目录 10.1 Spark简介 Spark的主要特点 Scala简介 Scala的特性 Spark与Hadoop的对比 Hadoop与Spark的执行流程对比 10.2 Spark生态系统 BDAS架构 Spark生态系统组件的应用场景 10.3 Spark运行架构 Spark基本概念和架构设计 RDD DAG Executor Application Task Job Stage Spark运行架构 与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spa

一、数组（Array） 数组集合特点：元素具有相同的类型 声明一个整形数组： scala> val intValueArr=new Array[Int](3) intValueArr: Array[Int] = Array(0, 0, 0) scala> intValueArr(0)=12 scala> intValueArr(1)=45 scala> intValueArr(2)=33 声明一个字符串数组： scala> val my

0.前言 大家好，我是小林！ 《大数据面试突击系列之 Spark》最近更新有点慢，我最近懒癌太严重了，当热也和近期疫情有关系。 随着疫情逐渐消散，生活也慢慢走向正常，相信你们都已经开工。我始终认为，工作才是我们的常态，所以这个系列，我后续会加快更新频率。 Spark 系列往期文章： 第一篇：RDD 编程模型：延迟计算是怎么回事？ 第二篇：Spark 数据依赖图是啥？ 第三篇：Spark 进程模型与分布式部署：什么是分布式计算？ 第四篇：你管这破玩意儿叫 RDD 的持久化？ 今

Scala 列表类似于数组，它们所有元素的类型都相同， 但是它们也有所不同：列表是不可变的，值一旦被定义了就不能改变，                                     其次列表 具有递归的结构（也就是链接表结构）而数组不是。     scala中的list是一个不可变的列表,有时候我们想直接添加对象不太方便,这个时候可以先转成java的List添加完再转回去.   LIst支持在头部快速添加和移除条目，但是不提供快速按下标访问的功能，这个功能需要线性遍历列。

　　在线 java 编译器的功能范围可以从将 .java 文件转换为 .class 文件的简单转换器到可用于管理 java 项目的基于云的综合在线 java IDE。 　　市场上的顶级 Java 编译器 　　JDoodle 　　JDoodle 具有简单而简约的用户界面。你可以在浏览器中修改 Java 代码、保存、执行、调试、与他人共享等等。它包括学习编程基础知识或执行教科书、课程和程序中的代码示例所需的所有基本 Java 库。 　　但是，如果你需要安装任何第三方库或框架，只需单击几下即可

第5例 使用Spark ML的线性回归来预测商品销量 这是一个 线性回归 问题。 有关 Spark ML 的介绍与知识点请参考: Spark ML学习笔记—Spark MLlib 与 Spark ML。 5.1 数据准备 5.1.1 数据集文件准备 (1) 该项目并为使用数据库当做数据源，而是直接将数据文件放在项目目录中, 这是一个结构化的简化数据集。 (2) 本项目使用的数据集 house.csv 将在本博客末尾处给出。 5.1.2 数据集字段解

Stream是 Java 8新增加的类，用来补充集合类。 Stream代表数据流，流中的数据元素的数量可能是有限的，也可能是无限的。 Stream和其它集合类的区别在于：其它集合类主要关注与有限数量的数据的访问和有效管理(增删改)，而Stream并没有提供访问和管理元素的方式，而是通过声明数据源的方式，利用可计算的操作在数据源上执行，当然BaseStream.iterator()和BaseStream.spliterator()操作提供了遍历元素的方法。 Java Stream提供了提

情况 项目编译使用gradle进行打包，之前都能正常运行，在没有改动的情况下， 突然报错gradle命令无法成功构建。 在ci文件中使用方式如下： deploy-test: image: 123.dkr.ecr.cn-northwest-1.amazonaws.com.cn/operation/gradle:4.8_awscli stage: deploy-test script: - gradle shadowJar - /home/gradle/bin/aws s3

前一篇见此： chisel快速入门（二）_沧海一升的博客-CSDN博客简单介绍了chisel，使硬件开发者能快速上手chisel。https://blog.csdn.net/qq_21842097/article/details/121418806 十四、模块的功能创建         制造用于模块构造的功能接口也是有用的。例如，我们可以构建一个构造函数，它将多路复用器输入作为参数，并返回多路复用器输出： object Mux2 { def apply (sel: UInt, in0:

Spark Streaming是什么         Spark Streaming用于流式数据处理 DStream是什么         Spark Streaming使用离散化流作为抽象表示，称作DStream，是随着时间的推移而得到的数据的序列。在DStream内部，每个时间区间收到的数据都作为RDD存在，DStream就是由这些RDD所组成的序列，DStream就是对RDD在实时处理场景中的一种封装。 架构图 DStream的创建          1.通过RDD队列

输出单科成绩为100分的学生ID 使用union()合并多个RDD scala> val rdd1=sc.parallelize(List(('a',1),('b',2),('c',3))) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Char, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24 scala> val rdd2=sc.parallelize(

点击关注强哥，还有100多G的面试资料等你来拿 哈喽，大家好，我是强哥。 前情提要 没错，从今天开始，强哥将开一个Spark入门系列推文，都让其他推文也还是会继续发。 为什么要学Spark，没有别的，强哥就是觉得这框架牛逼而且热门，现在学大数据，不学Spark你就等于孙悟空飞到如来佛祖的手上没刻“到此一游”并拉上一炮尿一样少了点味道。所以，有兴趣的，就跟着我一起学学，没兴趣的，以后看到我发类似推文标题的自动忽略即可。 迈出第一步 首先，要学Spark，你如果连它是个什么都不懂这个