文章目录绪论1、伪代码2、小知识点普及3、图解4、流程介绍5、Spark更多内容 绪论 阅读前请参考《Spark的任务调度》和《Spark的资源调度》，以便您更好的理解本文内容（有自信直接看这篇博客也没问题的）。1、伪代码 下面这段伪代码就是用Scala语言写的一个小的Spark应用程序。如对代码有疑惑请查阅《Scala快速学习》main(){
//声明配置对象
val conf = n
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2024-06-27 08:56:51
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# Java中的数组包含检测
在Java编程中，数组是一种常用的数据结构，用于存储固定大小的同类型元素。而在实际开发中，我们经常需要检查一个数组是否包含某个特定的元素。本文将重点介绍如何在Java中实现这一功能，以及相关的代码示例、流程和总结。
## 什么是数组？
数组是存储在连续内存空间中的同类型数据的集合。每个元素都可以通过索引（从0开始）来访问。Java中的数组类型由元素类型与方括号组
原创
2024-09-22 06:31:03
27阅读
# 如何使用 jQuery 检查数组包含：新手指南
在前端开发中，检查一个值是否包含在一个数组中是一个常见的需求。对于初学者来说，可能会觉得这很复杂，但使用 jQuery，这个过程会变得简单。接下来，我将为你详细介绍整个流程，并提供示例代码和注释。
## 流程概览
在实现“jQuery 数组包含”之前，我们首先要明确整个实现的步骤。下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-21 09:28:35
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# 深入了解MySQL中的数组包含
在MySQL中，数组并不是内置的数据类型，但我们可以通过使用一些技巧来实现数组的功能，其中一个常用的方法是使用`FIND_IN_SET`函数来检查某个值是否在一个逗号分隔的字符串中。
## `FIND_IN_SET`函数介绍
`FIND_IN_SET(str, strlist)`函数用于在逗号分隔的字符串列表`strlist`中查找`str`，如果找到则返
原创
2024-02-28 03:27:46
34阅读
# 实现Hive Array包含的方法
## 简介
在Hive中，ARRAY类型是一种非常常见的数据类型。有时候我们需要判断一个数组是否包含某个元素，这就需要用到Hive Array的包含方法。本文将介绍如何在Hive中实现Array包含的功能。
## 流程概述
下面是实现Hive Array包含的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建测试表 |
原创
2023-12-06 12:35:47
103阅读
# 如何实现 JavaScript 数组包含的功能
在 JavaScript 中，判断一个数组是否包含某个特定元素是一个常见的需求。为了帮助你理解如何实现这个功能，我们将从整体流程开始，逐步深入到每一个细节。接下来，我将为你提供一个详细的指南，包括每一步的代码示例和注释，最后包含进度图和关系图，以便于理解。
## 整体流程
首先，我们可以将整个过程分为几个主要步骤，如下表所示：
| 步骤
需求背景：在理财 APP 中，素材、广告位、产品、策略有时候是多对多的关系。比如，在内容中台，一个素材可能关联理财、基金、存款某些产品，那我们统计该素材的好不好，转化率好不好，该归属于哪些业务？再进而计算某些业务的贡献，就可能需要用到数组。还是不怎么看文档，因为文档的例子不够直观。在https://community.cloud.databricks.com/ 上创建表的方法，可以参考文档，htt
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2023-09-05 10:41:32
107阅读
Array类型是ECMAScript中最常用的引用类型。ECMAScript中的数据与其它大多数语言中的数组有着相当大的区别。虽然ECMAScript中的数据与其它语言中的数组一样都是数据的有序列表，但不同的是，ECMAScript数组中的每一项可以保存任何类型的数据，无论是数值、字符串或者是对象。同时，ECMAScript中的数组大小是可以动态调整的，即可以根据数据的添加自动增长以容纳新增的
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2023-11-03 07:29:02
62阅读
# Spark Array 截断：完整指南
在大数据处理中，Apache Spark 提供了强大的分布式计算能力，数组（Array）是其普遍使用的数据结构之一。在数据处理过程中，我们经常需要对数组进行截断，去掉不必要的数据。本文将探讨 Spark 中数组的截断操作，并提供示例代码介绍如何高效实现这一功能。
## 什么是数组截断？
数组截断是指将数组中的一部分元素删除，常用于处理数据时，只保留
原创
2024-08-19 07:23:50
84阅读
如何在Spark Shell中操作数组
## 简介
在Spark中，Spark Shell是一个交互式的解释器，可以用来快速地实验和开发Spark应用程序。Spark Shell支持Scala、Python和R语言，使得开发者可以使用这些语言来进行数据处理和分析。
本文将指导初学者如何在Spark Shell中操作数组。我们将按照以下步骤展示整个流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 总览
原创
2024-01-24 11:05:28
29阅读
# 深入理解Spark中的FlatMap和Array
Apache Spark是一种强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在Spark中，`flatMap`是一种非常有用的操作，它允许将输入数据映射为多个输出数据。结合`array`操作，使得数据处理更加灵活和高效，本文将详细介绍这两者的概念及使用方法。
