1、Scala中问什么没有多继承？因为子类中容易造成变量的定义混乱。2、Scala的函数与Java相比有什么差别？跟Java相比，Scala函数类似于静态方法，但是却不需要依赖某个具体的类，Java中就算是静态方法也需要类名打点的形式进行调用，Scala中的函数不依赖某个具体的类。3、Scala的所有数据类型？Byte，Char，Short，Int，Long，Float，Double，Boolea
Spark算子--Scala版本第1关 Spark算子--Scala版本编程要求根据提示，在右侧编辑器begin-end处补充代码，输出每个元素及其长度并去重。测试说明平台会对你编写的代码进行测试：预期输出： (an,2)` `(dog,3)` `(cat,3) 开始你的任务吧，祝你成功！ import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spa
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2023-12-19 05:26:21
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1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 Spark 生态系统以Spark Core 为核心，可以读取传统文件（如文本文件）、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NoSQL 等数据源，能够利用Standalone、YARN 和Mesos 等资源调度管理，完成应用程序分析与处理。这
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2024-01-10 18:56:24
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Spark-Core练习题1、创建一个1-10数组的RDD，将所有元素*2形成新的RDDval inputRDD = sc.parallelize(1 to 10)
val newRDD = inputRDD.map(_ * 2)2、创建一个10-20数组的RDD，使用mapPartitions将所有元素*2形成新的RDDval inputRDD = sc.parallelize(10 to 20
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2023-11-30 17:52:40
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# 如何实现 Spark 课程设计的题目
Spark 是一个强大的分布式计算框架，通常用于处理大数据。在课程设计中，学会如何使用 Spark 是一项重要任务。本文将为刚入行的小白提供一个完整的流程和代码示例，帮助你顺利完成设计题目。
## 实现流程
下面是实现 Spark 课程设计的基本流程，我们可以将其呈现在一个表格中：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-07 04:57:15
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# Spark面试题目实现流程
## 流程表格
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 准备数据 |
| 步骤二 | 创建SparkSession |
| 步骤三 | 加载数据 |
| 步骤四 | 数据预处理 |
| 步骤五 | 实现面试题目 |
| 步骤六 | 结果展示 |
## 步骤一：准备数据
在开始实现面试题目之前，首先需要准备一些样本数据。可以使用
原创
2023-07-25 17:41:24
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# Spark 数据挖掘入门指南
今天我们将学习如何使用 Apache Spark 进行数据挖掘。作为初学者，理解整个流程至关重要。我们将通过一个较为简单的示例，演示从数据加载到分析和可视化的完整流程。
## 一、数据挖掘流程
首先，我们需要理解 Spark 数据挖掘的基本流程。以下是每个步骤的概览：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 环境搭建 | 安装 S
原创
2024-10-10 07:01:58
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PySpark处理数据并图表分析 PySpark简介官方对PySpark的释义为：“PySpark is the Python API for Spark”。 也就是说pyspark为Spark提供的Python编程接口。Spark使用py4j来实现python与java的互操作，从而实现使用python编写Spark程序。Spark也同样提
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2024-09-13 20:31:57
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一、面试题Spark
通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？hadoop和spark使用场景？spark如何保证宕机迅速恢复?hadoop和spark的相同点和不同点？RDD持久化原理？checkpoint检查点机制？checkpoint和持久化机制的区别？RDD机制理解吗？Spark streaming以及基本工作原理
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2023-07-18 22:56:42
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Spark通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？hadoop和spark使用场景？spark如何保证宕机迅速恢复?hadoop和spark的相同点和不同点？RDD持久化原理？checkpoint检查点机制？checkpoint和持久化机制的区别？RDD机制理解吗？Spark streaming以及基本工作原理
