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2022年5月10日
7.Spark SQL
摘要: 1.请分析SparkSQL出现的原因,并简述SparkSQL的起源与发展。 Spark SQL的前身是 Shark,Shark最初是美国加州大学伯克利分校的实验室开发的Spark生态系统的组件之一,它运行在Spark系统之上,Shark重用了Hive的工作机制,并直接继承了Hive的各个组件, Sh
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posted @ 2022-05-10 15:48 上上签c
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2022年4月20日
6. RDD综合练习:更丰富的操作
摘要: 三、综合练习: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() 开设了多少门课程? 生成(姓名,课程分数)键值对RDD,观察keys(),values() 每个学生选修了多少
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posted @ 2022-04-20 21:46 上上签c
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2022年4月12日
5.RDD操作综合实例
摘要: 一、词频统计 A. 分步骤实现 准备文件 下载小说或长篇新闻稿 上传到hdfs上 读文件创建RDD 分词 排除大小写lower(),map() 停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter(), 长度小于2的词filter() 统计词频 按词频排序 输出到文件 查看结果 B. 一句话实
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posted @ 2022-04-12 13:16 上上签c
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2022年3月28日
4.RDD操作
摘要: 一.RDD创建 1.从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、 RDD操作 1.转换操作 1.filter(func) 2.map(func) 3.flatMap(func) 4.reduceByKey() 5.groupByKey()
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posted @ 2022-03-28 19:36 上上签c
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2022年3月11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。 目前,Spark生态系统已经发展成为一个可应用于大规模数据处理的统一分析引擎,它是基于内存计算的大数据并行计算框架,适用于各种各样的分布式平台系统。在Spark生态圈中包含了Spark
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posted @ 2022-03-11 19:21 上上签c
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2022年3月7日
2.安装Spark与Python练习
摘要: 2.安装Spark与Python练习 一、安装Spark 1.检查基础环境hadoop,jdk 2.下载spark 在之前实验已下载安装 3.解压,重命名,权限 在之前实验已完成 4.配置文件 5.环境变量 6.试运行Python代码 二、Python编程练习:英文文本的词频统计 1.准备文本文件
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posted @ 2022-03-07 12:01 上上签c
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2022年2月22日
1.大数据的概述
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。 Hadoop生态系统,是很多组件组成的一个生态链,经过多年的发展,Hadoop生态系统不断完善和成熟,目前已经包括了多个子项目,除了核心的HDFS和MapReduce以外,Hadoop生态系统还包括要Z
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posted @ 2022-02-22 10:11 上上签c
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