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RSS订阅原创 第十三篇实习日记
销售额增长率 = (本年销售额-上年销售额) / 上年销售额 * 100%先根据年和月进行分组，再分别提取各年份（2011-2014。客单价指商场（超市）每一个顾客平均购买商品的金额，客单。通过计算并展示每年的客单价数据，可以反映每年的顾客购买。年）的数据，分析各年份对应月的利润情况。= 本年销售额 / 上年销售额 - 1。通过年份分组，计算每年的销售额总和。客单价=销售额÷成交顾客数。价反映顾客的购买水平；
2024-06-21 10:23:09
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原创 第十二篇实习日记
当Spark SQL提供的内置函数不能满足查询需求时，用户可以根据需求编写自定义函数（User Defined Functions, UDF），然后在Spark SQL中调用。 例如有这样一个需求：为了保护用户的隐私，当查询数据的时候，需要将用户手机号的中间4位数字用星号（）代替，比如手机号180***2688。这时就可以编写一个自定义函数来实现这个需求，实现代码如下：/*** 用户自定义函数，隐藏手机号中间4位*///创建或得到SparkSession。
2024-06-18 11:27:39
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原创 第十一篇实习日记
Spark SQL是一个用于结构化数据处理的Spark组件。所谓结构化数据，是指具有Schema信息的数据，例如JSON、Parquet、Avro、CSV格式的数据。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL提供了对结构化数据的查询和计算接口。将SQL查询与Spark应用程序无缝组合 Spark SQL允许使用SQL或熟悉的API在Spark程序中查询结构化数据。
2024-06-18 11:06:08
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原创 第十篇实习日记
Scala中的循环主要有for循环、while循环和do while循环三种。1、for循环for循环的语法：for(变量<-集合或数组){方法体例如，循环从1到5输出变量i的值：若不想包括5，可使用关键字until：将字符串“hello”中的字符循环输出：将字符串看做一个由多个字符组成的集合，简化写法：2、while循环while循环的语法：while(条件)循环体例如：i: Int = 1| i=i+1| }
2024-06-18 11:02:13
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原创 第九篇实习日记
1、下载Scala到Scala官网https://www.scala-lang.org/download/下载Windows安装包scala-2.12.7.msi2、配置环境变量变量名：SCALA_HOME变量值：C:\Program Files (x86)\scala变量名：Path变量值：%SCALA_HOME%\bin3、测试CMD中执行scala -version命令。
2024-06-18 10:56:08
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原创 第八篇实习日记——电商实战——Hadoop实现
根据电商日志文件，分析：统计页面浏览量（每行记录就是一次浏览）统计各个省份的浏览量 （需要解析IP）日志的ETL操作（ETL：数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程）为什么要ETL：没有必要解析出所有数据，只需要解析出有价值的字段即可。本项目中需要解析出：ip、url、pageId（topicId对应的页面Id）、country、province、city。
2024-06-18 10:46:40
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原创 第七篇实习日记——电商实战——Hadoop实现
统计页面浏览量（每行记录就是一次浏览）统计各个省份的浏览量 （需要解析IP）日志的ETL操作（ETL：数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程）为什么要ETL：没有必要解析出所有数据，只需要解析出有价值的字段即可。本项目中需要解析出：ip、url、pageId（topicId对应的页面Id）、country、province、city。
2024-06-14 16:14:26
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原创 第六篇实习日记——电商实战——Hadoop实现
统计页面浏览量（每行记录就是一次浏览）统计各个省份的浏览量 （需要解析IP）日志的ETL操作（ETL：数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程）
2024-06-14 15:24:35
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原创 第二篇实习日记
/1实现writable方法//必须要有空参构造，为了以后反射用super();super();//序列化的方法@Override//反序列化方法//注意序列化方法和反序列化方法顺序必须保持一致@Override@Override@Override。
2024-06-13 10:46:25
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原创 第一篇实习笔记
包括属性：手机号、上行流量、下行流量、总流量（2）自定义Map任务类（Map Task）对每一行日志内容进行拆分，Map输出数据为：phone==>Access(手机号,该行手机号的上行流量,该行手机号的下行流量)（3）编写Reduce任务类（Reduce Task）对每个手机号的流量进行汇总，Map输出数据为：phone==>Access(手机号,上行流量和,下行流量和)也可以优化为：phone==>Access(NullWritable对象,上行流量和,下行流量和)
2024-06-05 16:40:36
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空空如也
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