文章目录SparkSQL 是什么SparkSQL 的出现契机SparkSQL 的适用场景SparkSQL 初体验RDD 版本的 WordCount命令式 API 的入门案例SparkSessionDataFrame & DatasetSQL 版本 WordCount SparkSQL 是什么目标：对于一件事的理解, 应该分为两个大部分, 第一, 它是什么, 第二, 它解决了什么问题 1，
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2023-07-28 08:44:37
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一、什么是宽依赖，什么是窄依赖，哪些算子是宽依赖，哪些是窄依赖1、宽依赖：一个分区对应多个分区，这就表明有shuffle过程，父分区数据经过shuffle过程的hash分区器划分子rdd。例如:groupbykey reducebykey sortbykey等操作，shuffle可以理解为数据从原分区打乱重组到新分区2、窄依赖：一个分区对应一个分区，
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2023-08-11 17:17:03
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NO.1 CORRECT TEXT（第一题：正确文本）Problem Scenario 49 : You have been given below code snippet (do a sum of values by key}, with intermediate output.（问题场景49：下面给出了代码片段（按key进行求和），并提供中间输出。）val keysWithValuesLis
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2024-07-26 13:05:44
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========= 基础 =========1、RDD 的 基础https://www.jianshu.com/p/fca10efd2315https://www.jianshu.com/p/6319d6239f03https://www.jianshu.com/p/64ade88f0e19源码https://github.com/apache/spark/b
原创
2022-11-03 15:12:44
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SparkSpark VS MapReduceSpark VS Hadoopspark如何保证宕机迅速恢复?RDD持久化原理？checkpoint检查点机制？checkpoint和持久化机制的区别？RDD机制理解吗？rdd、dataset、dataframe数据区别，如何转换，为何转换Spark streaming以及基本工作原理？DStream以及基本工作原理？spark有哪些组件？spark工
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2024-03-10 23:29:25
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在大数据技术日益发展的背景下，Apache Spark已成为处理大规模数据集的重要工具。本篇博文将记录关于使用Apache Spark进行大数据处理的毕设项目，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南及扩展应用等方面，并以结构化的方式展示相关内容。
## 环境准备
在开始搭建Spark环境之前，需要确保已安装的所有前置依赖。下表总结了需要的组件及其版本。
| 组件 |
动态分区分配算法首次适应算法算法思想：每次都从低地址开始查找，找到第一个能满足大小的空闲分区 实现方法： 空闲分区以地址递增的次序排列，每次分配内存时顺序查找空闲分区链（或空闲分区表），找到能满足大小的第一个空闲分区。优点更有可能把高地址部分的大分区保留下来最佳适应算法算法思想:为了各个进程分配的空间必须是连续的一整篇区域，因此可以尝试尽可能多的留下大的空闲区间，优先使用更小的空闲区 如何实现：空
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2023-10-05 11:10:04
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sbtSpark应用程序开发可以采用Scala+sbt，Java+Maven，或Python直接spark-submit三种方式。这里介绍通过sbt编译打包Scala程序的命令行方法，也可以使用Intellij idea或Eclipse等集成开发环境。安装echo "deb https://dl.bintray.com/sbt/debian /" | sudo tee -a /etc/apt/so
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2024-07-17 20:17:17
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题目：基于分布式计算框架实现TopN主要内容： 1、 获取蜀国武将中武力值最高的5位，即通过分布式计算框架实现从原始数据查询出武力最高的Top5。2、 原始数据如下： 序号 姓名 武力值 国家 1 刘备 68 蜀国 2 马超 90 蜀国 3 黄忠 91 蜀国 4 魏延 76 蜀国 5 姜维 92 蜀国 6 关羽 96 蜀国 7 严颜 78 蜀国 8 孟达 64 蜀国 9 张飞 88 蜀国 10 马
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2024-07-04 11:05:51
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大数据基本流程1.数据采集/预处理------将各种数据进行清理转换、集成，加载到数据库中 2.存储管理------利用各种数据库对海量数据进行存储 3.处理分析------结合各种算法模型，对海量数据进行挖掘与分析 4.数据可视化------对分析结果进行可视化呈现大数据关键技术流程关键技术数据收集Flume、Kafka、Scribe数据存储HDFS、Hbase、Cassadra数据计算MapR
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2023-11-08 22:46:56
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