一、规划和策略策略：
在bigdata6上安装，然后分发到其他机器规划
集群一(保障各个节点上的Scala已经安装完成)
master port 8888
znode /spark
bigdata001 master
bigdata002 master
bigdata001
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2023-11-23 13:47:33
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List<String> orderList = salesOrderInfoDTOS.stream().map(SalesOrderInfoDTO::getOrderCode).distinct().collect(Collectors.toList());
int orderSize = orderList.size();
int toindex = ReportConstant.
原创
2024-06-06 15:10:34
29阅读
在日常的Java开发中，处理集合数据是一项常见的任务。当数据量庞大时，分批处理成为一种高效且可行的解决方案。本文将详细阐述如何在Java中实现“sublist分批操作”的过程，配合必要的图示和代码示例，帮助你快速掌握这一技巧。
## 环境准备
要实现分批操作，首先需要确保你的开发环境已经设置妥当。以下是一些基本的前置依赖。
- Java Development Kit (JDK) 8 或更高
# Java List 分批操作指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你理解如何在Java中对List进行分批操作。分批操作是一种常见的需求，尤其是在处理大量数据时，可以有效地提高程序的性能和响应速度。下面我将详细介绍分批操作的流程、步骤以及相应的代码实现。
## 分批操作流程
首先，我们通过一个表格来展示分批操作的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-07-15 15:05:23
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# Java 8 List 分批操作
在实际的开发中，我们经常需要对一个大的数据集合进行分批处理，以避免内存溢出或者提高处理效率。在 Java 8 中，我们可以利用 Stream API 中的`Collectors.partitioningBy()` 方法来快速将一个 List 分成多个小的子集合，进行批处理操作。
## 为什么需要分批操作
当我们需要处理一个包含大量元素的 List 时，如
原创
2024-06-23 06:37:11
475阅读
# Redis分批操作Hash数据
Redis是一个高性能的键值对数据库，它支持多种数据类型，包括字符串、列表、集合、有序集合和哈希表。在实际应用中，我们经常需要对哈希表进行分批操作，以提高数据处理的效率和性能。本文将详细介绍Redis分批操作Hash数据的方法和技巧。
## 1. Redis Hash数据结构
在Redis中，Hash是一种键值对集合，其中每个键值对的键和值都是字符串。使用
原创
2024-07-27 10:30:15
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ansible批量管理服务介绍1、ansible批量管理服务意义 01. 提高工作效率 02. 提高工作准确度 03. 减少维护的成本 04. 减少重复性工作 2、ansible批量管理服务功能
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2024-04-27 20:04:14
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# 实现Java io密集分批操作文件
## 一、流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建输入流和输出流 |
| 2 | 读取文件内容 |
| 3 | 处理文件内容 |
| 4 | 将处理后的内容写入新文件 |
| 5 | 关闭输入流和输出流 |
## 二、详细步骤
### 1. 创建输入流和输出流
```java
// 创建输入流
File i
原创
2024-06-16 04:10:36
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# 项目方案：实现对一个List进行分批操作
## 1. 项目背景
在实际的软件开发过程中，经常需要对一个List进行分批操作。比如在数据导出、数据处理等场景下，需要将大量数据按照一定的规则进行分批处理。本项目旨在提供一个Java方案，实现对一个List进行分批操作的功能。
## 2. 技术选型
- Java语言
- Java集合框架
## 3. 解决方案
### 3.1 实现思路
- 将L
原创
2024-03-08 05:49:00
274阅读
配置Mysql主从同步为了配置Mysql的主从同步，首先需要两个安装了Mysql的主机。 我自己有两台阿里云的Linux服务器，IP分别为：118.xx.xx.211106.xx.xx.56 （为了保护的我服务器免受攻击，所以不方便公开IP的全部地址。没有阿里云服务器的小伙伴也可以在电脑上开两个虚拟机并安装好Mysql，效果也是一样的） 我们以118.xx.xx.211的服务器为Mysql主服务器
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2023-10-27 22:51:40
