摘要： https://www.cnblogs.com/Pandcon/p/14855879.html （补），忘记交了 https://www.cnblogs.com/Pandcon/p/14766169.html（补），忘记交了 大作业： 1.选择使用什么数据，有哪些字段，多大数据量。 数据：中国疫情数 阅读全文

摘要： 1.Spark SQL出现的 原因是什么? 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、DataFrame API和Data 阅读全文

摘要： 1.安装启动检查Mysql服务。netstat -tunlp (3306) 2.spark 连接mysql驱动程序。–cp /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jars 3.启动 Mysql 阅读全文

摘要： 读学生课程分数文件chapter4-data01.txt，创建DataFrame。 一、用DataFrame的操作完成以下数据分析要求 每个分数+5分。 总共有多少学生？ 总共开设了哪些课程？ 每个学生选修了多少门课？ 每门课程有多少个学生选？ 每门课程大于95分的学生人数？ Tom选修了几门课？每 阅读全文

摘要： 1.pandas df 与 spark df的相互转换 df_s=spark.createDataFrame(df_p) df_p=df_s.toPandas() 2. Spark与Pandas中DataFrame对比 http://www.lining0806.com/spark%E4%B8%8E 阅读全文

摘要： 二、学生课程分数案例 1.总共有多少学生？map(), distinct(), count() 2.开设了多少门课程？ 3.每个学生选修了多少门课？map(), countByKey() 4.每门课程有多少个学生选？map(), countByValue() 5.Tom选修了几门课？每门课多少分？f 阅读全文

摘要： 一、词频统计： #1.读文本文件生成RDD lines #2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() #3.全部转换为小写 lower() #4.去掉长度小于3的单词 filter() #5.去掉停用词 #6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二 阅读全文

摘要： 一、filter,map,flatmap练习： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words 3.全部转换为小写 4.去掉长度小于3的单词 5.去掉停用词 6.练习一的生成单词键值对 阅读全文

摘要： 1. 准备文本文件从文件创建RDD lines=sc.textFile()筛选出含某个单词的行 lines.filter()lambda 参数：条件表达式 2. 生成单词的列表从列表创建RDD words=sc.parallelize()筛选出长度大于2 的单词 words.filter() 阅读全文

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，请简述Spark生态系统。 Spark生态圈也称为BDAS（伯克利数据分析栈），是伯克利APMLab实验室打造的，力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）、人（People）之间通过大规模集成来展现大数据应用的一个平台 阅读全文