MaxCompute（原ODPS）开发入门指南——数据开发工具篇
MaxCompute（原ODPS）开发入门指南——数据开发工具篇
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大家在使用大数据计算服务MaxCompute时，最头疼就是我现在已有的数据如何快速上云？我的日志数据如何采集到MaxCompute上？等等。。。具体详见《MaxCompute（原ODPS）开发入门指南——数据上云篇》。
但是数据在MaxCompute上了之后，问题又来了，我怎么基于上面进行快速的数据开发，构建大数据仓库。
本文就重点为大家推荐和介绍开发工具：① 大数据开发套件Data IDE； ② MaxCompute Studio。
大数据开发套件Data IDE
大数据开发套件基于MaxCompute强大的计算存储能力，提供多人协作开发能力且支持百万级别任
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Spark2.3.0 版本:Spark2.3.0 创建RDD Spark的核心概念是弹性分布式数据集（RDD），RDD是一个可容错、可并行操作的分布式元素集合。有两种方法可以创建RDD对象： 在驱动程序中并行化操作集合对象来创建RDD 从外部存储系统中引用数据集（如：共享文件系统、HDFS、HBase或者其他Hadoop支持的数据源）。 1. 并行化集合 通过在驱动程序中的现有集合上调用JavaSparkContext的parallelize方法创建并行化集合(Parallelized collections)。集合的元素被复制以形成可以并行操作的分布式数据集。 例如，下面是如何创建一个包含数字1到5的并行化集合： Java版本： List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5); JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(list); Scala版本： val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val distData = sc.parallelize(data)...
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