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Spark学习之RDD简单算子

collect 返回RDD的所有元素 scala>varinput=sc.parallelize(Array(-1,0,1,2,2)) input:org.apache.spark.rdd.RDD[Int]=ParallelCollectionRDD[15]atparallelizeat<console>:27 scala>varresult=input.collect result:Array[Int]=Array(-1,0,1,2,2) count,coutByValue count返回RDD的元素数量,countByValue返回每个值的出现次数 scala>varinput=sc.parallelize(Array(-1,0,1,2,2)) scala>varresult=input.count result:Long=5 scala>varresult=input.countByValue result:scala.collection.Map[Int,Long]=Map(0->1,1->1,2->2,-1->...

Hadoop-No.8之时间戳

要获得良好的HBase的模式设计,要正确的理解和使用时间错.在HBase中,时间戳的作用如下所述. 时间戳决定了在put请求修改记录时那些记录更新 时间戳决定了一条记录的多个版本在返回时的排序 时间戳还用于大合并(Major Compaction)过程,决定是否移除与时间戳相比已经超过存活时间(Time-To-Live, TTL)的过期记录.”过期”意味着记录的值已经被其他的puyt操作重复写如果,或者该记录已被删除 默认情况下,写入和更新记录要使用集群节点上那个时刻的时间戳,大多数情况下,这也是很正确的选择,但某些情况例外.比如,实际情况下交易发生的时间通常回合HBase的记录时间存在几个小时或者几天的延迟.这种情况下,通常以交易实际的发生时间设置时间戳.

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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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