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麦成志
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2022年5月27日
8. SparkSQL综合作业
摘要: from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App") sc=SparkContext(conf=conf) url = "file:///hom
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posted @ 2022-05-27 19:55 麦成志
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2022年5月11日
7.Spark SQL
摘要: 1 分析SparkSQL出现的原因,并简述SparkSQL的起源与发展。 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个叫作Data Frame的编程抽象结构数据模型(即带有Schema信息的RDD),Spark SQL作为分布式SQL查询引擎,让用户可以通过SQL、Dat
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posted @ 2022-05-11 21:02 麦成志
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2022年4月20日
6. RDD综合练习:更丰富的操作
摘要: 集合运算练习 union(), intersection(),subtract(), cartesian() 三、学生课程分数 网盘下载sc.txt文件,通过RDD操作实现以下数据分析: 持久化 stu.cache() 总共有多少学生?map(), distinct(), count() 开设了多少
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posted @ 2022-04-20 21:54 麦成志
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2022年4月6日
5.RDD操作综合实例
摘要: 1.准备文件,上传到hdfs上 2.读文件创建RDD 3.分词、排除大小写,标点符号、排序统计词频、排序 4.输出到文件 5.查看结果 一句话实现
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posted @ 2022-04-06 21:02 麦成志
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2022年3月25日
4.RDD操作
摘要:
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posted @ 2022-03-25 16:45 麦成志
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2022年3月14日
3.Spark设计与运行原理,基本操作
摘要: 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。 2.请详细阐述Spark的几个主要概念及相互关系: 1.Task(任务):RDD中的一个分区对应一个task,task是单个分区上最小的处理流程单元 2.TaskSet(任务集):一组
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posted @ 2022-03-14 19:22 麦成志
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2022年3月8日
2.安装Spark与Python练习
摘要: with open("earth_song.txt", "r") as f: text = f.read() text = text.lower() for ch in '!@#$%^&*(_)-+=\\[]}{|;:\'\"`~,<.>?/': text = text.replace(ch, "
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posted @ 2022-03-08 15:21 麦成志
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2022年2月23日
1.大数据概述
摘要: 1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系,以图呈现并加以文字描述。 1,HDFS(hadoop分布式文件系统) 是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障。 2,mapreduce(分布式计算框架) mapreduce是一种计算
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posted @ 2022-02-23 10:51 麦成志
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