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spark-2.0-从RDD到DataSet

DataSet API和DataFrame两者结合起来,DataSet中许多的API模仿了RDD的API,实现不太一样,但是基于RDD的代码很容易移植过来。 spark未来基本是要在DataSet上扩展了,因为spark基于spark core关注的东西很多,整合内部代码是必然的。 1、加载文件 val rdd = sparkContext.textFile("./data.txt") val ds = sparkSession.read.text("./data.txt") 2、计算总数 rdd.count() ds.count() 3、wordcount实例 val wordsRDD = rdd.flatMap(value => value.split("\\s+")) val wordsPairs = wordsRDD.map(word => (word,1)) val wordCount = wordsPairs.reduceByKey(_+_) import sparkSession.implicits._ val wordsDs = ds.flatMap(val...

开源大数据周刊-第16期

阿里云E-Mapreduce动态 E-Mapreduce团队 1.4版本(已经发布) 作业运行失败报警 作业并行提交 添加sqoop、shell类型的作业 1.4.1版本(正在研发) 完善失败报警 完善定时任务,增加小时、分钟定时任务 1.5.0版本 (正在研发) 集群整体运行情况的仪表盘 集群状态监控报警 1.6.0版本 交互式查询(支持hive、spark) 资讯 Apache Spark 2.0.0 发布,APIs 更新该版本主要更新APIs,支持SQL 2003,支持R UDF ,增强其性能。 spark2.0技术预览,更易用、更快速、更智能spark2.0统一了streaming与batch的api,引入了dataset,另外就是tungsten等性能优化,让spark成为更加优秀的分布式计算引擎。 Spark 分析与+ MongoDB 提供数据库即服务

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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