温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片！温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片！温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片！作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO

目录系统实现截图开发核心技术介绍技术栈核心代码部分展示操作手册视频演示/源码获取系统实现截图开发核心技术介绍springboot+Element-UI+vue本系统采用MVVM模式，开发框架使用SpringBoot框架，开发工具使用IDEA，VisualStudioCode，Web服务器使用Tomcat，数据库服

博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌>

数据抽取：1、抽取ds_db01库中customer_inf的增量数据进入Hive的ods库中表customer_inf。根据ods.user_info表中modified_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前日期的前一天日期（分区字段格式为yyyy

如果在使用App时遇到闪退，你可能会选择卸载App、到应用商店怒斥开发者等方式来表达不满。但开发者也同样感到头疼，因为崩溃可能意味着用户流失、营收下滑。为了降低崩溃率，进而提升App质量，App开发团队需要实时地监控App异常。一旦发现严重问题，及时进行热修复，从而把损失降到最低。A

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文章目录day01_Spark基础课程笔记一、今日课程内容二、Spark基本介绍（了解）1、Spark是什么1.1定义1.2Spark与MapReduce对比1.3线程和进程对比2、Spark的发展3、Spark特点4、Spark框架模块三、Spark环境安装（操作）1、虚拟机配置2、Local[K]模式安装环境启动:访问页面:3

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实验7Spark初级编程实践 1.实验目的（1）掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法（2）掌握Spark应用程序的编写、编译和运行方法2.实验平台（1）操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）；（2）Spark版本：2.4.0；（3）Hadoop版本：3.1.3。3.实验步骤（1）Spark读取文件系统的数据（1）在spark-shell中读取L

1、首先在官网下载http://spark.apache.org/downloads.html，选择与hadoop对应的版本，对应关系为：spark1.6.2--scala2.10；spark2.0.0--scala2.11 http://mirrors.hust.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.2/spark-2.2.2-bin-hadoop2.7.tgz在终端中输入wgethttp://d3kbcqa49mib13.cl

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3.1执行第一个spark程序 $ /opt/module/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master spark://hadoop102:7077 \--executor-memory 1G \--total-executor-cores 2 \/opt/module/spark-2.1.1-bin-hado

选择要添加的模块Step9、新建一个Scalaclass，类型为ObjectStep10、编写spark程序示例代码如下： package com.atguigu.sparkdemoimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import org.slf4j.LoggerFactoryobject WordCountDemo {  val logger = Lo

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Spark—Mlib机器学习 SparkMLlib是ApacheSpark生态系统中的一个机器学习库，它提供了丰富的工具和算法，用于在大规模数据集上进行机器学习任务的开发和执行。MLlib提供了分布式的机器学习算法，能够有效地处理大规模数据，并且可以在Spark的集群上并行运行。以下是Spark

大数据指令汇总  目录使用Finalshell作为连接机器界面命令汇总针对全部会话的命令Zookeeper集群启动：Zookeeper集群状态：Zookeeper集群关闭：针对当前会话的命令Hadoop启动：Hadoop关闭：hive1启动：hive2启动：beeline启动：beeline登录（账户是root，密码为空）：hbase

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一、概览StructuredStreaming是一个基于SparkSQL引擎构建的可扩展且容错的流处理引擎。可以像在静态数据上表达批量计算一样表达流计算。SparkSQL引擎将负责以增量方式连续运行它，并在流数据继续到达时更新最终结果。可以使用Scala、Java、Python或R中的Dataset/DataFrameAPI