种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在叨絮计算引擎我们学完了一个mr，接下来看看我们的SparkScala 简介Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言 联邦理工学院洛桑（EPFL）的Martin Odersky于2001年基于Funnel的工作开始设计Scala。Funnel是把函数式编程思想和Petri网相结合的一种编程语言。Odersky先前的工作是
三、掌握对spark dataframe和spark sql的认识和使用（包括创建、各种常用操作，具体到代码的编写使用）；1、DataFrame介绍在Spark中，Spark DataFrame和Spark SQL是SparkRDD高层次的封装，Spark DataFrame以RDD为基础，是一种与传统数据库中的二维表格相类似的分布式数据集。DataFrame与RDD的主要区别：前者包含每一列的名
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2023-08-13 19:30:35
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1、sc.version2、集群对象：SparkContext；获得Spark集群的SparkContext对象，是构造Spark应用的第一步！SparkContext对象代表 整个 Spark集群，是Spark框架 功能的入口 ，可以用来在集群中创建RDD、累加器变量和广播变量。SparkContext对象创建时可以指明连接到哪个集群管理器上，在Spark-Shell启动时，默认 连接到本地的集
关于两个对象交换的问题（实践的角度）首先声明，在面向对象盛行的时代里，我改用对象这两个词来指代最广泛的变量。 现在的变量就不一定只是一个整型或浮点型，甚至不是一个基本数据类型。我们 将在更广泛的意义上讨论对象交换的问题。 在前一篇文章 “ 关于两个对象交换的问题”（注意，名称已改）中，我们讨论了交换两个变量 的几种方法，并给出了形式化的公式。而在这一篇文章中，我们将讨论的是效率 与可行性的问题。（
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2023-08-28 11:40:02
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本文主要介绍spark join相关操作。讲述spark连接相关的三个方法join，left-outer-join，right-outer-join，在这之前，我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。我们以实例来进行说明。我的实现步骤记录如下。 1、数据准备2、HSQL描述3、Spark描述 1、数据准备我们准备两张Hive表，分别是orders（订单表）和driver
一、SparkSQL介绍SparkSQL 发展过程：Hive -> Shark->SparkSQL，SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。能够在Scala中写SQL语句。支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数
前言在大数据相关的工作和开发中，最常见的就是Hadoop、Hive、Spark这三个框架了，关乎大批量的数据处理，这三个是不二之选。刚开始的时候一直没搞清楚这三者之间的关系，后来随着在工作中的了解和学习，才逐渐弄清楚这三个之间的联系和区别。Hadoop首先是Hadoop。Hadoop可以说是大数据处理的基石，其他框架大多数都是以Hadoop为基础，从各个方面的不同角度进行优化和改进而演变而来的，由
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2023-08-18 20:54:13
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1，equals如何判断两个对象相等 重写equals方法1，equals如何判断两个对象相等2，为什么整型包装类要求使用equals比较 在 Java 中，equals 方法是用来判断两个对象是否相等的。通常情况下，如果两个对象的属性值相同，则认为它们相等。但是，在具体实现中，equals 方法需要满足以下几个条件： 对称性：如果 a.equals(b) 返回 true，则 b.equals(
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2023-08-20 10:06:27
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Date Math1.Date1.1直接创建一个Date对象1.2创建一个指定的时间
原创
2023-05-25 11:06:40
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前言：Spark的运行模式指的是Spark应用程序以怎样的方式运行，单节本地点运行还是多节点集群运行，自己进行资源调度管理还是依靠别人进行调度管理。Spark提供了多种多样，灵活多变的部署模式。一、部署模式这是spark官方给出的master的配置选项，也从另一个侧面说明了spark的不同部署和运行模式。 Spark部署模式总体来讲可以分为以下几种：Local：这种模式一般用在本地ID
