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MongoDB MapReduce

MapReduce应该算是MongoDB操作中比较复杂的了,自己开始理解的时候还是动了动脑子的,所以记录在此! 命令语法:详细看 db.runCommand( { mapreduce : 字符串,集合名, map : 函数,见下文 reduce : 函数,见下文 [, query : 文档,发往map函数前先给过渡文档] [, sort : 文档,发往map函数前先给文档排序] [, limit : 整数,发往map函数的文档数量上限] [, out : 字符串,统计结果保存的集合] [, keeptemp: 布尔值,链接关闭时临时结果集合是否保存] [, finalize : 函数,将reduce的结果送给这个函数,做最后的处理] [, scope : 文档,js代码中要用到的变量] [, jsMode : 布尔值,是否减少执行过程中BSON和JS的转换,默认 true ] //注:false时 BSON-->JS-->map-->BSON-->JS-->reduce-->BSON,可处理非常大的mapreduce,<b...

Spark SQL概念学习系列之如何使用 Spark SQL(六)

al sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // 在这里引入 sqlContext 下所有的方法就可以直接用 sql 方法进行查询 import sqlContext._ case class Person(name: String, age: Int) // 下面的 people 是含有 case 类型数据的 RDD,会默认由 Scala 的 implicit 机制将 RDD 转换为 SchemaRDD, SchemaRDD 是 SparkSQL 中的核心 RDD val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_. split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt)) // 在内存的元数据中注册表信息,这样一个 Spark SQL 表就创建完成了 people.registerAsTable("people") // sql 语句就会触发上面分析的 Spark SQL...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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