SparkStreaming和Spark SQL是目前最流行的框架，从研究角度而言，Spark SQL有太多涉及到SQL优化的问题，不太
1. Spark SQL的作用Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce，然后提交到集群上执行的，大大简化了编写MapReduce程序的复杂性，但MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。类比Hive，SparkSQL是Spark上的高级模块，SparkSQL是一个SQL解析引擎，将SQL解析成特殊的RDD（DataFrame），然后在Spark集群中运行Spark SQL，执行
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2023-10-14 22:11:30
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==用于一般比较，===用于严格比较，==在比较的时候可以转换数据类型，===严格比较，只要类型不匹配就返回flase。先来看看==这兄弟：强制是将值转换为另一种类型的过程。在这种情况下，==会执行隐式强制。在比较两个值之前，==需要执行一些规则。假设我们要比较x == y的值。 如果x和y的类型相同，则 JS 会换成===操作符进行比较。
原创
2022-04-28 11:12:45
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文章目录Spark基本架构和原理一、PySpark 的背后原理二、文档三、pyspark读写dataframe四、通过spark-submit提交任务模板示例五、代码示例1、WordCount词频分析2、使用PySpark语言开发操作Hive Spark基本架构和原理一、PySpark 的背后原理架构图： 其中白色部分是新增的Python进程，在Driver端，通过Py4j实现在Python中调
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2023-10-04 20:41:46
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1. 概念上来说（1）"[["，是关键字，许多shell(如sh bash)并不支持这种方式。sh, bash(据说从2.02起引入对[[的支持)等支持。（2）"["是一条命令， 与test等价，大多数shell都支持。在现代的大多数sh实现中，"["与"test"是内部(builtin)命令，换句话说执行"
原创
2016-06-16 22:18:08
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1.什么是web服务： web服务是一种可以用来解决跨网络应用集成问题的开发模式，这种模式为实现“软件即服务”提供了技术保障。2.web服务的三个核心2.1 SOAP SOAP（Simple Object Access Protocol，简单对象访问协议）是一个基于xml的协议，用于在分步的应用程序都可以
1 Standalone 模式Spark 的Standalone 模式体现了经典的master-slave 模式。集群规划:hadoop102hadoop103hadoop104SparkWorker MasterWorkerWorker解压缩文件spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz资源 链接：https://pan.baidu.com/s/1d-FqvRByjUKKRoMn
首先介绍一下Shark的概念 Shark简单的说就是Spark上的Hive，其底层依赖于Hive引擎的 但是在Spark平台上，Shark的解析速度是Hive的几多倍 它就是Hive在Spark上的体现，并且是升级版，一个强大的数据仓库，并且是兼容Hive语法的下面给出一张来自网上的Shark构架图从图上可以看出，Spark的最底层大部分还是基于HDFS的，Shark中的数据信息等也是对应着
CNN与RNN的介绍本文主要总结我对李宏毅老师讲的CNN和RNN的理解，通过对比总结各自的优势，同时加深自己对这方面知识的理解。1、CNN介绍CNN是一种利用卷积计算的神经网络。它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。本文介绍方式以李宏毅老师ppt内容为主，具体下面介绍。1.1 Why CNN for Image ①为什么引入CNN？？图片示意：给定一个图片放入全连接神
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2024-04-15 15:03:06
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我们知道，不同肤色的人外貌差别很大，而双胞胎的辨识很难。有意思的是Web服务器/Web容器/Web应用程序服务器/反向代理有点像四胞胎，在网络上经常一起出现。本文将带读者对这四个相似概念如何区分。
作者： 帅虫哥我们知道，不同肤色的人外貌差别很大，而双胞胎的辨识很难。有意思的是Web服务器/Web容器/Web应用程序服务器/反向代理有点像四胞胎
架构师入门之组件化架构什么是组件化，为什么要组件化 什么是组件化，为什么要组件化在我的理解看来组件化是android开发甚至其他软件开发行业的趋势，因为随着android的逐渐成熟,现在的app业务越来越复杂,与此同时,android工程也变得日益庞大,代码行数十几万已经是常态,此时有几个问题便会凸显出来:编译时间过长，时间成本增大： 工程任何一点改动都会造成整个工程的重新编译.记忆最深的就是早
#和$有什么区别,即select * from topic where id=#id#和select * from topic where id=$id$有区别吗？还有我要执行这个语句select *
原创
2023-04-25 00:50:21
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