# 用 Spark 进行数据处理与可视化
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，它广泛应用于大数据处理、数据分析和机器学习等领域。由于其高效性和灵活性，Spark 已成为数据科学家和工程师进行数据处理的重要工具之一。本文将介绍如何使用 Spark 进行数据处理，并结合数据可视化技术，展示数据分析结果。
## Spark 概述
Spark 支持多种编程语言，包括 Scala、J
**因为String是非常常用的类, jvm对其进行了优化, jdk7之前jvm维护了很多的字符串常量在方法去的常量池中, jdk后常量池迁移到了堆中 **方法区是一个运行时JVM管理的内存区域，是一个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态常量等。使用引号来创建字符串单独（注意是单独）使用引号来创建字符串的方式，字符串都是常量，在编译期已经确定存储在常量池中了。用引号创
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2023-10-24 11:23:27
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一、数组合并：1、concat()1 var arr1 = [1, 2, 3];
2 var arr2 = [4, 5, 6];
3 var arr3 = arr1.concat(arr2);
4 console.log(arr3); // [1, 2, 3, 4, 5, 6]JS对Array提供了一个叫concat()的方法，可以合并两个或多个的数组，并返回合并结果。2、扩展运算符1 var a
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2023-06-08 23:06:20
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前言本篇博客主要梳理一下Java中对象比较的需要注意的地方，将分为以下几个方面进行介绍:==和equals()方法hashCode()方法和equals()方法Comparator接口和Comparable接口==和equals()方法在前面对String介绍时，谈到过使用==和equals()去比较对象是否相等。 使用==比较的是两个对象在内存中的地址是否一致，也就是比较两个对象是否为同一个对象
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2023-07-28 22:47:55
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//问题二：使用冒泡排序按学生成绩排序，并遍历所有学生信息 for(int i = 0;i < stus.length - 1;i++){ for(int j = 0;j < stus.length - 1 - i;j++){ if(stus[j].score > stus[j + 1].score){ //如果需要换序，交换的是数组的元素：Student对象！！！ Student temp = stus[j]; stus[j] = stus[j + .
原创
2021-08-15 13:47:14
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RDD编程指南实际上从spark2开始就不推荐使用rdd了，使用dataset操作更加简单高效，但是我们还是简单介绍一下内容吧弹性分布式数据集（RDD）Spark围绕弹性分布式数据集（RDD）的概念展开，RDD是可以并行操作的容错的容错集合。创建RDD有两种方法：并行化 驱动程序中的现有集合，或引用外部存储系统中的数据集，例如共享文件系统，HDFS，HBase或提供Hadoop Inpu
# Spark中DataFrame的连接（Join）详解
在大数据处理领域，Apache Spark是一个极为重要的工具，它提供了处理大规模数据集的能力。其中，DataFrame是Spark中非常重要的数据结构，具有类似于Pandas和RDD的功能。本文将深入探讨如何在Spark中连接两个DataFrame，包括不同类型的连接（inner, outer, left, right等），并附上代码示
# 火花中的拼接：在Spark中合并两个DataFrame
在大数据处理中，我们经常需要将多个数据集合并为一个。Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，它提供了丰富的API来处理大规模数据。在Spark中，我们可以使用DataFrame来表示和操作数据。本文将介绍如何在Spark中拼接两个DataFrame。
## DataFrame简介
在Spark中，DataFrame是一个
# 使用 Apache Spark 合并两个 DataFrame 的指南
在大数据处理中，DataFrame 是一个非常常用的数据结构，其中 Spark 提供了高效的数据处理和分析能力。合并两个 DataFrame 是数据操作中非常重要的一步。本文将指导你如何使用 Apache Spark 合并两个 DataFrame，并详细介绍每一步的实现过程。
## 整体流程
在合并 DataFrame
1 Hash Shuffle V1
相对于传统的 MapReduce，Spark 假定大多数情况下 Shuffle 的数据不需要排序，例如 Word Count，强制排序反而会降低性能。因此不在 Shuffle Read 时做 Merge Sort，如果需要合并的操作的话，则会使用聚合（agggregator），即用了一个 HashMap （实
