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Spark DataFrame 的 groupBy vs groupByKey

在使用 Spark SQL 的过程中,经常会用到 groupBy 这个函数进行一些统计工作。但是会发现除了 groupBy 外,还有一个 groupByKey(注意RDD 也有一个 groupByKey,而这里的 groupByKey 是 DataFrame 的 ) 。这个 groupByKey 引起了我的好奇,那我们就到源码里面一探究竟吧。 所用 spark 版本:spark 2.1.0 先从使用的角度来说,groupBy:groupBy类似于传统SQL语言中的group by子语句,但比较不同的是groupBy()可以带多个列名,对多个列进行group。比如想根据 "id" 和 "name" 进行 groupBy 的话可以 df.goupBy("id","name") groupBy返回的类型是RelationalGroupedDataset。 groupByKey:groupByKey则更加灵活,可以根据用户自己对列的组合来进行groupBy,比如上面的那个例子,根据 "id" 和 "name" 进行 groupBy,使用groupByKey可以这样。 //同前面的goupBy效...

基于Kerberos的大数据安全方案

1.背景 互联网从来就不是一个安全的地方。很多时候我们过分依赖防火墙来解决安全的问题,不幸的是,防火墙是假设“坏人”是来自外部的,而真正具有破坏性的攻击事件都是往往都是来自于内部的。 近几年,在thehackernews等网站上总会时不时的看到可以看到一些因为数据安全问题被大面积攻击、勒索的事件。在Hadoop1.0.0之前,Hadoop并不提供对安全的支持,默认集群内所有角色都是可靠的。用户访问时不需要进行任何验证,++导致++恶意用户很容易就可以伪装进入集群进行破坏。 要保证Hadoop集群的安全,至少要做到2个A:Authentication(认证),Authorization(授权)。常见的方案有: Authentication:MIT Kerberos, Azure AD, Kerby Authorization:Apache Sentry(Cloudera), Apache Ranger(Hortonworks) Hadoop集群对Kerberos的支持 2012年1.0.0版本正式发布后,Hadoop才增加了对Kerberos的支持, 使得集群中的节点是可信任的。 Ker...

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Spring

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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

Rocky Linux

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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