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摘要： https://www.cnblogs.com/qq502414581/p/14856876.html 补09 spark连接mysql数据库 原因：没注意好时间，忘记提交 https://www.cnblogs.com/qq502414581/p/14494812.html 补01 大数据概述 原 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.Spark SQL出现的 原因是什么? 随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出 阅读全文

摘要： 总共有多少学生？map(), distinct(), count() 开设了多少门课程？ 每个学生选修了多少门课？map().countByValue() //map(), countByKey() 每门课程有多少个学生选？map(), countByValue() Tom选修了几门课？每门课多少分 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、学生课程分 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. 为什么要引入Yarn和Spark。 从开源角度看，YARN的提出，从一定程度上弱化了多计算框架的优劣之争。YARN是在Hadoop MapReduce基础上演化而来的，在MapReduce时代，很多人批评MapReduce不适合迭代计算和流失计算，于是出现了Spark和Storm等计算框架，而 阅读全文

摘要： 1.用图表描述Hadoop生态系统的各个组件及其关系。 2.阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系。 HDFS（Hadoop分布式文件系统）源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是GFS的实现版。HDFS是 阅读全文