目录单选多选单选网络中很多数据是以图的形式呈现的，比如社交网络、交通事故，现场证据采集等，为了解决大型图的分布式计算问题，最适合采用以下哪种计算框架：SparkCoreStormPregel（答案）DremelHadoop的生态系统组件之一Sqoop的功能是?负责集群资源调度管理的组件用来在Hadoop

5.3.算子5.3.1.何为算子        算子是一个函数空间到另一个函数空间的映射。广义的讲，对任何函数进行某一项操作都可以认为是一个算子。5.3.2.分类    转换算子    行动算子    控制算子5.3.3.转换算子（单Value）5.3.3.1.map     

文章目录join方面的算子功能语法举例join方面的算子功能实现两个KV类型的RDD之间按照K实现关联，将两个RDD的关联结果放入一个新的RDD中假如是两个list进行合并使用union,如果是KV类型的合并使用join语法defjoin(self:RDD[Tuple[K,V]],otherRdd:RDD[T

SparkRDD中的迭代器1.什么是迭代器？迭代器(Iterator)是Spark中用于处理每个分区数据的核心组件。它提供了对分区内元素的顺序访问，并且是惰性计算（lazyevaluation）的实现基础。在Spark中，RDD的每个分区的数据在逻辑上是通过迭代器进行操作的，迭代器使得数据可以逐条

Spark的介绍与搭建：从理论到实践_spark环境搭建-CSDN博客Spark的Standalone集群环境安装与测试-CSDN博客PySpark本地开发环境搭建与实践-CSDN博客Spark程序开发与提交：本地与集群模式全解析-CSDN博客SparkonYARN：Spark集群模式之Yarn模式的原理、搭建与实践-CSDN博客S

1. (单选题,2分)在实际应用中，大数据处理不包括哪些类型？A.基于实时数据流的数据处理B.基于离线数据的处理C.复杂的批量数据处理D.基于历史数据的交互式查询正确答案: B:基于离线数据的处理;2. (单选题,2分)下列关于Spark的描述，错误的是哪一项？A.Spark最初

RDD的创建的两种方式：方式一：并行化一个已存在的集合方法：parallelize并行的意思将一个集合转换为RDD方式二：读取外部共享存储系统方法：textFile、wholeTextFile、newAPIHadoopRDD等读取外部存储系统的数据转换为RDDRDD的五大特征：每个RDD都由一系列的分区构成RDD的转

一、概述1.1、什么是sparksql  SparkSQL是Spark中用于处理结构化数据的模块，它提供了两个主要的编程抽象：DataFrame和DataSet，并且还可以作为分布式SQL查询引擎使用。SparkSQL的设计目的是简化结构化数据的处理和查询，同时提高执行效率。  传统的HiveSQL通过

1，哪些是触发算子countforeachsaveAsTextFilefirsttakecollectreducetoptakeOrderedcollectAsMapforeachParitionmaxminmeansum2，哪些是转换算子mapflatMapfilteruniondistinctgroupByKeysortByKeysortByreduceByKeyrepartitioncoalescekeysvalues

解释下面是转载的一篇程序员给妻子讲解什么是MapReduce的对话，看完能大概明白我问妻子：“你真的想要弄懂什么是MapReduce？”她很坚定的回答说“是的”。因此我问道：我：你是如何准备洋葱辣椒酱的？（以下并非准确食谱，请勿在家尝试）妻子：我会取一个洋葱，把它切碎，然后拌入盐和水，最后放进混

目录一、算子二、转换算子（Transformations）2.1、map算子2.2、flatMap算子 2.3、filter算子2.4、union算子2.5、distinct算子2.6、分组聚合算子2.6.1groupByKey算子2.6.2reduceByKey算子2.7、排序算子2.7.1sortBy算子2.7.2sortByKey2.8、重分区算子 2.8.1repart

大型数据库技术作业七 一.单选题（共5题，10分）1. (单选题,2分) 在实际应用中，大数据处理不包括哪些类型？ A基于实时数据流的数据处理B基于离线数据的处理C复杂的批量数据处理D基于历史数据的交互式查询2. (单选题,2分) 下列关于Spark的描述，错误

Spark优化定义和目标定义：Spark优化是指通过调整Spark应用程序的配置参数、代码结构和数据处理方式，以提高Spark作业的性能和效率。目标：优化的目标包括减少作业的执行时间、降低资源消耗、提高吞吐量等。优化可以涉及到多个方面，如内存管理、数据分区、任务调度、代码优

在spark中处理数据，将处理好的数据保存到mysql中，如果直接处理RDD数据，将其循环使得每一条数据都能插入到数据库中，如果数据量不大的情况下，可以使用。但是针对大数据，处理的数据是海量的，所以每次循环一条数据都要创建新的数据库连接，就会非常耗时，如果把数据库的连接放在外面，这样又造

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈智能大数据分析⌋

学习：知识的初次邂逅复习：知识的温故知新练习：知识的实践应用目录一，MR的shuffle回顾1，Map阶段：2，Shuffle阶段：3，Reduce阶段：二，spark的shuffle介绍 1,两种洗牌的方式2,spark的计算是要尽量避免进入shuffle计算三，并行度1，资源并行度 2，数据并行度一，MR的shuffle回顾1，M

文章目录1.算子（方法）介绍2.常用transformation算子2.1map2.2flatMap2.3filter2.4distinct2.6groupBy2.7sortBy()2.8k-v数据[(k,v),(k1,v1)]3.常用action算子1.算子（方法）介绍rdd中封装了各种算子方便进行计算，主要分为两类：transformation转换算子对RDD数

Spark学习（二）：RDD详解RDDAPI一般来说有三种创建RDD的方式由外部存储系统的数据集创建（比如本地的文件系统，同时兼容所有Hadoop支持的数据集）：sc.textFile通过已有的RDD通过算子转换生成新的RDD：rdd1.flatMap(_.split(""))通过一个Scala集合创建：sc.parallelize()RDD原理MapRedu

【大数据】MapReduce的“内存增强版”——Spark文章脉络Spark架构Spark-coreSparkConf和SparkContextRDDSpark集群Spark-sql在大数据时代，数据处理和分析成为企业竞争的重要手段。Hadoop作为大数据处理的基石，其核心组件MapReduce在众多场景中发挥了巨大作用。但是

DataSetDataSet是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息1.创建DataSet使用样例类序列创建DataSetscala>caseclassperson(id:Int,name:String,age:Int)definedclasspersonscala>valcaseClassDS=Seq(person(1,"zhangsan",23)).toDS()caseClassDS:org.apa

Spark学习（一）：概述上周六面试腾讯时被问到是否了解Spark，彼时对Spark毫无接触故答不了解，面试结束后了解到Spark与MapReduce渊源颇深，去年夏天学习MIT6.824分布式系统设计时曾深入学习过MapReduce（分布式学习：MapReduce-pinoky-博客园(cnblogs.com)）故对Spark产生兴趣，由此开始学习

RDD详解RDD持久化/缓存某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些RDD进行持久化/缓存valrdd1=sc.textFile("hdfs://node01:8020/words.txt")valrdd2=rdd1.flatMap(x=>x.split("")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)rdd2.ca

RDD详解前提：MapReduce框架采用非循环式的数据流模型，把中间结果写入到HDFS中，带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销，且这些框架只能支持一些特定的计算模式(map/reduce)，并没有提供一种通用的数据抽象，因此出现了RDD这个概念概念RDD(ResilientDistributedDataset)叫做弹性