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Spark RDD编程(Python和Scala版本)

Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合,是一种具有兼容性的基于内存的集群计算抽象方法,Spark则是这个方法的抽象。 Spark的RDD操作分为转化操作(transformation)和行动操作(action),两者的区别在于: a.转化操作返回一个新的RDD对象 b.行动操作则会对RDD产生一个计算结果,并把结果返回到驱动器程序中或者把结果存储到外部存储系统(如HDFS) 常见的转化操作有:map,filter,flatMap,sample,union,distinct, groupByKey,reduceByKey,sortByKey,join,cogroup,cartesian ...... 常见的行动操作有:reduce,collect,count,first,take,taksSample, saveAsTextFile,saveAsSequenceFile,countByKey,foreach ...... 下面我们以实例说明Saprk的RDD编程 1:创建RDD 有两种方式:读取外部数据集,以及在驱动器程序中对一个集合进行并行化 python: ...

elasticsearch java 增删改查 版本2

ElasticSearch(名称太长,后面简称ES)作为一个搜索引擎,目前可谓是如日中天,几乎和solr齐驾并驱。关于他能做什么,跟云计算有什么关系,在此不再描述。但是ES的官方文档,特别是关于java的客户端文档,真是少的可怜,甚至连个完整的增删改的示例都没有。在此,我就献丑了。 在开始讲解之前,还是先做个铺垫,为了能够有一个可以索引的模型,我们自定义了一个模型,暂时起个名称叫LogModel吧,这个模型有各种数据类型,int,long,String,list,但千万不要认为这是跟记录日志有关的一个模型。作为索引的一个最简单模型。代码如下: Java代码 importjava.util.ArrayList; importjava.util.List; importjava.util.Random; importjava.util.UUID; /** *瞎编的一个模型,跟日志基本没有关系 *@authordonlian */ publicclassLogModel{ //主ID privatelongid; //次ID privateintsubId; /** *系统名称 */ pri...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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