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Spark入门:实现WordCount的3种方式

WordCount作为Spark的入门任务,可以很简单,也可以做到比较复杂。 本文从实现功能的角度提出了3种实现方式,至于性能影响,会在后文继续讨论。 注意: 本文使用的Spark版本还是1.6.1.如果读者您已经切换到2.0+版本,请参考GitHub spark的官方例子进行学习。 因为2.0版本的API与1.X 并不能完全兼容,特别是2.0开始使用了SparkSession的概念,而不是SparkContext! 第一种方式:mapToPair + reduceByKey 这是官方提供的实现方式,应该也是网上能找到的最多的例子。 官网地址:http://spark.apache.org/examples.html 核心代码: JavaRDD<String>textFile=sc.textFile("hdfs://..."); JavaRDD<String>words=textFile.flatMap(newFlatMapFunction<String,String>(){ publicIterable<String>call(St...

2016年利用大数据可以发掘哪些机遇?

大数据的热潮催生出了很多新技术,但真正的价值在于这些技术之间的相互连接、以及技术和工具与应用之间的连接,这种连接能让我们的工具和应用向终端用户传递更多的珍贵洞察。据IDC预测,大数据分析及其相关的市场的复合年增长率达到26.4%,将在2018年发展到415亿美元的规模。实际上,IDC认为到2020年分析技术将成为所有国家经济增长的关键动力。 Teradata公司的SunilJose,他将说明大数据分析行业的现状、其发展的主要动力和挑战以及大数据在2016年的发展。 1.2015年大数据分析行业的状况是怎样的?现在大数据领域中的哪一方面还待改善? 大数据再也不只是代指数据量很大的数据,其实它是能够决定一家公司成败的关键要素。各类组织都开始意识到,采取大数据分析将能够改变游戏规则,它同样也是市场领先者和失败者之间存在的重要区别。2015年,整个印度市场以及当地的企业大体上都相信大数据能为IT组织带来便利,但整个市场却还未能确认大数据将为他们的业务功能带来哪些具体的便利。 然而,每个垂直行业中少数几个的顶尖创新者都在促成这件好事的发生,他们通过将大数据整合到现有的数据和分析生态系统当中,从而...

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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。

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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