第11课 spark基本类型

最新推荐文章于 2025-11-29 15:09:43 发布

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本文探讨了使用Adobe Flex进行UI设计的方法，重点介绍了如何利用MXML语言实现特定的组件样式与布局，通过具体代码示例展示了如何设置基本元素的属性。

　　
　　session11/src/Tester.mxml flex/spark" xmlns:mx="library://ns.adobe.com/flex/mx" minWidth="955" minHeight="600"> height="100%" title="Primitives!"> height="40" stroke="{_scs}"/> height="40" stroke="{_scs}"/>

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spark 中的数据类型

shiter编写程序的艺术

08-03

1800

文章大纲简介sql.typeVector 数据类型数据类型转换参考文献简介从文档里面可以看到，datatype 就是这么多： https://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/org/apache/spark/sql/types/DataType.html#typeName:String sql.type https://github.com/apache/spark/blob/v3.1.2/sql/catalyst/src/main/scala/org

第25课 Spark Hash Shuffle源码解读与剖析

大模型与Agent智能体

05-21

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第25课：14 Spark Hash Shuffle源码解读与剖析Spark 2.1x 现在的版本已经没有Hash Shuffle的方式，那为什么我们还要讲解HashShuffle源码的内容呢？原因有3点：1，在现在的实际生产环境下，很多人在用Spark1.5.x，实际在使用Hash Shuffle的方式。2，Hash Shuffle的方式是后续Sort Shuffle的基础。3，在实际生产环境下

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spark 数据类型(Data Types)

mllhxn的专栏

05-29

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局部向量[Local vector] 标记点[Labeled point] 局部矩阵[Local matrix] 分布式矩阵[Distributed matrix] 分块矩阵[BlockMatrix] 行矩阵[RowMatrix] 索引行矩阵[IndexedRowMatrix] 坐标矩阵[CoordinateMatrix] MLlib支持存储在单机上的局部向量和局部

理工学---数据基础---大数据---spark中的数据类型

12-01

8340

本文是对官方文档的翻译整理1、数据类型Local vector(本地向量) Labeled point(带标签数据点) Local matrix(本地矩阵) Distrubuted matrix(分布式矩阵)：RowMatrix、IndexedRowMatrix、CoordinateMatrix、BlockMatrix MLlib支持存储在单个机器上的本地的向量和矩阵，以及一个或多个RDD组

spark机器学习中的基本数据类型

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12-01

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今天开始记录spark中机器学习的相关应用。 spark某种意义上讲就是为机器学习准备的，其一，spark是一种内存计算框架，速度快，其二，spark更擅长处理迭代式的数据计算，而迭代运算这是机器学习模型经常遇到的。延申一点，目前大数据还有一种是流式运算，也就是处理的是实时数据，虽然这种spark也可以，但是毕竟是一种伪造的流式。所以更多时候spark是处理离线的、迭代式的运算。spark里面目...

第六课 大数据技术之Spark-SparkSql

QnHyn

10-18

1006

SparkSql

大数据基础课第三课 spark_core、Spark_sql&Spark_streaming

fegus的博客

04-27

2216

spark 入门课程目标：了解spark概念知道spark的特点（与hadoop对比）独立实现spark local模式的启动 1.1 spark概述 1、什么是spark 基于内存的计算引擎，它的计算速度非常快。但是仅仅只涉及到数据的计算，并没有涉及到数据的存储。 2、为什么要学习spark MapReduce框架局限性 1，Map结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个MR之间通过HDFS交换数据 2，任务调度和启动开销大 3，无法充分利用内存 4，不适合迭代计算（如机器学习、

数据分析从零到精通第二课 Hive和Spark入门

fegus的博客

05-28

958

03 离线利器：大数据离线处理工具 Hive 的常用技巧今天为你介绍数据分析师最常用的数据处理工具 Hive 的一些使用技巧。这些技巧我们在工作中使用得比较频繁，如果运用得当，将为我们省去不少时间精力。那么首先，我们先来了解下 Hive。Hive 是 Facebook 开源的一款基于 Hadoop 的数据仓库工具，它能完美支持 SQL 查询功能，将 SQL 查询转变为 MapReduce 任务执行。这使得大数据统计得以实现。Hive 是最早的也是目前应用最广泛的大数据处理解决方案。 Hive 的重要性

第三课 大数据技术之Spark-RDD介绍和转换算子

QnHyn

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RDD和转换算子

Spark零基础入门第十课：spark数据倾斜后怎么办？？

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06-19

1049

Spark零基础入门第九课：spark数据倾斜没有看前面的同学可以回顾一下： 9.Spark性能优化-开发调优 8.SparkCore 调优之内存模型 8.SparkCore 调优之内存模型 7.SparkCore 核心知识复习与核心机制详解 6.Spark共享变量之累加器和广播变量的使用！！！ 5.RDD常用算子用法训练（附习题答案）（aggregateByKey与combineByKey）！！！ 4.Spark Rdd常用算子和RDD必备知识 3.spark core 核心知识 2.spark 之

第9课：IDEA下的spark程序开发

slq1023的博客

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第9课：IDEA下的spark程序开发 1.下载IntelliJ IDEA: http://www.jetbrains.com/idea/ 选择社区版，要在centos上安装，需要下载.TARGZ，解压。进入IDEA目录下的bin目录下，./idea.sh启动（需要提前安装好java，并设定好JAVA_HOME） windows下需要下载.exe文

第39课：Spark中的Broadcast和Accumulator机制解密

大模型与Agent智能体

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第39课：Spark中的Broadcast和Accumulator机制解密Spark的Broadcast和Accumulator很重要，在实际的企业级开发环境中一般会使用Broadcast和Accumulator。Broadcast和Accumulator和RDD是Spark中并列的三大基础数据结构。大家谈Spark的时候首先谈RDD，RDD是一个并行的数据，关注在jvm中怎么处理数据。很多时候可

第26课： Spark Runtime（Driver、Masster、Worker、Executor）内幕解密

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第26课： Spark Runtime（Driver、Masster、Worker、Executor）内幕解密坚持梦想，永不放弃！本节从Spark Runtime全局的角度看Spark具体怎么工作的，从一个作业的视角通过Driver、Masster、Worker、Executor等角色来透视Spark的Runtime。本节内容包括：1、再论Spark集群部署；2、Job提交解密；3、Job的生

Spring Ai Alibaba DataAgent 元数据标注能力集成

a_ittle_pan的博客

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dataagent 项目需要解决**"库表数据检索精准性不足"**的问题。通过元数据标注补充库表的业务含义、结构信息、技术属性等描述，让检索能基于业务域、场景、表结构等维度筛选匹配。columns所有自定义字段的键名必须以custom_"custom_business_owner": "订单业务团队"A: 不可以。自定义字段的值类型限制为：字符串、数字、布尔值、数组（字符串或数字）。如果需要复杂结构，建议使用可选模块扩展。

后端在分布式中的Apache Kafka

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比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。

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1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。

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序列化定义：就是把内存中的对象，转换为字节序列，以便于存储到磁盘或网络传输，此过程被称为序列化。反序列化定义：将字节序列或磁盘中的持久化字节数据，转换为内存中的对象的过程。##4.2 hadoop为什么需要序列化和反序列化数据经过mapper 任务的处理后，会产生溢出文件，这些文件会被保存到磁盘上。mapper任务完成后，reducer会通过http get的方式从mapper端拷贝对应分区的数据，中间需要经过网络传输。需要做持久化（存盘）或网络传输，这中间就需要做数据的序列化和反序列操作。

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