1）至简原则细节 （1）return可以省略，Scala会使用函数体的最后一行代码作为返回值 （2）如果函数体只有一行代码，可以省略花括号 （3）返回值类型如果能够推断出来，那么可以省略（:和返回值类型一起省略） （4）如果有return，则不能省略返回值类型，必须指定 （5）如果函数明确声明unit，那么即使函数体中使用return关键字也不起作用 （6）Scala如果期望是无返回值类型，可以省略等号 （7）如果函数无参，但是声明了参数列表，那么调用时，小括号，可加可不加 （8

List(“a”,“b”,“c”,“d”)表示具有一个字段的记录,因此结果集在每行中显示一个元素. 要获得预期的输出,该行应该包含四个字段/元素.因此,我们将列表包装为List((“a”,“b”,“c”,“d”)),它代表一行,包含四个字段. 以类似的方式,具有两行的列表作为List((“a1”,“b1”,“c1”,“d1”),(“a2”,“b2”,“c2”,“d2”)) scala> val list = sc.parallelize(List(("a", "b", "c",

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前言 本期将介绍 Spark 中一个抽象的概念——RDD，要学习 Spark 就必须对 RDD 有一个清晰的认知，RDD是 Spark 中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、元素可并行计算的集合。 本期学习目标 RDD 的概念 RDD 的特点 RDD 的核心结构 RDD的概念 RRD全称叫做弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset），从它的名字中可以拆解出三个概念。 Resilient ：弹性的，包括存储和计算

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目录 Scala与spark部署 Kafka部署 Storm部署 Scala与spark部署 配置环境变量       解压文件 改名       生效环境变量       检验Scala是否能使用       按CTRL+C退出       配置spark文件       新建文件并写入       分发环境变量，并到另外两台机器使环境变量生效       分发文件       三台机器启动z

spark在yarn集群上执行client模式代码 启动历史服务 bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --deploy-mode client \ ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \ 10 出现问题： [2021-03-15 20:36:42.553]Container killed on request. E

基于3.2源码。 UnsafeShuffleWriter的应用场景 它用在对序列化数据直接排序的场景，避免了将数据反序列化后排序，再序列化的开销。它是对数据的分区id进行排序，并不会对数据的key排序。 这个shuffle方式大量使用到了sun.misc.Unsafe来与操作系统打交道，直接操作内存。 实现 整体流程 UnsafeShuffleWriter的实现封装地看起来十分简单： // UnsafeShuffleWriter public void write(scala

前提：关闭防火墙 禁止下次开机启动， 并不会关闭防火墙 命令 : chkconfig iptables off 关闭防火墙 命令 ： service iptables stop contos7 关闭防火墙命令 sudo systemctl stop firewalld.service 一、上传 scala-2.10.4.zip 和 spark-2.0.2-bin-hadoop2.6.tgz 包 并解压 目录：D:\java\1笔记资料及资源\大数据Ha