一、Spark 是什么及其特点Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构架大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Spark具有如下几个主要特点：
运行速度快：使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算。
容易使用：支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，可以通过Spark Shell进行交互式编程
通用性：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流
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2023-07-03 00:57:40
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spark RDD
什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集RDD是Spark中的抽象数据结构类型,Spark中最基本的数据抽象,实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式
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2023-07-01 12:28:38
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刚转大数据三个月，最近学习一套spark视频，希望搞个博客记录一下，以便翻阅
原创
2022-01-20 11:27:14
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Spark内核RDDResilientDistributedDataset （弹性分布式数据集 ）五大特性:
A list of partitions
A function for computing each split
A list of dependencies on other RDDs
Optionally, a Partitioner for key-value RDDs
Option
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2023-07-18 22:59:04
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参考视频教程: SparkSQL极速入门整合Kudu实现广告业务数据分析 (http://www.notescloud.top/goods/detail/1427)sparkGithub:https://github.com/apache/spark/(https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2
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2021-10-27 16:04:16
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# Spark特性及其应用
Apache Spark是一个强大的分布式数据处理框架，因其高性能和简洁的API而广受欢迎。Spark提供了一些显著的特性，包括内存计算、丰富的API、支持多种数据源和容错能力等，本文将逐一介绍这些特性，并展示相关代码示例。
## 内存计算
Spark最核心的特性之一是其内存计算能力。相比传统的MapReduce，Spark可以将数据存储在内存中，这使得数据处理速
原创
2024-09-12 05:29:19
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简介Apache Spark 3.3.0 从2021年07月03日正式开发，历时近一年，终于在2022年06月16日正式发布，在 Databricks Runtime 11.0 也同步发布。这个版本一共解决了 1600 个 ISSUE，感谢 Apache Spark 社区为 Spark 3.3 版本做出的宝贵贡献。PySpark 的 PyPI 月下载量已经迅速增长到2100万次，Python 现在
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2023-09-11 19:39:00
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Spark3.0解决了超过3400个JIRAs，历时一年多，是整个社区集体智慧的成果。Spark SQL和 Spark Cores是其中的核心模块，其余模块如PySpark等模块均是建立在两者之上。Spark3.0新增 了太多的功能，无法一一列举，下图是其中24个相对来说比较重要的新功能，下文将会围绕这些进行简单介绍。 性能相关的新功能主要有： Adaptive Quer
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2023-09-03 11:18:21
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一 什么是RDD,有什么特点？RDD: Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集。特点：# 它是一种数据的集合# 它可以被分区，每一个分区分布在不同的集群中节点，从而使得RDD可以被并行处理，所以它是分布式的# 提供容错性，它将计算转换一个成一个有向无环图(DAG)的任务集合，方便利用血缘关系进行数据恢复# 中间计算结果缓存在内存二 RDD与MapReduce比
本篇文章主要讲解Spark 的编程模型以及作业执行调度流程。对于spark 来说，其核心是RDD（Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集），它是一种特殊的集合，支持多种来源，有容错机制，可以被缓存支持并行操作。下面来看看RDD这一抽象数据集的核心。Spark编程模型RDD的特征 RDD总共有五个特征，三个基本特征，两个可选特征。 （1）分区（partiti
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2023-10-24 01:03:47
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RDD为什么是Spark的核心概念通过一个wordCount例子来看一看RDDRDD的管理与操作（算子）常见的RDD操作有哪些（包括RDD的分类）RDD的依赖关系（DAG）RDD依赖关系的划分（stage）RDD为什么是Spark的核心概念 Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得Spark可以很容易扩展，比如 Spark Streaming、Spark SQL、Machine Learnin
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2024-01-15 22:04:22
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HTML5新特性介绍HTML基本思维概念形成于2003年，之后W3C对页面超文本应用技术工作小组(WHATWG)开发的HTML草图颇感兴趣，这个小组的开发人员均来自Apple ，Mozilla，和Opera。2007年W3C工作小组正式成立，主要进行HTML 5规格进行开发。HTML 5旨在改进HTML的协同工作能力，增加了急需的页面内容描述。它还增加了HTML 4对页面程序所缺乏的特性。在本文中
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2023-07-12 17:29:38
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UNIX的历史 UNIX系统于1969年在AT&T的贝尔实验室诞生，20世纪70年代它逐步盛行，这期间又产生了一个比较重要的分支，就是大约1977年诞生的BSD系统。 从BSD系统开始，各大厂商及商业公司根据自身公司的硬件架构，并以BSD系统为基础进行UNIX系统的研发，从而产生了各种版本的UNIX ...
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2021-05-03 22:38:46
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1. HashMap的数据结构数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；链表链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。哈希表那么我们能不能综合两者的特性，做
该论文来自Berkeley实验室，英文标题为：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing。下面的翻译，我是基于科学网翻译基础上进行优化、修改、补充，这篇译文翻译得很不错。在此基础上，我增加了来自英文原文的图和表格数据，以及译文中缺少的未翻译的部分。如果翻译措
新加语义化标签：HTML5其实是关于图像，位置，存储，速度的优化和改进图像：到目前为止，基本上想要直接在网页上进行绘图还是不能轻易完成的，即使是几何图形也不可以。在浏览器当中直接能跟图片的交互操作也很有限，多数是保存和点击。如果希望能够跟图片进行更多的操作或者在浏览器当中画出图形，就需要flash, silverlight 这类插件来帮忙。HTML5了解人们的需求，HTML5已经确定引入canva
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2023-07-12 17:33:14
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RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中最基本的数据结构，它是一个不可变的分布式数据集合，可以在集群中进行并行处理。RDD可以从Hadoop的HDFS文件系统中读取数据，也可以从其他数据源中读取数据，如本地文件系统、Hive、Cassandra等。RDD的特点：分布式：RDD可以在集群中分布式存储和处理数据，可以在多个节点上并行处理数据。不可变性：RDD
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2023-08-01 16:08:05
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什么是 HTML5？HTML5 将成为 HTML、XHTML 以及 HTML DOM 的新标准。HTML 的上一个版本诞生于 1999 年。自从那以后，Web 世界已经经历了巨变。HTML5 仍处于完善之中。然而，大部分现代浏览器已经具备了某些 HTML5 支持。HTML5 是对 HTML 标准的第五次修订。其主要的目标是将互联网语义化，以便更好地被人类和机器阅读，并同时提供更好地支持各种媒体的嵌
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2023-07-12 17:30:10
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离线版提取链接:(md文档版;pdf版;html网页版)链接：https://pan.baidu.com/s/1iajPF0MGG5W9kqgavt1WhQ 提取码：lzq0或点击大数据导论复习(网盘) 提取码：lzq0单选题1.下面关于数据的说法，错误的是：D A.目前阶段，数据的产生不以人的意志为转移 B.数据的价值会因为不断重组而产生更大的价值 C.数据的根本价值在于可以为人们找出答案 D.
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2024-08-30 11:30:09
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Spark 官方网站使用如下简洁的语言描述了Spark我们可以从中提取出如下信息：Spark是一个引擎快速通用Spark可以用来处理数据数据是大规模的Spark本身并不提供数据存储能力，它只是一个计算框架它的快速体现在什么地方呢？如果处理的数据在内存中，运行MapReduce比hadoop要快100倍以上，要是数据在磁盘中，也比Hadoop快10倍以上。为什么会快呢，Spark在处理数据的时候，使
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2023-09-30 09:20:55
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