什么是state(状态)管理？我们以wordcount为例。每个batchInterval会计算当前batch的单词计数，那如果需要单词计数一直的累加下去，该如何实现呢？SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState 。mapWithState 是1.6版本新增功能，目前属于实验阶段。mapWithState具官方说性能较upd
一、 MyBatis的基本概念Mybatis是一个持久层（dao）框架，提供了对数据库中数据的访问操作（CRUD）MyBatis解决的问题用来解决JDBC技术持久化时的问题。二．第1个MyBatis程序的开发搭建开发环境A）下载MyBatis的jar包，将MyBatis开发过程中jar包导入到项目中所需要的jar包主要有： mybatis核心jar 、 Mybatis第3方依赖j...
原创
2022-02-14 10:02:54
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前言Kylin 用户在使用 Spark的过程中，经常会遇到任务提交缓慢、构建节点不稳定的问题。为了更方便地向 Spark 提交、管理和监控任务，有些用户会使用 Livy 作为 Spark 的交互接口。在最新的 Apache Kylin 3.0 版本中，Kylin 加入了通过 Apache Livy 递交 Spark 任务的新功能[KYLIN-3795]，特此感谢滴滴靳国卫同学对此功能的贡献。&nb
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2024-08-10 11:53:23
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文件路径 添加依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http:
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2024-10-13 22:01:09
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Spark SQL与Hive on SparkSpark SQL在Hadoop发展过程中，为了给熟悉SQL，但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive诞生，是运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。基于Hive后续又有一款Shark诞生，运行在Spark引擎上,但是Shark受限于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等），制约了Spark
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2023-08-30 11:41:47
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使用jdbc连接hive时,加上参数set hive.execution.engine=spark Class.forName(hiveDriver); Connection conn = null; Statement pstmt = null; ResultSet rs = null; c...
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2021-05-31 17:37:27
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# Spark中如何使用MapJoin
## 引言
在大数据处理的过程中，Spark提供了多种方法来对数据进行高效处理。其中，MapJoin（即Map-side Join）是一种提升连接操作性能的技巧，适用于内存能够容纳小表的场景。本文将通过一个具体的示例，详细讲解如何在Spark中使用MapJoin来优化数据连接操作，并提供完整的代码示例。
## 背景
假设我们有两个数据表，一个是用户表
使用jdbc连接hive时,加上参数set hive.execution.engine=spark Class.forName(hiveDriver); Connection conn = null; Statement pstmt = null; ResultSet rs = null; c...
原创
2022-02-15 14:35:58
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在处理大数据时，Apache Spark已经成为数据处理的首选工具。利用Spark的User Defined Functions（UDF），我们能够扩展Spark的内置函数，解决特定问题。本文将详细说明如何使用Spark UDF，包括遇到的问题、解决方案及验证过程，旨在帮助更多开发者掌握这一强大功能。
### 问题背景
随着业务的快速发展，我们的数据量飞速增长，数据处理需求也愈发复杂。为了支持业
# Spark与Delta Lake的项目方案
## 项目背景
随着大数据技术的快速发展，越来越多的组织开始寻求高性能、高可靠性的数仓解决方案。Apache Spark是一款流行的大数据处理框架，而Delta Lake是一个开源的存储层，可以在Apache Spark之上使用，为数据湖提供 ACID 事务和可扩展的元数据处理能力。本项目将探讨如何在Spark中有效使用Delta Lake，实现
# 如何使用Spark SQL解决实际问题
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，而Spark SQL则是Spark的一个模块，用于结构化数据处理。在本文中，我们将演示如何使用Spark SQL来解决一个实际问题：根据用户购买记录计算每个用户的平均购买金额。
## 准备数据
首先，让我们准备一些模拟的用户购买记录数据。假设我们有一个包含用户ID、购买金额和购买时间
原创
2024-05-23 03:49:30
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# Spark如何使用DataFrame
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，而其中的DataFrame是其核心的抽象之一，它提供了一种以结构化数据为基础的分布式数据处理方式。DataFrame源于Pandas的概念，通过提供类似于数据库表的结构化数据，使得大数据处理变得更加简单和直观。
## 什么是DataFrame
DataFrame是一个分布式数据集，类似于SQL
只会用泵不会安装怎么行，水泵安装流程包括基础检验→水泵就位安装→检测与调整→润滑与加油→试运转。今天吉祥三宝就带大家一起来具体了解详细过程。 水泵安装基础检验过程第一步：查看施工图纸 第二步：施工条件1、水泵安装层已通过结构验收。2、建筑物有关轴线、标高线已画出。3、水泵基础混凝土强度已达到70%以上。第三步：基础检验基础坐标、标高
数字万用表相对来说，属于比较简单的测量仪器。本篇，小编就教大家数字万用表的正确使用方法与万用表的维护方法。从数字万用表的电压、电阻、电流、二极管的测量方法开始，让你更好的掌握万用表测量方法。 一、数字万用表的使用方法 注意： 1、如果被测电阻值超出所选择量程的最大值,将显示过量程;,应选择更高的量程“1”,对于大于1兆欧;或更高的电阻,要几秒钟后读数才能
1 .java.awt.Rectangle类有两个很有用的方法translate和grow,但可惜的是像java.awt.geom.Ellipse2D这样的类没有。在Scala中，你可以解决掉这个问题。定义一个RenctangleLike特质,加入具体的translate和grow方法。提供任何你需要用来实现的抽象方法,以便你可以像如下代码这样混入该特质: val egg = new java.a
Apache Spark简介
Apache Spark是一个高速的通用型计算引擎，用来实现分布式的大规模数据的处理任务。
分布式的处理方式可以使以前单台计算机面对大规模数据时处理不了的情况成为可能。
Apache Spark安装及配置（OS X下的Ubuntu虚拟机）
学习新东西最好是在虚拟机下操作，以
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2023-08-01 19:29:05
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mybtis先创建个jdbc.properties放入下面的东西jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTC
jdbc.use
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2024-05-29 00:07:34
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spark是先进的大数据分布式编程和计算框架。试图替代hadoop，它是内存分布式计算，所以运行速度比磁盘读取式io流hadoop快100倍；spark的运行模式有批处理，流方式和交互方式hadoop是离线式计算，spark可以实时计算spark主要基本功能在SPARK CORE里，它是spark的调度中心，其中包括任务调动，内存管理，容错管理及存储管理。同时也是一些列应用程序的集中地。包括两个重
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2023-08-08 07:31:11
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# Spring Boot 如何使用 MyBatis
Spring Boot 是一个开源的 Java 基础框架，用于创建独立、生产级的基于 Spring 框架的应用程序。MyBatis 是一个半自动的持久层框架，它简化了数据库操作。将 MyBatis 与 Spring Boot 结合使用，可以提高开发效率，实现数据的快速访问。本文将详细介绍如何在 Spring Boot 中使用 MyBatis，
原创
2024-07-27 10:21:30
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目录一 JDBC的PreparedStatement二 prepareStatement的准备阶段2.1 获取Connection2.1.1 UnpooledDataSource2.1.2 PooledDataSource2.2 Sql的预编译PreparedStatementHandler2.3 为Statement设置参数2.4 执行具体的语句过程 系列文章：官网：mybatis – MyB
