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鸽子哥
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2022年5月25日
八、SparkSQL综合作业
摘要: 网盘下载sc.txt文件,分别用RDD操作、DataFrame操作和spark.sql执行SQL语句实现以下数据分析: 总共有多少学生? RDD DF SQL 总共开设了多少门课程? RDD DF SQL 每个学生选修了多少门课? RDD DF SQL 每门课程有多少个学生选? RDD DF SQL
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posted @ 2022-05-25 09:14 鸽子哥
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2022年4月27日
七、Spark SQL
摘要: 1.分析SparkSQL出现的原因,并简述SparkSQL的起源与发展。 SparkSQL出现的原因:为了替代Mapreduce,解决Mapreduce计算短板。 SparkSQL的起源与发展:Hadoop刚开始出来的时候,使用的是hadoop自带的分布式计算系统MapReduce,但是MapRed
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posted @ 2022-04-27 08:29 鸽子哥
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2022年4月13日
六. 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 scm.cache() 总共有多少学生?map(), distinct(), count() 开设了多少
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posted @ 2022-04-13 13:58 鸽子哥
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2022年3月30日
五、RDD操作综合实例
摘要: 一、词频统计 A.分步骤实现 1.准备文件 下载小说或长篇新闻稿(从网上随便找一篇新闻) 上传到hdfs上 2.读文件创建RDD 3.分词 4.排除大小写lower(),map() 标点符号re.split(pattern,str),flatMap() 停用词 长度小于2的词filter() 5.统
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posted @ 2022-03-30 10:25 鸽子哥
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2022年3月17日
四、RDD操作
摘要: 一、 1.从本地文件系统中加载数据创建RDD 2.从HDFS加载数据创建RDD 3.通过并行集合(列表)创建RDD 二、 1.map(func) 2.filter(func):显式定义函数、lambda函数 3.flatMap(func) 4.reduceByKey() 5. groupByKey(
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posted @ 2022-03-17 16:55 鸽子哥
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2022年3月9日
三、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。 (1)Spark Core:Spark核心组件,它实现了Spark的基本功能,包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(
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posted @ 2022-03-09 11:21 鸽子哥
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2022年3月2日
二、安装Spark与Python练习
摘要: 一.安装spark 1.检查基本环境Hadoop、jdk 2.配置文件,环境变量 3.试运行python代码 二、Python编程练习:英文文本的词频统计
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posted @ 2022-03-02 15:36 鸽子哥
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2022年2月23日
一.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。 HDFS:分布式存储系统。 YARN:资源调度。 MapReduce:任务计算。 Hive:让hadoop集群拥有关系型数据库的sql体验,本质是Hadoop的一个插件,如果有统计,加减乘除等计算任务就
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posted @ 2022-02-23 11:16 鸽子哥
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