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MongoDB 7.0 的核心在于提升可扩展性、性能、开发者体验和数据一致性/安全性，特别是在处理大规模分布式数据和实时分析场景下。深入浅出解析 MongoDB 7.0 关键技术原理可扩展操作：原理： 这是 MongoDB 7.0 的重磅炸弹。它允许单个操作（如 updateMany, deleteMany, findAndModify 等）处理超过 16MB 文档限制的数据集。传统上，处理超大
目录Java FastJson转JSON两个转义第一种转义：针对特殊字符第二种转义：自定义转义示例场景说明示例代码Java FastJson转JSON两个转义在Java开发中，FastJson是一个高性能的JSON处理框架，被广泛应用于JSON数据的序列化和反序列化。在实际开发中，我们有时需要将特殊字符进行转义，以便正确地表示在JSON中。本篇博客将介绍如何使用FastJson对JSON字符串进行
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2024-06-13 19:27:18
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## Spark分批写入的科普文章
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，它提供了易于使用的API来进行大规模数据处理。在大数据处理过程中，有时候需要将数据分批写入到存储系统中，以避免一次写入过大数据量的问题。本文将介绍如何使用Spark进行分批写入操作。
### Spark分批写入操作示例
首先，我们需要创建一个Spark会话：
```scala
import org.a
原创
2024-04-23 03:16:47
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Spark整理(1)一，介绍1.1 什么是sparkApache Spark 是为大规模数据处理设计的快速通用的计算引擎(框架).从右侧的新闻中看，Spark也用于AI人工智能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 的通用并行计算框架，Spark 拥有Hadoop MapReduce 所具有的优点
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2024-06-22 15:06:03
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# 使用 Apache Spark 生成 DataFrame
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算系统，广泛用于大数据处理与分析。DataFrame 是 Spark 中一种重要的数据结构，类似于传统数据库中的表格，可以方便地进行数据操作和分析。本文将介绍如何在 Spark 中生成 DataFrame，并通过示例代码进行演示。
## 什么是 DataFrame？
Da
在处理大数据的过程中，经常会使用Apache Spark来进行数据分析。本文将详细探讨如何在Spark中获取DataFrame（df），从对相关协议的背景介绍，到具体的技术实现、优化方法，再到不同协议之间的比较，力求全面覆盖各方面的内容。
让我们从协议背景入手，理解在大数据处理中，各种网络协议之间的交互及其影响。
首先，关于数据传输与处理的底层协议，使用四象限图展现不同协议的特点。通过OSI模
# 如何在Apache Spark中循环处理DataFrame
在数据处理和分析的领域，Apache Spark是一个非常强大的工具。作为一名新手，你可能会对如何在Spark中循环操作DataFrame感到困惑。本文将引导你完成这一过程，并帮助你掌握相关知识。
## 整体流程
在我们开始之前，了解整个过程的步骤可以帮助你更好地理解每个环节。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述
一、Spark 运行架构Spark 运行架构如下图：各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系形成有向无环图DAG，DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG，进行Stage划分，划分的规则很简单，从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分。完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskSc
# Spark DataFrame Join 实现教程
## 引言
在Spark中，DataFrame是一种强大的数据处理工具，可以用于处理大规模的结构化和半结构化数据。在实际的数据处理中，往往需要将多个DataFrame进行连接（Join）操作，以便进行更复杂的分析和计算。本文将教会你如何使用Spark DataFrame进行Join操作。
## 流程概览
下面是实现Spark DataFr
原创
2023-09-02 14:35:51
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# 如何在Spark中实现DataFrame的join操作
在数据处理过程中，连接（join）操作是一种常见且重要的操作。本文将指导你如何在Spark中使用DataFrame进行连接操作，并帮助你理解整个流程。我们将分步骤介绍，包括所需的代码和解释。
## 1. 整体流程
首先，我们来看看在Spark中执行DataFrame连接操作的整体流程。我们可以将步骤简化为以下表格：
| 步骤 |