## 什么是flatMap？
`flatMap`是一个转换操作，它对输入数据
原创
2024-09-03 05:47:18
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0.spark
--------------------------------------------
transformation
map
filter
repartition
spark核心API
----------------------------------------------------
[SparkContext]
连接到spark集群上的入口点
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2024-08-24 16:07:00
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# 在Spark中实现Array聚合
在大数据处理中，Apache Spark是一个引人注目的工具，而处理数组（Array）的聚合则是Spark工作的一个重要任务。本文将引导您一步一步地实现Spark Array的聚合，适合刚入行的小白。
## 流程概述
以下是实现Spark Array聚合的步骤，以及每一步的详细说明。
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-10-28 04:06:59
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# 如何实现 Spark SQL 中的 Array 操作
## 1. 整体流程
首先我们先来看一下整个实现 Spark SQL Array 操作的流程，可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建 SparkSession 对象 |
| 2 | 读取数据源 |
| 3 | 使用 withColumn 方法创建新列 |
| 4 | 使用 c
原创
2024-02-28 07:41:11
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hadoop解决什么问题？ 海量数据的存储和计算。 hadoop能传输数据吗？不能。Spark能解决什么问题？ 为了解决hadoop计算慢的问题。 只能解决海量数据的计算，没有存储功能。 一部分基于内存的计算，计算效率比Hadoop快。hadoop什么时候产生？ 04 - 05 年。Hadoop也支持迭代式计算，只不过效率低 （中间结果落盘）Spark计算比Hadoop快的原因？ 1 Spark能
# 使用MySQL中的JSON数组
在MySQL数据库中，我们可以使用JSON类型来存储和操作JSON数据。JSON数据类型在MySQL 5.7版本以后被引入，为我们提供了更加灵活的存储和查询方式。在本文中，我们将重点介绍如何在MySQL中使用JSON数组，并结合代码示例进行说明。
## JSON数组概述
JSON数组是一种可以存储多个值的数据结构，它使用方括号`[ ]`来表示，各个值之间用
原创
2024-04-17 05:01:29
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属性Array.length
// Array 构造函数的 length 属性，其值为1（注意该属性为静态属性，不是数组实例的 length 属性）。
get Array[@@species]
// 返回 Array 构造函数。
Array.prototype
// 通过数组的原型对象可以为所有数组对象添加属性。方法Array.from()
从类数组对象或者可迭代对象中创建一个新的
平常我们后台请求接口返回了json格式的字符串，可用于Controller层直接返回给前台展示数据使用。最常用的这是如此。但是如果我们想直接在后台发送请求并拿到的JSON字符串数据进行使用和逻辑处理，那么对于后台开发人员来说JSON字符串操作是很不方便的，将JSON字符串转换为JObject类型或者相应的对象类来操作会很方便。下面是具体实现过程： 此工具类名为HttpUtils，需要手动
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2024-09-25 08:31:16
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java.utl包的Arrays类包含了用来操作数组的各种方法，本Blog就将介绍数组的各种操作。Arrays类所在包开头已经说了java.utl包中有Arrays类，所以如果要使用Arrays类的话，就要在开头先导入这个包中的这个类了。import java.utl.ArraysArrays类填充替换数组元素Arrays.fill(array, value);
Arrays.fill(array
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2024-10-24 21:02:18
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Spark Structured Streaming概述结构化流（Structured Streaming）是基于Spark SQL引擎的流处理引擎，它具有可扩展和容错性。可以使用类似批数据处理的表达方式来处理流式数据。Spark SQL引擎会增量和连续的运行处理代码，并当流数据持续到达时更新最后结果。在Structured Streaming中可以使用Scala、Java、Python或R中的D
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2024-04-11 19:54:11
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