只有十句话,我却看了十分钟

只有十句话,我却看了十分钟

 

第一句

 

 如果我们之间有1000步的距离

 

你只要跨出第1步

 

我就会朝你的方向走其余的999步

 

第二句

 

 通常愿意留下来跟你争吵的人

 

才是真正爱你的人 第三句 付出真心 

 

才会得到真心 却也可能伤得彻底

 

保持距离 就能保护自己

 

却也注定永远寂寞

 

第四句

 

有时候 

 

不是对方不在乎你

 

 而是你把对方看得太重

 

第五句

 

朋友就是把你看透了 

 

还能喜欢你的人

 

第六句

 

就算是believe 

 

中间也藏了一个lie 第七句

 

真正的好朋友

 

并不是在一起就有聊不完的话题 而是在一起 

 

就算不说话 也不会感到尴尬

 

第八句

 

没有一百分的另一半

 

只有五十分的两个人

 

第九句

 

为你的难过而快乐的 是敌人

 

为你的快乐而快乐的 是朋友

 

为你的难过而难过的 就是那些 

 

该放进心里的人

 

第十句

 

冷漠 

 

有时候并不是无情

 

只是一种避免被伤害的工具

 

 

 

### 关于大数据的介绍 大数据是指无法通过传统数据处理方式有效管理、存储和分析的数据集合。随着互联网技术的发展,数据量呈指数级增长,这使得高效管理和利用海量数据成为一项重要挑战。为了应对这一需求,多种技术和工具应运而生。 #### 常见的大数据工具和技术 一些常用的工具和技术被广泛应用于大数据领域,帮助用户更有效地处理和分析大规模数据。其中包括但不限于 Hadoop、Spark、Hive 和 Pig 等[^1]。 - **Hadoop**: 这是一个开源框架,用于可靠地存储和处理大型数据集。其架构由 NameNode 和 DataNode 组成,其中 DataNode 负责实际的数据块存储以及读/写操作[^2]。 - **Spark**: Spark 是一种快速通用的集群计算系统,支持内存中的数据处理,从而显著提高性能。它的核心功能可以扩展到流处理和复杂数据分析,并且提供了 MLlib 库来实现机器学习算法[^4]。 - **Hive** 和 **Pig**: Hive 提供了一种类似于 SQL 的查询语言(HQL),使不熟悉 MapReduce 编程模型的开发者能够轻松访问和分析分布式数据;而 Pig 则提供了一种高级脚本语言(Pig Latin)来进行复杂的 ETL 流程设计。 #### 学习资源推荐 对于希望深入理解并掌握大数据技能的学习者来说,《大数据学习指南从入门到精通》是一份非常有价值的参考资料。该系列涵盖了超过 190 篇高质量的文章,按体系化的方式整理了初学者所需的核心知识点,适合零基础人群逐步提升自己的技术水平[^3]。 ```python # 示例代码展示如何启动一个简单的 Spark Session from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("Example") \ .getOrCreate() data = [("Alice", 1), ("Bob", 2)] df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"]) df.show() ``` 上述 Python 代码片段展示了创建一个基本的 Spark 会话实例的过程,这是使用 PySpark 开始进行大数据开发的第一步之一。 ---
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