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[Spark][Python][DataFrame][SQL]Spark对DataFrame直接执行SQL处理的例子

[Spark][Python][DataFrame][SQL]Spark对DataFrame直接执行SQL处理的例子 $cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"} {"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"} {"name":"Carla","age":19,"pcoe":"10036"} {"name":"Diana","age":46} {"name":"Etienne","pcode":"94104"} $ hdfs dfs -put people.json $pyspark sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleDF.registerTempTable("people") tmpDF=sqlContext.sql(""" select * FROM people WHERE name like "A%" """) tmpDF.limit(3).show() ...

阅读笔记-Hadoop入门实践

ASF:阿里软件开发平台服务框架SIP:服务集成平台BEA:应用基础结构软件公司分布式计算的应用场景:日志分析、索引建立Threshold:是一款IOS平台的应用。随时随地帮您监控行动数据使用奘况 无论是使用无限数据方案或是有限数据方案, Threshold 可以帮助您随时掌握最新数据使用状态, 提供客制化警示设定, 还可以设立一个您专属的行动数据区域, 以确保您不会被额外收费。 对于日志内容使用任务分解的多线程处理模式来分析统计,在比较简单的情况下,使用Memcache作为计数器,结合MySQL就能完成访问控制以及统计的工作,随着日志量的增加,未来可能不能满足要求。早期的多线程多任务分解日志模式,其实是分布式计算的一个单机版。将单机的工作进行分拆,变成协同工作的集群,其实就是分布式计算框架设计所涉及的。BEA和VMWare合作采用虚拟机来构建集群,就是希望使得计算机硬件能够类似于应用程序中资源池的资源,使用者无需关心资源分配情况,从而最大化了硬件资源的使用价值。分布式计算亦是如此,任务的分配和汇总都由分布式框架的Master来抉择,使用者需要提供待分析内容给分布式计算系统作为输入,等...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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