让我们从一个简单问题开始：假设要实现“数组a+b存入c”，设三个令，作用于2个寄存器里的源操作数副本，结果产生到目标寄存
它的值是一个对象数组。一个用于生成随机数据的函数，您只需要将表达式传递给其参数。获取日期或设置日期格式。此函数采用两个参数，
记得在css选择器下面输入目标元素名，比如这次我选的是百度的搜索框，它的css元素名为input#kw（这种元素名一般是不
这一小节，我们开始涉及了一点关于自然语言处理的知识。我在这一小节讲解了一个比较古老，但是很实用的关键词提取算法 TF
根据定义，自关联是表自身的关联。自连接通常仅在给定数据中存在父子关系时使用。在本文中，我们将检查如何在Hive中编写自连接
根据定义，自关联是表自身的关联。在本文中，我们将检查如何在Hive中编写自连接查询，它的性能问题以及如何优化它。开始
首先，对于 CPU 类配置项，我们要重点理解并行度与并行计算任务数的区别。并行度从数据的角度出发，明确了数据划分的粒度，
今天这一讲，我们学习了 Structured Streaming 中两种不同的计算模型——Batch mode 与 Continuous mode。只有了解了它们各自在
接下来几天的机器学习之旅应该重点了解机器学习的基础知识。您应该首先了解不同类型的机器学习及其应用程序。您还应该熟悉机器学
对Scala代码进行打包编译时，可以采用Maven，也可以采用sbt，相对而言，业界更多使用sbt。这里介绍IntelliJ IDEA和Maven
实际生产环境一般不会用本地模式搭建Spark。生产环境一般都是集群模式。下面就给出了安装集群模式的步骤。
对Scala代码进行打包编译时，可以采用Maven，也可以采用SBT，相对而言，业界更多使用SBT。
SparkContext是应用启动时创建的Spark上下文对象，是进行Spark应用开发的主要接口，是Spark上层应用与底层实现的中转站。我们俗称上下文，上接机群环境，下接Spark 内核，就是给我们提供的一个入口。
Executor是spark任务（task）的执行单元，运行在worker上，但是不等同于worker，实际上它是一组计算资源(cpu核心、memoersist()
Spark中的一个Stage只不过是物理执行计划其中的一个步骤，它是物理执行计划的一个执行单元。一个Job会被拆分为多组Task，每组任
RDD是“Resilient Distributed Dataset”的缩写，从全称就可以了解到RDD的一些典型特性。Resilient（弹性）：RDD之间会形成有向无，数据库等。
这种方法的好处就是可以在Spark shell快速创建RDD，并在RDD上面执行各种操作。但是除了测试代码效果之外，在实际的开发工作中
Spark RDD 缓存是在内存存储RDD计算结果的一种优化技术。把中间结果缓存起来以便在需要的时候重复使用，这样才能有效减轻计算压
这里我们是使用Spark 的GraphX 进行计算的，当然我们也可以使用其他图数据库来实现ID Mapping 的核心是连通图所以我们很多业务场景的基础，例如One ID 、用户画像。
ID Mapping 是OneID 的提前，OneID 是ID Mapping 的结果，所以要想做OneID必须先做ID MappingOneID 是为了打通整个数据体系的数
Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作。这些RDD被称为PairRDD。PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分
下面以例子的方式详细介绍Spark RDD的这两种操作涉及的函数。
DAG 是一组顶点和边的组合。顶点代表了 RDD， 边代表了对 RDD 的一系列操作。DAG Scheduler 会根据 RDD 的 transformation 动作，将 DAG 分为不同的 stage，每个 stage 中分为多个 task，这些 task 可以并行运行。
上面三种分布式部署方式各有利弊，通常需要根据实际情况决定采用哪种方案。进行方案选择时，往往要考虑公司的技术路线（采用的选择。
本节将介绍Spark中map(func)和两个函数的区别和基本使用。
1、在集群不是特别大，并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下，用Standalone模式效率最高。2、Spark可以在应用间
即，中文叫做，Spark Streaming提供的一种高级抽象，代表了一个持续不断的数据流。DStream可以通过输入数据源来创建，比的每个RDD都包含了一个时间段内的数据。
Checkpointing可以将RDD从其依赖关系中抽出来，保存到可靠的存储系统（例如HDFS，S3等)， 即它可以将数据和元数据保存到检查指向目录中。因
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame的编程抽象，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
DataFrame是一个分布式数据集合，它被组织成命名列。从概念上讲，它相当于具有良好优化技术的关系表。DataFrame可
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